Aperçu des compétences requises pour Data Scientist
En 2012, la revue des affaires de Harvard a déclaré que «le Data Scientist est le travail le plus sexy du 21ème siècle». Avant de savoir quelles sont les compétences requises pour être un data scientist d'abord, voyons ce que fait un data scientist. Il existe de nombreuses façons de définir un data scientist, mais pour rester simple, disons-le de cette façon, Data Scientist est quelqu'un qui est capable d'extraire du sens et d'obtenir de précieuses informations à partir des données. Le travail d'un data scientist consiste principalement à collecter, nettoyer et manipuler des données.
Compétences techniques et non techniques
Maintenant, plongeons-nous dans les compétences techniques et non techniques qui sont essentielles pour être un data scientist.
Compétences techniques
Les compétences techniques requises pour être un scientifique des données sont données ci-dessous.
1. Capacité à traiter une grande quantité de données
La quantité de données générées a augmenté de façon exponentielle depuis les dernières années et la plupart d'entre elles sont classées comme des données non structurées. Les données non structurées sont généralement référées à des données qui ne résident pas dans une base de données traditionnelle en ligne-colonne qui est exactement opposée aux données structurées, quelques exemples de données non structurées sont des vidéos, des photos, des messages audio. Étant donné que le rôle principal d'un data scientist est d'extraire du sens à partir des données, il convient d'être à l'aise avec de grandes quantités de données, quelle que soit leur nature, qu'elles soient structurées ou non structurées.
2. Visualisation des données
Les données qui sont générées dans les entreprises doivent être traduites dans un format facile à comprendre pour prendre des décisions. En tant que data scientist, il faut être capable de visualiser les données à l'aide d'outils comme Tableau, Plotly, Visual.ly, D3.js et Power BI. Il est également important pour un scientifique des données de se familiariser avec les principes qui sous-tendent la synthèse visuelle des données. C'est l'un des rôles importants d'un data scientist car la visualisation des données est le seul choix d'action pour que les entreprises travaillent directement avec les données.
3. Statistiques
Le rôle des statistiques dans la science des données est très crucial. Pour les scientifiques des données, la statistique est la discipline mathématique qui donne les outils et les méthodes nécessaires pour trouver des modèles et donner un aperçu de l'ensemble complexe de données en effectuant des calculs mathématiques sur celle-ci. Comme le rôle d'un data scientist est d'extraire du sens en identifiant des schémas dans les données, la connaissance en statistique est une compétence clé pour un data scientist.
4. Compétences en programmation
Avec la quantité de données générées il y a 20 ans, Excel serait suffisant pour y faire face, mais avec la quantité de données structurées et non structurées qui génèrent de nos jours, les scientifiques des données devraient avoir des connaissances dans les outils de programmation comme Python, R, SQL comme
- Ils donnent plus de latitude pour former l'ensemble de données avec de nombreuses techniques statistiques
- Ils améliorent l'efficacité du processus tout en faisant l'analyse des données
5. Manipulation des données
Dans la plupart des cas, les données dont nous avons besoin seront en désordre et il sera difficile pour les scientifiques des données de travailler avec ce type de données. Ainsi, après avoir obtenu les données des lacs de données, la première étape consiste à faire face à ces imperfections. Certaines imperfections incluent des valeurs manquantes, des chaînes irrégulières comme LA pour Los Angeles, un formatage de date comme 10/09/2009 et 2009/09/10. Toutes ces imperfections doivent être triées avant de commencer la formation ou l'analyse des données.
6. Calcul multi-variable et algèbre linéaire
Comprendre les concepts de matrices (algèbre linéaire) et de différenciation (calcul) est une compétence importante qu'un scientifique des données devrait posséder. Dans une organisation où ses données existantes jouent un rôle majeur dans les prévisions futures, de petites améliorations des performances prédictives ou de l'optimisation algorithmique peuvent faire une grande différence pour l'organisation. Dans les étapes initiales d'un data scientist lors de l'utilisation de modèles précodés, il n'est pas nécessaire d'avoir une compréhension approfondie des matrices ou du calcul, mais pour comprendre ce qui se passe sous le capot des modèles ou pour construire leurs propres implémentations, il est absolument nécessaire pour comprendre ces concepts.
Compétences non techniques
Les compétences non techniques requises pour être un scientifique des données sont données ci-dessous.
1. Curiosité intellectuelle
Lors de l'analyse des données d'une organisation dans la plupart des cas, personne ne pourra voir les résultats ou les réponses directes. Plus le nombre de questions que vous commencez à vous mettre plus les réponses que vous trouverez à partir des données. En général, la curiosité est définie comme un fort désir de comprendre quelque chose. C'est la raison pour laquelle la curiosité intellectuelle est un trait très important d'un data scientist.
2. Sens aigu des affaires
Sans la compréhension des données de l'organisation ou des éléments du modèle d'entreprise, toutes les compétences techniques qu'un scientifique des données possède ne seront pas en mesure d'obtenir les résultats requis pour l'organisation, car il ne sera pas en mesure de comprendre les fonctionnalités présentes dans l'ensemble de données devraient être prioritaires et qui devraient être considérés en dernier. Ainsi, pour un scientifique des données, la compréhension du modèle d'entreprise et des données de l'organisation aidera à résoudre les défis potentiels liés à la pérennité et à la croissance de son entreprise.
3. Solides compétences en communication
En tant que data scientist, il convient de préparer une présentation de leurs découvertes techniques et de la présenter aux équipes non techniques comme les services commerciaux à un moment ou à un autre de la carrière. En tant que scientifique des données, il faut posséder des compétences telles que la narration (capacité à raconter des histoires à partir des résultats), car tout le temps et l'énergie consacrés à l'exploration des données, à l'application de techniques statistiques, à la découverte des résultats et à tout le reste iront en vain si un data scientist n'est pas en mesure de transmettre correctement les messages aux dirigeants d'entreprise. Et dans la plupart des cas, les dirigeants d'entreprise ne seront pas intéressés à écouter toutes les étapes que nous avons suivies pour arriver aux conclusions, ils seront principalement axés sur les résultats et les valeurs présentés. Il est donc toujours préférable de garder l'histoire nette et précise.
Conclusion - Compétences requises pour Data Scientist
Ce sont certaines des compétences les plus importantes qu'une personne devrait posséder pour être un scientifique des données, car leur travail principal consiste à travailler sur les données d'une organisation, à les analyser et à les présenter aux dirigeants d'entreprise.
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