Le Data Scientist fait partie de l’équipe Data, et a un rôle clé quant à la valorisation des données. Mais quelles compétences doit-il posséder ?
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Le Data Scientist fait partie de l’équipe Data, et a un rôle clé quant à la valorisation des données. Mais quelles compétences doit-il posséder ?
Le métier de Data Scientist attire de plus en plus de monde. Étudiant, jeune diplômé, Data analyst ou autres professionnels en activité… Tous s’intéressent à cet expert de la donnée, capable d’anticiper le futur.
On comprend pourquoi ! L’année dernière, les opportunités et les hausses de salaires ont battu des records pour les Data Scientists. Le cabinet Robert Walters le démontre dans son étude de rémunération de 2023.
Les entreprises recrutent en masse les personnes qui maîtrisent les compétences très prisées de la Data science.
Mais concrètement, de quoi parlons-nous ?
Quelles sont les compétences tant recherchées chez un Data Scientist en 2024 ?
Comment acquérir ces compétences ?
Nous vous disons tout dans cet article !
Comme nous le disons dans l’article “Fiche métier du Data Scientist (Chiffres 2024)”, le Data Scientist est un professionnel complet, qui possède des compétences variées en Data science et en informatique.
À la différence des autres métiers de la Data (Data analyst, Data manager…), le Data Scientist a pour mission de développer des scénarios prédictifs pour identifier la bonne solution pour son entreprise.
Le Data Scientist est le stratège de la donnée.
Il élabore des algorithmes d’apprentissage automatique pour automatiser des tâches complexes. Le but de ce travail est d’anticiper les risques et d’identifier les meilleures opportunités de marché.
Par exemple, un Data Scientist est capable de :
Comme vous le voyez, son champ d’intervention est assez large.
Grâce à son action, l’entreprise peut améliorer ses prises de décision et, in fine, réduire ses coûts, gagner en productivité, développer son chiffre d’affaires…
Quand on pense au métier de Data Scientist, on se projette tout de suite l’image d’un professionnel jonglant avec les formules mathématiques et les algorithmes. Alors qu’en réalité, c’est un métier avec une forte dimension humaine.
Certes, c’est un professionnel qui doit maîtriser de nombreuses compétences techniques, mais il doit aussi posséder des compétences relatives au savoir-être pour réussir dans son activité. On parle de soft skills.
Découvrons ensemble les compétences du Data Scientist en 2024
Le Data Scientist doit mobiliser différentes compétences pour réaliser ses missions professionnelles. Machine learning, statistiques, programmation… Son savoir-faire réside dans ses aptitudes en mathématiques et en informatique.
Dans sa capacité à développer des algorithmes de pointe pour résoudre des problèmes complexes ou trouver la meilleure solution pour répondre à un besoin.
Son savoir-faire est multidisciplinaire, alors que celui du Data analyst est uniquement orienté sur la Data analyse.
Les compétences relationnelles sont tout aussi importantes pour un Data Scientist que les compétences techniques.
Comme nous l’avons vu précédemment, le Data Scientist est un professionnel disposant d’un haut niveau de qualification. Il réalise des missions pointues à fortes dimensions stratégiques.
Pour la plupart des salariés de l’entreprise, mais aussi des équipes data, il n’est pas toujours facile de comprendre son travail.
Il est donc essentiel que le Data Scientist développe des qualités de communicant et de pédagogue pour engager le public dans ses projets. Il doit être capable d’expliquer des concepts complexes de manière simple et d’adapter le discours en fonction du public.
Faire des scénarios prédictifs, c'est bien. Mais les rendre compréhensibles et efficaces, c'est encore mieux !
Regardons ensemble les principales compétences techniques, indispensables à maîtriser lorsque l’on veut devenir Data Scientist.
Pour mener à bien les missions qui lui sont confiées, le Data Scientist doit maîtriser différents concepts mathématiques, notamment celui des statistiques et des probabilités. Voici les principaux :
Les statistiques descriptives permettent de comprendre et de résumer les caractéristiques importantes des données, telles que la moyenne, la médiane, l'écart-type, etc. Elles sont utilisées pour explorer les données et en tirer des premières observations.
Les statistiques inférentielles permettent de faire des déclarations ou des prédictions sur une population en se basant sur un échantillon de cette population. Cela inclut l'estimation des paramètres, les tests d'hypothèses, l'intervalle de confiance, etc.
