Un data scientist est une personne qui collecte, prétraite et analyse des données pour aider les organisations à prendre des décisions basées sur les données. La science des données est un mot à la mode sur le marché du travail depuis un certain temps déjà, mais aujourd’hui, c’est l’un des emplois à la croissance la plus rapide. De plus, le salaire médian des data scientists est de 125 891 $ par an, selon Glassdoor.
Mais qu’est-ce que la science des données ? L’observation et l’expérimentation sont des sciences. Observer les modèles cachés dans les données et expérimenter différentes techniques d’apprentissage automatique et statistiques pour élaborer une stratégie basée sur les données s’appelle la science des données.
Dans ce blog, nous apprendrons les rôles et les responsabilités d’un scientifique des données, la feuille de route pour en devenir un, et les principales différences entre un data scientist et un data analyst.
Responsabilités d’un scientifique des données
Les responsabilités d’un scientifique des données peuvent varier d’une organisation à l’autre en fonction de ses objectifs, de sa stratégie de données et de la taille du organisation. Les responsabilités au quotidien sont les suivantes :
Recueillir et prétraiter les donnéesAnalyser les données pour trouver des modèles cachésCréer des algorithmes et des modèles de donnéesUtiliser l’apprentissage automatique pour prévoir les tendancesCommuniquer les résultats avec l’équipe et les parties prenantesCoopérer avec les ingénieurs logiciels pour déployer le modèle en productionRester à jour avec les dernières technologies et méthodes au sein de l’écosystème de la science des données
Comment devenir un Data Scientist ?
Diplôme de licence
Le diplôme de licence en informatique est une bonne longueur d’avance pour devenir data scientist. Vous vous familiarisez avec les principes de programmation et de génie logiciel. Un baccalauréat en statistiques ou en physique peut également constituer une bonne base.
Apprenez les compétences
Programmation
Selon un analyse de 15 000 offres d’emploi en science des données, 77 % des offres d’emploi en science des données mentionnaient Python, et 59% ont mentionné SQL comme compétence requise pour postuler au poste. Par conséquent, apprendre Python et SQL est un must absolu. Après avoir appris la programmation 101, vous devez acquérir une expertise dans les bibliothèques et les frameworks d’apprentissage automatique, qui sont les suivants :
NumpyPandasSciPyScikit LearnTensorflow/PyTorch
Visualisation des données
Nos processus cérébraux informations visuelles 60 000 fois plus rapides que les informations écrites. La présentation des informations obtenues à partir de l’analyse des données à l’aide de tableaux de bord s’appelle la visualisation des données. Dans la visualisation de données, les scientifiques des données utilisent des graphiques appropriés pour transmettre les informations aux parties prenantes et à l’équipe. La maîtrise de l’un des outils suivants est suffisante pour la visualisation des données :
TableauPowerBILooker
Apprentissage automatique
Cette étape est adjacente à la programmation. Une compréhension de l’apprentissage automatique est nécessaire pour prédire les tendances futures sur l’ensemble de données invisible. Les concepts fondamentaux de ML que chaque data scientist doit connaître sont les suivants :
Apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, détection d’anomalies, réduction de la dimensionnalité et clusteringIngénierie des fonctionnalitésÉvaluation et sélection de modèlesMéthodes d’ensembleApprentissage en profondeur
De nombreuses plates-formes et cours EdTech enseignent les techniques mentionnées ci-dessus compétences nécessaires pour devenir un scientifique des données.
Big Data
Big Data, Big Business. 1 offre d’emploi sur 5 s’attend à ce que les candidats possèdent des compétences en traitement de mégadonnées. La connaissance des frameworks Spark et Hadoop est requise pour le traitement du Big Data.
Construire des projets de portefeuille
Une fois que vous avez terminé votre feuille de route du programme de science des données, il est temps de mettre vos connaissances en pratique en construire des projets de science des données. Réalisez des projets axés sur la valeur en résolvant des problèmes. Trouver des données du monde réel via Kaggle ou d’autres sources crédibles est la meilleure façon de commencer.
Ensuite, appliquez l’intégralité du cycle de vie de la science des données, qui comprend : le prétraitement, l’analyse, la modélisation, l’évaluation et enfin le déploiement à votre projet. Racontez l’histoire de votre projet en écrivant un blog sur les résultats que vous avez obtenus. Cette activité peut se substituer à des expériences professionnelles si vous débutez.
Soft Skills
Pour devenir data scientist, les Soft Skills sont tout aussi importantes que les compétences techniques. Les scientifiques des données doivent être capables de communiquer efficacement les concepts techniques aux parties prenantes. La résolution de problèmes et la créativité sont nécessaires pour créer des solutions de données innovantes. Les scientifiques de données travaillent avec des analystes de données, des ingénieurs de données et des ingénieurs logiciels ; par conséquent, la collaboration et le travail d’équipe sont nécessaires.
Emplois de niveau débutant
Obtenir un emploi de niveau débutant dans l’analyse de données peut être une excellente étape pour devenir un scientifique des données. À cette fin, mentionner des projets de portefeuille dans votre CV peut vous aider à vous démarquer auprès des employeurs. Vous pouvez passer à un rôle de data science au fur et à mesure que vous acquérez de l’expérience et des compétences.
Data Scientist vs Data Analyst : Quelle est la différence ?
Les data scientists et les data analysts peuvent sembler similaires. Néanmoins, il existe des différences notables entre les deux rôles, qui sont les suivantes :
La quantité totale de données créées, consommées et capturées était d’environ 64 zettaoctets en 2020, et il est prévu qu’il atteigne 181 zettaoctets d’ici 2025. Pour actualiser le potentiel de ces données massives, nous avons besoin de data scientists. Un data scientist analyse les données et fournit des solutions basées sur les données. Les scientifiques des données doivent se tenir au courant des méthodes et des outils de recherche de pointe pour apporter le plus de valeur.