Les Data Sciences font de plus en plus parler d’elles. Savoir les manier c’est s’assurer de se placer dans la catégorie des profils les plus recherchés par les recruteurs. Les mathématiques et la maîtrise des statistiques ne sont pas les seules connaissances à avoir, il vous faudra apprendre à coder en Python, lire des tableaux de visualisation et utiliser SQL. N’ayez pas peur, c’est beaucoup plus simple que cela n’y paraît, nous allons vous donner les clefs pour transformer les Data Sciences en un jeu d’enfant et identifier les compétences à développer pour devenir Data Scientist!

SAVOIR CODER EN PYTHON

Savoir coder en Python apportera une belle plus-value à votre CV. Ce langage de programmation est devenu très populaire dans les Data Sciences depuis que beaucoup de développeurs de la Silicon Valley ont détourné sa fonction première pour l’utiliser dans l’analyse de données. Des librairies comme Numpy, Matplotlib et Pandas ont vu le jour et sont maintenant devenues incontournables dans l’utilisation de Python.

STATISTIQUES

Les statistiques sont les fondamentaux sur lesquels s’appuie le Machine Learning. Pour être Data Scientist, il n’y a pas besoin d’avoir un master en statistiques mais il faut connaître les bases. Cela implique de savoir comment construire une moyenne, une médiane, un écart type mais aussi comprendre comment construire un intervalle de confiance et interpréter une p-value.

LE MACHINE LEARNING

Le Machine Learning est la capacité d’un algorithme à utiliser des données existantes pour construire des modèles de prédictions sans avoir à coder chaque étape du calcul. Par exemple, le Machine Learning va permettre de prédire si un individu va acheter un produit en fonction de certaines caractéristiques intrinsèques à son comportement. Les compétences en Machine Learning s’apprennent naturellement avec l’apprentissage de Python (ou R si vous avez commencé avec ce langage). Pouvoir construire ce genre de modèle est indispensable pour un Data Scientist.

GÉRER LES BASES DE DONNÉES STRUCTURÉES AVEC SQL

Premier challenge présenté par le Big Data, c’est la gestion et l’analyse de données. Cette compétence est devenue indispensable pour devenir Data Scientist. SQL vous aidera à gérer des bases de données relationnelles structurées, que vous utiliserez dans des Frameworks comme Hadoop ou Spark, communément utilisés dans le Big Data.

DATA MINING

Le Data Mining est la capacité à explorer différentes sources de données et à identifier celles qui vont apporteront les bons renseignements pour résoudre votre problème. Dans les entreprises du numérique, beaucoup de ces données proviennent du web, c’est pour cela qu’avoir des bases en Web Analytics et savoir utiliser des outils comme Google Analytics ou Optimizely pour faire de l’A/B testing est un plus. Cependant, le web n’est pas la seule source de données disponible; les entreprises peuvent aussi utiliser des bases de données CRM comme Salesforce. Le tout est d’être capable de comprendre ces données et savoir les extraires pour pouvoir les analyser.

DATA CLEANING

C’est l’une des phases les plus rébarbatives dans le travail d’un Data Scientist et pourtant la plus importante. Il ne sert à rien d’analyser des données qui sont corrompues. Nettoyer des données inclut de savoir gérer les données manquantes et s’assurer que toutes les données sont du bon type, par exemple, qu’un chiffre est bien considéré comme un chiffre et non comme du texte. Même s’il est possible de nettoyer ses données avec Python, Excel est aussi un très bon outil pour gérer cette phase.

DATA VISUALIZATION

Savoir analyser des données c’est bien mais il faut ensuite pouvoir communiquer les résultats à une audience. En Data Sciences, il est indispensable de faire parler les chiffres de manière visuelle afin de rendre votre travail accessible à un plus large public.Tableau est l’outil le plus populaire dans ce domaine mais il en existe d’autres comme Chartio ou Periscope Data qui, à la différence de Tableau, incluent aussi la possibilité d’utiliser Python et SQL

Les Data Sciences évoluent très vite avec le Machine Learning, le Big Data et même la Blockchain. Pour se tenir à la page, n’hésitez pas à pratiquer vos connaissances sur de projets personnels. La plateforme Kaggle est devenue très populaire et vous aidera à acquérir beaucoup de compétences en Data Science. Si vous pensez que nous avons oublié des compétences, n’hésitez pas à les partager en commentaire!