La modélisation statistique consiste à créer des modèles qui décrivent la relation entre les variables dans les données. Cela peut inclure des modèles linéaires, des modèles non linéaires, des modèles de régression, des modèles de séries temporelles, etc.
La probabilité est au cœur de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données. Elle permet de quantifier l'incertitude et de modéliser le comportement aléatoire des données. Comprendre les distributions de probabilité, les processus stochastiques et les concepts de base de la théorie des probabilités est indispensable.
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Le machine learning et le deep learning sont deux domaines de compétences indispensables à maîtriser pour un Data Scientist.
Le machine learning se concentre sur l'utilisation d'algorithmes pour permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances sans être explicitement programmés. Le Data Scientist utilise le machine learning pour prédire, détecter des modèles et prendre des décisions de manière automatique.
Le deep learning est une sous-branche du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour modéliser et comprendre des données complexes. Il a révolutionné des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.
Pour devenir compétent dans ces domaines, un Data Scientist doit maîtriser les concepts fondamentaux ainsi que les techniques et les outils populaires, comme scikit-learn, TensorFlow, PyTorch et Keras.
Au quotidien, le Data Scientist mobilise divers langages de programmation pour comprendre les données et donner vie à ses algorithmes. Voici un aperçu des langages de programmation les plus couramment utilisés en Data science :
Python est devenu le langage de programmation préféré des Data Scientists en raison de sa simplicité, de sa polyvalence. Ce langage dispose d’une grande bibliothèque de modules spécialisés dans le domaine des données.
Des bibliothèques telles que NumPy, Pandas, Matplotlib sont largement utilisées pour l'analyse et le traitement des données, ainsi que pour la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
SQL (Structured Query Language) est un langage de programmation utilisé pour communiquer avec les bases de données relationnelles. Les Data Scientists utilisent SQL pour extraire, manipuler et analyser des données stockées dans des bases de données relationnelles telles que MySQL, PostgreSQL et Oracle.
R est un langage de programmation et un environnement logiciel largement utilisé pour le traitement statistique et graphique des données. Il offre une grande variété de packages spécifiques à la statistique et à l'analyse de données, ce qui en fait un choix populaire parmi les Data Scientists, en particulier dans les milieux universitaires et de la recherche.
La maîtrise de ces langages, ainsi que des bibliothèques et des outils associés, est essentielle pour l'analyse, le traitement et la modélisation des données.
Bien sûr, le choix de ces langages et outils variera en fonction de l’entreprise et de ses pratiques internes. Et des objectifs poursuivis.
Lorsqu'on travaille avec des données brutes, il est fréquent de rencontrer des problèmes tels que des valeurs manquantes, des erreurs de saisie, des doublons ou des incohérences. Ces problèmes peuvent fausser les analyses et les modèles construits à partir de ces données.
Pour éviter ces problèmes, le Data Scientist doit être capable d’assurer le nettoyage et la transformation de ces données.
Cela implique de détecter et de corriger ces problèmes en assurant ainsi la qualité et la fiabilité des données utilisées. Par exemple, cela peut inclure :
Une fois les données nettoyées, le Data Scientist assure leur transformation. C'est-à-dire qu’il les préparent pour une analyse ou un modèle spécifique.
Pour ce faire, il réalise des ajustements tels que la normalisation des données, l'encodage des variables catégorielles ou la création de nouvelles caractéristiques à partir des données existantes.
En nettoyant et en transformant les données de manière appropriée, le Data Scientist s'assure que les analyses et les modèles construits à partir de ces données sont fiables, précis et pertinents.
Il peut ainsi les communiquer à l’aide d’outils dédiés à la data visualisation. En maîtrisant Power BI, le Data Scientist pourra rendre son travail clair et compréhensible. Il pourra convaincre plus facilement la direction et les parties prenantes du projet.
Maîtriser le data mining et le web scraping est important pour un Data Scientist, car ces compétences permettent d'accéder à un large éventail de données, y compris celles qui ne sont pas disponibles dans des ensembles de données structurés ou traditionnels.
Le data mining consiste à explorer et à analyser de grandes quantités de données pour en extraire des modèles, des tendances ou des informations précieuses.
Le web scraping, quant à lui, permet de collecter des données à partir de sites web en extrayant des informations pertinentes.
