Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

29 juillet 2024

Un data scientist est un professionnel qui utilise des techniques statistiques, mathématiques et informatiques pour analyser et interpréter des données complexes. Ils extraient des informations, identifient des modèles et aident les organisations à prendre des décisions basées sur les données.

qu'est-ce qu'un data scientist

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Un data scientist est un professionnel qui combine une expertise en statistiques, en mathématiques et en informatique pour analyser et interpréter des ensembles de données complexes. Ils sont compétents dans divers langages de programmation et des outils leur permettant de gérer, manipuler et extraire des informations à partir de grands volumes de données.

Les responsabilités d'un data scientist comprennent la collecte et le nettoyage des données, l'application de techniques d'analyse statistique et d'apprentissage automatique et le développement de modèles prédictifs pour identifier les tendances et les modèles. Ils utilisent souvent des langages de programmation tels que Python ou R et des outils comme SQL pour la manipulation et la visualisation des données.

Les data scientists collaborent avec les parties prenantes pour comprendre les problèmes commerciaux, traduisant les résultats des données en recommandations exploitables. En transformant les données brutes en informations précieuses, ils aident les organisations à optimiser leurs opérations, à améliorer leurs produits et à anticiper les tendances futures.

Caractéristiques d'un bon data scientist

Pour exceller dans le domaine de la science des données, les professionnels doivent posséder un mélange unique de compétences et d'attributs. Les caractéristiques suivantes mettent en évidence les qualités essentielles qui définissent un data scientist performant :

  • Compétences analytiques. Un bon data scientist possède de solides compétences analytiques, lui permettant de comprendre et d’interpréter des données complexes. Ils doivent identifier les modèles, les tendances et les relations au sein des ensembles de données, fournissant ainsi des informations et des solutions précieuses.
  • Connaissances statistiques. La maîtrise des statistiques est cruciale. Un bon data scientist comprend les théories statistiques et peut les appliquer à des problèmes du monde réel, garantissant ainsi une analyse et des conclusions précises.
  • Compétences en programmation. Expertise dans les langages de programmation tels que Python, R et SQL sont essentiels. Ces compétences permettent aux data scientists de manipuler des données, de mettre en œuvre algorithmes, et automatiser les processus.
  • Conflit de données. Les données sont souvent désordonnées et non structurées. Un bon data scientist est capable de nettoyer et de transformer les données brutes dans un format utilisable, garantissant ainsi l'exactitude et la fiabilité de leurs analyses.
  • Apprentissage automatique. La connaissance des algorithmes et des techniques d’apprentissage automatique est essentielle. Un bon data scientist peut créer et appliquer des modèles prédictifs pour extraire des informations et faire des prédictions basées sur les données.
  • Domaine d'expertise. Comprendre le secteur ou le domaine spécifique dans lequel ils travaillent aide les data scientists à prendre des décisions contextuellement pertinentes et fournit de meilleures informations sur les données.
  • Capacité de résolution de problèmes. Un bon data scientist aborde le problème de manière méthodique et créative, en développant des solutions innovantes aux défis complexes liés aux données.
  • Compétences en communication. La capacité de transmettre des résultats de données complexes de manière claire et concise aux parties prenantes non techniques est cruciale. Les bons data scientists peuvent traduire leur travail technique en informations commerciales exploitables.
  • Curiosité et envie d'apprendre. Le domaine de la science des données est en constante évolution. Un bon data scientist reste curieux et s'engage à apprendre continuellement, en restant à jour avec les derniers outils, techniques et tendances.
  • Collaboration. Les data scientists travaillent souvent en équipe et avec d'autres départements. De solides compétences en collaboration les aident à partager efficacement leurs idées, à intégrer les commentaires et à travailler vers des objectifs communs.

