Les 14 compétences les plus recherchées en science des données pour réussir

Compétences techniques en science des données

Pour que les scientifiques des données puissent poser les bonnes questions, développer de bons modèles analytiques et analyser avec succès les résultats, ils doivent posséder diverses « compétences techniques » qui nécessitent une formation et un enseignement spécifiques. Voici huit compétences techniques dont les scientifiques des données ont généralement besoin.

1. Statistiques

Étant donné que les scientifiques des données appliquent régulièrement des concepts et des techniques statistiques, il n'est pas surprenant qu'il soit important pour eux d'avoir une bonne compréhension des statistiques. La maîtrise de l'analyse statistique, des courbes de distribution, des probabilités, de l'écart type, de la variance et d'autres éléments statistiques aide les scientifiques des données à collecter, organiser, analyser, interpréter et présenter les données. Cela leur permet de mieux exploiter les données pour obtenir des résultats utiles.

2. Calcul multivariable et algèbre linéaire

Il est extrêmement important de savoir appliquer des concepts mathématiques pour comprendre et optimiser les fonctions d'ajustement qui permettent de faire correspondre un modèle à un ensemble de données. Sinon, le modèle ne pourra pas faire de prédictions précises. De plus, les scientifiques des données doivent maîtriser la réduction de dimensionnalité afin de simplifier les problèmes d'analyse complexes impliquant des données à haute dimensionnalité. Des compétences en calcul et en algèbre sont également indispensables dans le domaine de l'apprentissage automatique, par exemple pour entraîner un réseau neuronal artificiel sur de grands volumes de données.

3. Programmation et codage

De nombreux scientifiques des données apprennent la programmation par nécessité. Ils ne sont généralement pas des experts en codage et n'ont souvent pas de diplôme en informatique, mais ils connaissent les bases de la programmation et de l'écriture de code. Python est de loin le langage de programmation le plus populaire parmi les scientifiques des données. Dans une enquête réalisée en 2020 par Kaggle, une filiale de Google qui gère une communauté en ligne dédiée à la science des données, plus de 80 % des 2 675 répondants qui se sont identifiés comme des data scientists en activité ont déclaré utiliser Python. Le deuxième langage le plus utilisé était SQL, avec un peu plus de 40 %. R est un autre langage populaire pour les applications et les projets liés à la science des données, en particulier pour les calculs statistiques et les graphiques. Les autres langages de programmation souvent utilisés par les scientifiques des données sont C et C++, Java et Julia.

4. Modélisation prédictive

La capacité à utiliser les données pour faire des prévisions et modéliser différents scénarios et résultats est un élément central de la science des données. L'analyse prédictive recherche des modèles dans des ensembles de données existants ou nouveaux afin de prévoir des événements, des comportements et des résultats futurs. Elle peut être appliquée à divers cas d'utilisation dans différents secteurs, tels que l'analyse de la clientèle, la maintenance des équipements et le diagnostic médical. Ses utilisations et avantages potentiels font de la modélisation prédictive une compétence très prisée par les scientifiques des données.

5. Apprentissage automatique et apprentissage profond

Bien que les data scientists n'aient pas nécessairement besoin de travailler avec des technologies d'IA, ils sont de plus en plus souvent recrutés par les entreprises pour mettre en œuvre des applications d'apprentissage automatique. Pour ce faire, il faut quelqu'un qui soit capable de former des algorithmes d'apprentissage automatique à l'étude d'ensembles de données, puis de rechercher des modèles, des anomalies ou des informations pouvant être utilisés pour construire des modèles analytiques. En conséquence, la demande augmente pour les data scientists qui maîtrisent les méthodes d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement utilisées dans l'apprentissage automatique. Les compétences en apprentissage profond, une méthode plus avancée qui utilise des réseaux neuronaux pour créer des modèles analytiques complexes, aident particulièrement les scientifiques des données à se démarquer. Il en va de même pour la connaissance de différents types d'algorithmes, notamment les suivants :

• arbres de décision ;
• forêts aléatoires ;
• Classificateurs naïfs de Bayes ;
• k-plus proche voisin ;
• régression logistique ;
• régression linéaire ; et
• regroupement par la méthode des k-moyennes.

6. Traitement et préparation des données

Les scientifiques des données affirment souvent que plus de 80 % du temps qu'ils consacrent à des projets liés à la science des données est consacré au traitement et à la préparation des données en vue de leur analyse. Bien que la plupart des tâches de préparation des données incombent aux ingénieurs des données, les scientifiques des données peuvent tirer profit de leur capacité à effectuer des tâches de base telles que le profilage, le nettoyage et la modélisation des données. Cela leur permet de traiter les problèmes de qualité et les imperfections des ensembles de données, tels que les champs manquants ou mal étiquetés et les problèmes de formatage. Les compétences en matière de traitement des données impliquent également la collecte de données provenant de multiples sources et la conversion de différents formats de données, ainsi que la manipulation des données afin de les filtrer, de les transformer et de les enrichir pour les applications analytiques. Pour faciliter ces tâches, les scientifiques des données doivent être familiarisés avec l'utilisation des environnements courants d'entrepôts de données et de lacs de données, y compris les bases de données relationnelles et NoSQL et les plateformes de mégadonnées telles qu'Apache Spark et Hadoop.

7. Déploiement et production du modèle

Les data scientists consacrent la majeure partie de leur temps à créer et à déployer des modèles. Ils doivent être capables de sélectionner le bon algorithme, puis d'utiliser des données d'entraînement pour les approches d'apprentissage supervisé ou d'exécuter l'algorithme pour trouver automatiquement des clusters ou des modèles dans les approches d'apprentissage non supervisé. Une fois qu'un modèle produit les résultats souhaités, les data scientists, souvent en collaboration avec des ingénieurs de données, doivent le déployer dans un environnement de production afin d'aider leurs organisations à prendre des décisions commerciales pratiques de manière continue.