En combinant le data mining et le web scraping, le Data Scientist peut accéder à des sources de données variées et riches, ce qui élargit le champ des analyses possibles et permet de trouver des insights qui auraient pu être autrement manqués.
Par exemple, cela peut être utile pour collecter des données provenant de réseaux sociaux, de forums en ligne, de sites de commerce électronique ou de bases de données publiques.
De plus, le web scraping peut être particulièrement précieux pour collecter des données en temps réel ou pour surveiller des informations en ligne telles que les prix des produits, les actualités ou les avis des clients.
En maîtrisant ces compétences, le Data Scientist peut exploiter pleinement le potentiel des données disponibles sur le web et ainsi enrichir ses analyses et ses modèles prédictifs.
Le Data Scientist doit être capable de communiquer clairement les résultats et les implications des analyses aux parties prenantes non techniques. Cela comprend la capacité à expliquer des concepts complexes de manière simple et à adapter le discours en fonction du public.
Cela demande aussi une posture d’écoute afin de cerner le niveau de maturité des interlocuteurs.
Travailler en collaboration avec d'autres membres de l'équipe, y compris les data analysts, les analystes commerciaux et les data engineers, est essentiel pour le succès d'un projet.
Les Data Scientists doivent être capables de travailler efficacement en équipe, de partager leurs connaissances et de contribuer à un objectif commun.
C’est l’un des softs-skills les plus importants à avoir ou à développer pour un Data Scientist.
Être capable d'écouter activement les besoins des clients internes ou externes et de comprendre leurs problèmes est indissociable du métier.
Grâce à ce travail d’écoute et d’analyse, le Data Scientist pourra orienter les analyses et les solutions vers des résultats concrets et utiles.
Un Data Scientist doit être en mesure d'examiner de manière critique ses résultats, en s'assurant qu'ils soient justifiés et fiables.
Cette approche critique favorise également l'innovation en encourageant la remise en question des méthodes traditionnelles et la recherche de nouvelles approches pour résoudre les problèmes.
De la même manière, il s'agit aussi d'éviter les biais algorithmiques que les Data Scientist peuvent rencontrer dans leur travail.
Étant donné la rapidité avec laquelle le domaine des données évolue, les Data Scientists doivent être ouverts à l'apprentissage continu et à l'adaptation aux nouvelles technologies et méthodes.
Il doit s’adapter à son entreprise interne et aux différents métiers ayant besoin de ses services (marketing, finance, rh…). Son métier l’oblige à intervenir dans des environnements variés, l’obligeant à s'adapter.
Vous voulez devenir Data Scientist, mais vous ne savez pas comment procéder ? Nous allons vous expliquer. Plusieurs scénarios s’offrent à vous.
Apprendre le métier de Data Scientist au sein d'un bootcamp peut être une excellente décision si vous êtes en reconversion professionnelle ou que vous êtes un professionnel de la data, désirant évoluer rapidement.
Au sein de DataBird, nous en sommes convaincus.
Depuis trois ans, nous accompagnons chaque année des centaines de personnes dans leur projet professionnel. Et à chaque fois, nous sommes heureux de constater l’impact positif qu'a notre bootcamp sur leur carrière.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes. 92% de nos apprenants évoluent dans leur carrière à la suite du bootcamp.
Ce qui n’a rien d’étonnant.
Le bootcamp Data Scientist de DataBird est le meilleur accélérateur pour l’emploi qui existe. Son programme de formation intensif a été construit pour permettre aux apprenants de devenir rapidement opérationnel au sein des entreprises.
Notre approche est basée sur la pratique et axée sur les projets d’entreprises réelles.
Cette immersion dans le métier visé permet non seulement de renforcer la compréhension des concepts, mais aussi de développer des compétences techniques en un temps record et de construire un portfolio solide de projets.
Pour découvrir le fonctionnement de notre bootcamp Data Scientist, il vous suffit de visiter la page de présentation.
Si vous êtes déjà Data analyst et que vous souhaitez développer des savoirs et des compétences complémentaires en Data science, vous pouvez recourir à des ressources gratuites en ligne.
Cela vous permettra, dans un premier temps, de découvrir les bases du métier de Data Scientist avant d’aller plus loin et de recourir à une formation payante.
Voici quelques ressources gratuites pour vous former :
Alors, qu'attendez-vous pour vous lancer ?
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