Certifications et qualifications des scientifiques des données

Pour établir leur crédibilité et améliorer leurs compétences, les data scientists recherchent souvent diverses certifications et qualifications. Ces qualifications valident leur expertise dans des domaines tels que l'analyse de données, l'apprentissage automatique et la modélisation statistique :

  • Professionnel de l'analytique certifié (CAP). Cette certification démontre une expertise dans le processus d'analyse de bout en bout, de la définition des problèmes commerciaux et analytiques aux données, en passant par la méthodologie, la création de modèles et le déploiement.
  • Certificat professionnel Google Data Analytics. Proposé par Google, ce programme couvre le nettoyage, l'analyse, la visualisation et la programmation essentielle des données dans R, préparant les individus aux rôles d'analyste de données de niveau débutant.
  • Certifié Microsoft : associé Azure Data Scientist. Cette certification valide les compétences nécessaires à l'utilisation du machine learning Azure pour former, évaluer et déployer des modèles qui résolvent des problèmes commerciaux.
  • Certificat professionnel IBM Data Science. Ce programme fournit une introduction complète à la science des données, couvrant l'analyse des données, la visualisation, machine learninget travailler avec bases de données en utilisant Python.
  • Scientifique de données certifié SAS. Ce diplôme reconnaît la maîtrise de SAS et open-source des outils pour manipuler les données, obtenir des informations et appliquer des modèles d'apprentissage automatique.
  • CloudEra Professionnel certifié : Data Scientist (CCP : DS). Cette certification se concentre sur l'application pratique des compétences en science des données, notamment l'analyse des données, l'apprentissage automatique et la modélisation statistique dans un écosystème Hadoop.
  • Apprentissage automatique certifié AWS - Spécialité. Cette certification est conçue pour les personnes qui exercent des fonctions de science des données ou de développement et valide la capacité à créer, former, régler et déployer des modèles d'apprentissage automatique sur AWS.
  • Certifications du Data Science Council of America (DASCA). DASCA propose plusieurs niveaux de certification, tels que Senior Data Scientist (SDS) et Principal Data Scientist (PDS), axés sur les compétences avancées en science des données et en ingénierie du Big Data.
  • Certificat de science des données en ligne de l'Université de Stanford. Ce programme offre une compréhension complète de la science des données, y compris les techniques de modélisation statistique, d'apprentissage automatique et d'exploration de données.
  • Certificat professionnel HarvardX Data Science. Proposée via edX, cette série de cours en ligne couvre la programmation R, la gestion des données, la visualisation, les probabilités et l'apprentissage automatique.

Salaire de Data Scientist

Le salaire d'un data scientist aux États-Unis varie en fonction de facteurs tels que l'expérience, l'emplacement, le secteur d'activité et le niveau d'éducation.

En moyenne, les data scientists débutants peuvent s'attendre à gagner entre 85,000 95,000 et 100,000 130,000 dollars par an. Les data scientists de niveau intermédiaire avec quelques années d'expérience gagnent généralement entre 140,000 180,000 et XNUMX XNUMX dollars par an. Les data scientists seniors et ceux occupant des postes de direction peuvent toucher des salaires allant de XNUMX XNUMX $ à XNUMX XNUMX $ ou plus.

Les data scientists travaillant dans les grands pôles technologiques comme San Francisco, New York et Seattle reçoivent souvent une rémunération plus élevée en raison du coût de la vie plus élevé et des marchés du travail compétitifs dans ces domaines.

Scientifique de données vs analyste de données

Les analystes de données se concentrent principalement sur l'interprétation des données existantes pour générer des informations exploitables, en utilisant des outils tels qu'Excel, SQL et des logiciels de visualisation pour créer des rapports et des tableaux de bord. Ils identifient les tendances et les modèles qui aident à éclairer les décisions commerciales.

En revanche, les data scientists disposent d'un ensemble de compétences plus large qui inclut l'analyse statistique, l'apprentissage automatique et la programmation dans des langages tels que Python et R. Ils interprètent non seulement les données, mais développent également des modèles prédictifs, effectuent des analyses complexes et créent des algorithmes pour résoudre des problèmes complexes. . Alors que les analystes de données s'efforcent de comprendre ce qui s'est passé, les data scientists prédisent souvent les tendances futures et créent des solutions automatisées basées sur les données.

