Le métier de Data Scientist offre de nombreuses perspectives d'avenir, un salaire attrayant et des responsabilités passionnantes. Cependant, il peut être difficile de se former à cette profession. Si vous ne savez pas par où commencer, voici un guide complet.
Un Data Scientist est un professionnel capable de traiter de larges volumes de données et d'en extraire de précieuses informations grâce à l'analyse. Il communique ensuite ses découvertes aux dirigeants de son entreprise, aux managers ou aux clients, sous la forme de rapports ou de " visualisations de données " (data visualization).
Dans tous les secteurs d'activité, les entreprises font appel à ces experts pour exploiter les données à leur disposition et profiter d'informations leur permettant de prendre de meilleures décisions, de stimuler leur croissance et d'accroître leur rentabilité. Il est donc très pertinent de se lancer dans une carrière de Data Scientist.
La Data Science, à la croisée des disciplines
La Data Science est à la croisée de plusieurs disciplines. Cette science combine plusieurs domaines mathématiques tels que les statistiques, le calculus et l'algèbre linéaire.
Elle englobe aussi les pratiques de gestion de base de données, de visualisation de données, de programmation et d'ingénierie logicielle. Par ailleurs, le Data Scientist doit connaître le secteur d'activité de son entreprise.
Ainsi, pour les débutants souhaitant se lancer dans la Data Science, il peut être difficile de savoir par où commencer. Fort heureusement, il existe aujourd'hui de nombreuses options pour se former à la Data Science.
Où se former à la Data Science ?
Il existe trois principales voies pour se former à la Data Science. Tout d'abord, vous pouvez suivre une formation de data scientist afin d'obtenir un diplôme universitaire.
De nombreuses universités françaises proposent aujourd'hui des parcours de niveau bac+5 permettant d'acquérir les compétences requises et d'accéder aux métiers de la Data Science. De même, certains organismes de formations en ligne permettent d'obtenir des diplômes certifiés par les universités.
Vous pouvez aussi vous tourner vers une école d'ingénieur ou une école de commerce. Là encore, ces établissements sont de plus en plus nombreux à proposer des formations de Data Scientist.
Une seconde option est celle des " MOOC " (Massive Open Online Courses) proposés sur des plateformes spécialisées. Leur coût est généralement peu élevé, voire gratuit, et les horaires sont totalement flexibles. En revanche, vous ne profiterez pas de l'accompagnement personnalisé d'un mentor ou d'un enseignant.
Enfin, la troisième est celle des formations de type " boot camp " ou " camp d'entraînement. Généralement plus chères, ces formations présentent en revanche l'avantage d'être plus courtes et de vous permettre d'accéder rapidement au métier de Data Scientist.
Il existe aussi de nombreuses certifications professionnelles, permettant d'acquérir des compétences spécifiques et d'étoffer votre CV. Ces certifications sont souvent proposées par des entreprises pour apprendre à maîtriser leurs logiciels et leurs solutions, mais peuvent aussi être plus généralistes.
Pour choisir le type de formation qui vous convient, vous devez passer en revue plusieurs critères tels que le coût, la durée, la flexibilité des horaires et le taux d'emploi des étudiants ayant complété le cursus. Si vous travaillez déjà et souhaitez vous reconvertir, il est important de choisir une formation flexible.
Il peut être très judicieux de trouver un mentor pour vous guider dans votre apprentissage. Si vous n'avez pas cette possibilité, vous pouvez aussi recevoir de l'aide de la part de la communauté de la Data Science. Des sites web comme Kaggle, StackOverflow ou Quora vous permettront de recevoir cette aide.
Quelles sont les compétences du Data Scientist ?
Quel que soit le type de formation que vous choisissez, le plus important est d'acquérir les compétences nécessaires au métier de Data Scientist. Vous devez tout d'abord maîtriser les notions mathématiques de base en statistiques, en calculus et en algèbre linéaire.
Un scientifique des données doit comprendre les mécanismes des différents algorithmes, afin de pouvoir les manipuler pour résoudre les problèmes d'une entreprise.
Pour exercer cette profession, vous devrez aussi manier les différents outils permettant de travailler avec les données. Le Data Scientist connaît le langage SQL pour l'extraction des données depuis une base de données relationnelle et leur manipulation.
Il maîtrise aussi plusieurs langages de programmation, notamment Python dont les différentes bibliothèques permettent la visualisation de données, le Machine Learning et bien plus encore. Enfin, les lignes de commandes et les différents environnements Cloud n'ont pas de secret pour cet expert.
Les scientifiques des données savent collecter et agréger des données, les nettoyer, les transformer, et les analyser. Par la suite, ils sont capables de créer des visualisations de données (Data Visualization) comme des graphiques, des diagrammes ou des histogrammes. Ils savent aussi développer des modèles de Machine Learning et utiliser les plateformes de Big Data comme Hadoop et Spark.
Pour démontrer ses compétences, le jeune Data Scientist peut constituer un portfolio de projets. Ceci lui permet de témoigner des formations effectuées et des expériences professionnelles accumulées.