8. Visualisation des données

En particulier lorsqu'ils travaillent avec des ensembles de données volumineux et contenant différents types de données, la capacité à visualiser efficacement les données lors de la présentation des résultats d'analyse est une autre compétence importante en science des données. Les scientifiques des données doivent être capables d'utiliser la narration de données pour mettre en évidence et expliquer les informations qu'ils ont générées, et la visualisation des données est un moyen essentiel pour communiquer ces informations aux dirigeants d'entreprise et aux autres parties prenantes. Ils doivent donc maîtriser l'utilisation de Tableau, D3.js ou divers autres outils de visualisation des données disponibles pour les aider dans ce processus. Ils doivent également apprendre à créer différents types de visualisations de données : graphiques linéaires, à barres et circulaires, histogrammes, graphiques à bulles, cartes thermiques, nuages de points, etc.

Compétences non techniques et relationnelles

Outre leurs compétences techniques, il est tout aussi important pour les data scientists de posséder un ensemble de compétences relationnelles. Comme mentionné ci-dessus, de nombreux data scientists doivent être capables de traduire les résultats d'analyses et d'en rendre compte à leurs collègues. De plus, certaines qualités innées les aident à examiner de grands ensembles de données avec un esprit curieux, à formuler des hypothèses analytiques et à trouver des pépites de connaissances cachées dans les données. Pour compléter la liste générale des compétences, ces six compétences relationnelles font partie intégrante du profil d'un data scientist accompli.

9. Connaissances commerciales

Dans de nombreuses organisations, les équipes de science des données relèvent d'un secteur d'activité plutôt que d'un service informatique ou d'un groupe d'analyse centralisé. Même si ce n'est pas le cas, leur travail reste axé sur les questions commerciales. Les scientifiques des données doivent donc avoir une solide compréhension de l'entreprise et du secteur dans lequel elle évolue. Cela les aide à poser de meilleures questions d'analyse des données, à identifier de nouvelles façons dont l'entreprise devrait utiliser ses données et à savoir quels problèmes d'analyse traiter en priorité.

10. Résolution de problèmes

Les scientifiques des données sont souvent amenés à rechercher des informations précises dans des volumes de données considérables. Pour ce faire, ils émettent une hypothèse liée à une opportunité ou à un problème commercial, puis tentent de la valider en analysant les données. Tout au long du processus de science des données, ils doivent faire preuve d'un esprit vif pour résoudre les problèmes, afin de déterminer comment les différents éléments s'intègrent dans l'équation et de décider quelles données doivent être incluses ou exclues, entre autres tâches.

11. Curiosité

Être curieux, poser des questions et avoir envie d'apprendre en permanence sont des compétences indispensables pour un data scientist. Les esprits curieux sont capables de passer au crible de grandes quantités de données pour trouver des réponses et des informations pertinentes. Les données elles-mêmes changent constamment, les data scientists ne doivent donc pas se reposer sur leurs lauriers quant à leur approche des données ni se limiter aux conclusions actuelles qu'ils ont tirées de celles-ci.

12. Esprit critique

Les compétences en matière de pensée critique sont également essentielles. Les scientifiques des données doivent être capables d'évaluer les ensembles de données et les résultats analytiques afin de se forger une opinion sur leur validité et leur pertinence. En examinant les données avec un œil sceptique, les scientifiques des données peuvent parvenir à des conclusions précises et impartiales.

13. Communication

Les scientifiques des données qui travaillent quotidiennement avec des données les comprennent mieux que quiconque, ainsi que leurs nuances et leurs subtilités. Il en va de même, bien sûr, pour les conclusions qu'ils tirent dans le cadre d'applications liées à la science des données. Ils doivent être capables de communiquer efficacement leur compréhension des données et d'expliquer les résultats des analyses afin que les dirigeants et les employés puissent utiliser ces informations pour prendre les bonnes décisions.

14. Collaboration

Il est également important de savoir travailler au sein d'une équipe plus large. Les data scientists doivent souvent collaborer entre eux, mais aussi avec des data analysts, des dirigeants d'entreprise, des experts en la matière, des data engineers et d'autres personnes au sein d'une organisation.

Ressources d'apprentissage pour les scientifiques des données

En raison des nombreuses compétences techniques requises, la science des données n'est pas un domaine que l'on peut maîtriser en quelques semaines ou en suivant des cours en ligne occasionnels, des formations en programmation ou des bootcamps. En général, les data scientists possèdent divers diplômes et certifications universitaires, et ils suivent une formation continue afin de se tenir informés des dernières techniques et outils en matière de science des données. Cependant, pour ceux qui souhaitent se lancer dans une carrière dans la science des données, il existe aujourd'hui un nombre croissant de ressources et d'opportunités.

De nombreuses universités proposent des diplômes en science des données, tant au niveau licence que master. De plus, divers cours en ligne et autres ressources d'apprentissage sont disponibles sur des sites web tels que Coursera et Udemy. Pour ceux qui souhaitent acquérir les bases ou les fondamentaux de la science des données, de nombreux éditeurs de logiciels d'analyse et programmes traditionnels d'apprentissage du codage ont également mis en place des formations spécifiques en science des données.

C'est le moment idéal pour tirer parti de ces ressources. Alors que de plus en plus d'entreprises cherchent à recruter des personnes possédant des compétences en science des données et que la pénurie de data scientists expérimentés se poursuit, le besoin en professionnels bien formés ne fera que croître.