Défis rencontrés par les data scientists dans le monde d'aujourd'hui

Les data scientists sont confrontés à de nombreux défis lorsqu'ils naviguent dans les complexités de l'analyse moderne des données. Ces obstacles peuvent avoir un impact sur la précision, l'efficience et l'efficacité de leur travail, nécessitant des solutions innovantes et une adaptation continue. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des principaux défis auxquels sont confrontés les data scientists aujourd’hui :

  • Qualité et nettoyage des données. Garantir que les données sont exactes, complètes et exemptes d’erreurs constitue un défi majeur. Les data scientists passent beaucoup de temps à nettoyer et à prétraiter les données pour les rendre adaptées à l'analyse.
  • Confidentialité et sécurité des données. Avec des inquiétudes croissantes concernant les violations de données et les violations de la vie privée, les data scientists doivent se conformer à des réglementations strictes et mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes pour protéger les informations sensibles.
  • Intégration de diverses sources de données. La combinaison de données provenant de plusieurs sources, souvent dans des formats et des structures différents, peut s'avérer complexe et prendre beaucoup de temps. Garantir une intégration transparente et une cohérence entre les ensembles de données est essentiel pour une analyse précise.
  • Évolutivité et big data. La gestion efficace de gros volumes de données nécessite des outils et des techniques avancés. Les data scientists doivent concevoir des solutions capables de traiter et d'analyser le Big Data sans compromettre les performances.
  • Se tenir au courant des avancées technologiques. Le rythme rapide des progrès technologiques dans les outils, algorithmes et méthodologies de science des données oblige les data scientists à mettre continuellement à jour leurs compétences et leurs connaissances.
  • Interpréter et communiquer les résultats. Traduire les résultats de données complexes en informations exploitables que les parties prenantes non techniques peuvent comprendre et utiliser pour la prise de décision constitue un défi crucial.
  • Biais et équité dans les algorithmes. Il est essentiel de garantir que les modèles et les algorithmes d’apprentissage automatique sont équitables et impartiaux. Les data scientists doivent être vigilants pour identifier et atténuer les préjugés qui peuvent conduire à des résultats injustes.
  • Contraintes de ressources. Les ressources informatiques limitées, les contraintes budgétaires et les contraintes de temps peuvent empêcher la réalisation d’analyses approfondies et la mise en œuvre de solutions globales.
  • Collaboration entre les départements. Les data scientists doivent souvent travailler avec différents départements, chacun avec ses propres priorités et sa propre compréhension des données. Une collaboration et une communication efficaces sont nécessaires pour aligner les objectifs et obtenir des résultats positifs.
  • Conformité réglementaire. Naviguer dans des environnements réglementaires complexes, en particulier dans des secteurs hautement réglementés comme la santé et la finance, ajoute un autre niveau de complexité aux projets de science des données.

Comment devenir Data Scientist

comment devenir data scientist

Devenir data scientist nécessite un mélange de formation, d’expérience pratique et d’apprentissage continu. Les étapes suivantes fournissent une feuille de route pour les personnes aspirant à entrer dans ce domaine dynamique et enrichissant.

Fondation pédagogique

Commencez par obtenir une base éducative solide. La plupart des data scientists ont au moins un baccalauréat dans un domaine pertinent tel que l'informatique, les statistiques, les mathématiques ou l'ingénierie. Une solide compréhension de ces disciplines fournit les bases nécessaires pour des études plus avancées. Poursuivre une maîtrise ou un doctorat. peut améliorer davantage vos connaissances et vos références, vous rendant ainsi plus compétitif sur le marché du travail.

Apprendre la programmation et les outils

La maîtrise des langages de programmation tels que Python, R et SQL est essentielle pour les data scientists. Ces langages sont largement utilisés pour la manipulation de données, l'analyse statistique et l'apprentissage automatique. Familiarisez-vous avec les outils et bibliothèques de science des données tels que Pandas, NumPy, SciPy, TensorFlow et PyTorch. Des cours en ligne, des camps d'entraînement et des didacticiels peuvent vous aider à acquérir ces compétences.

Acquérir une expertise en statistiques et en mathématiques

Une compréhension approfondie des statistiques et des mathématiques est cruciale pour analyser les données et développer des modèles. Des sujets tels que les probabilités, l'algèbre linéaire, le calcul et les statistiques inférentielles constituent l'épine dorsale de la science des données. Vous pouvez suivre des cours en ligne ou vous inscrire à des programmes d'éducation formelle pour développer votre expertise dans ces domaines.

Développer des compétences en gestion des données

La gestion des données implique le nettoyage, la transformation et l'organisation des données brutes dans un format utilisable. Cette étape est essentielle car les données du monde réel sont souvent désordonnées et non structurées. Entraînez-vous à utiliser des outils et des techniques pour prétraiter les données, gérer les valeurs manquantes et corriger les erreurs. Acquérir de l'expérience grâce à des projets et des concours peut améliorer vos compétences en matière de gestion des données.

Maîtriser l'apprentissage automatique

Comprendre et appliquer des algorithmes d’apprentissage automatique est un aspect essentiel de la science des données. Étudiez les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé, telles que la régression, la classification, le clustering et les réseaux de neurones. La pratique pratique à travers des projets, des concours Kaggle et la mise en œuvre d'algorithmes à partir de zéro consolidera vos connaissances en apprentissage automatique.

Construire un portefeuille de projets

La création d'un portefeuille de projets de science des données est cruciale pour présenter vos compétences aux employeurs potentiels. Travaillez sur divers projets qui démontrent votre capacité à résoudre des problèmes du monde réel à l'aide de techniques de science des données. Incluez des projets qui mettent en valeur vos compétences en analyse de données, en visualisation, en apprentissage automatique et en communication des résultats.

Poursuivre des stages et une expérience professionnelle

Acquérir une expérience pratique grâce à des stages, des emplois à temps partiel ou des projets indépendants est inestimable. L'expérience du monde réel vous permet d'appliquer les connaissances théoriques à des situations pratiques, de travailler avec des outils standard de l'industrie et de comprendre les contextes commerciaux. Les stages offrent également des opportunités de réseautage et peuvent déboucher sur des offres d’emploi à temps plein.

Réseautez et rejoignez les communautés de science des données

La mise en réseau avec d'autres professionnels de la science des données peut ouvrir la porte à des opportunités d'emploi, au mentorat et à la collaboration. Assistez à des conférences, des ateliers et des rencontres pour entrer en contact avec des pairs et des leaders de l'industrie. Rejoignez les communautés en ligne, les forums et les groupes de médias sociaux dédiés à la science des données pour rester informé des tendances et partager vos connaissances.

Apprentissage et développement continus

Le domaine de la science des données est en constante évolution, avec de nouveaux outils, techniques et recherches émergeant régulièrement. Engagez-vous à apprendre tout au long de votre vie en suivant des cours avancés, en lisant des articles de recherche et en suivant des scientifiques et des data scientists influents. blogs. Rester au courant des développements de l’industrie gardera vos compétences pertinentes et compétitives.

Rechercher des certifications et des diplômes supérieurs

L'obtention de certifications auprès d'institutions reconnues améliorera vos références et validera votre expertise. Envisagez des certifications telles que Certified Analytics Professional (CAP), Google Data Analytics Professional Certificate ou AWS Certified Machine Learning – Specialty. De plus, poursuivre des études supérieures en science des données ou dans un domaine connexe peut vous distinguer davantage sur le marché du travail.


Anastasie
Spasojevic
Anastazija est une rédactrice de contenu expérimentée avec des connaissances et une passion pour cloud l'informatique, les technologies de l'information et la sécurité en ligne. À phoenixNAP, elle se concentre sur la réponse à des questions brûlantes concernant la garantie de la robustesse et de la sécurité des données pour tous les acteurs du paysage numérique.