Si vous vous êtes demandé : « Comment devenir un data scientist ? » vous êtes au bon endroit.
Dans ce guide détaillé, nous allons naviguer dans le domaine passionnant de la science des données, un domaine qui allie statistiques, technologie et réflexion stratégique dans une centrale d’innovation et d’informations.
Du domaine infini des données brutes émerge un professionnel unique : le data scientist. Leur mission ? Pour passer au crible le bruit, découvrir des modèles, prédire les tendances et essentiellement transformer les données en un véritable trésor de solutions d’entreprise. Et devine quoi? Vous pourriez être l’un d’entre eux.
Dans les sections à venir, nous éclairerons les contours du monde du data scientist. Nous allons disséquer leur rôle, plonger dans leurs responsabilités quotidiennes et explorer l’ensemble de compétences unique qui les distingue dans l’univers technologique. Mais plus que cela, nous sommes là pour vous aider à tracer une feuille de route, un parcours personnalisé que vous pouvez suivre pour répondre à votre question brûlante : « Comment devenir un data scientist ? »
Alors, attachez votre ceinture et préparez-vous à une plongée profonde dans l’univers des données. Que vous soyez un professionnel chevronné de la technologie cherchant à changer de voie, un jeune diplômé planifiant votre trajectoire de carrière ou simplement quelqu’un qui s’intéresse vivement au domaine, cet article de blog vous guidera tout au long du parcours passionnant pour devenir un scientifique des données. Il est temps de transformer votre question en quête. Commençons!
Qu’est-ce qu’un data scientist ?
Avant de répondre à la question, « comment devenir un data scientist ? » il est crucial de définir qui est un data scientist. En termes simples, un scientifique des données est un professionnel qui utilise des méthodes statistiques, des compétences en programmation et des connaissances de l’industrie pour interpréter des données numériques complexes. Ce sont des détectives de l’ère numérique, dénichant des informations qui guident les décisions commerciales stratégiques. En d’autres termes, un scientifique des données transforme les données brutes en informations significatives en utilisant diverses techniques et théories tirées de nombreux domaines dans les grands domaines des mathématiques, des statistiques, des sciences de l’information et de l’informatique.
Que fait un data scientist ?
Au cœur de leur rôle, les data scientists formulent et résolvent des problèmes complexes au service de la stratégie d’une entreprise. Cela implique la collecte, le nettoyage et l’analyse de grands ensembles de données pour identifier les modèles, les tendances et les relations qui pourraient autrement être cachés. Ils utilisent ces informations pour prédire les tendances futures, optimiser les opérations et influencer les décisions stratégiques.
Voyageant dans les royaumes de Ingénieurs ML et scientifiques des données
Au-delà de ces tâches, les scientifiques des données sont également des communicateurs, traduisant leurs découvertes basées sur les données dans un langage que les chefs d’entreprise, les professionnels de l’informatique, les ingénieurs et les autres parties prenantes peuvent comprendre. Ils jouent un rôle central en reliant les aspects techniques et commerciaux d’une organisation, en veillant à ce que les informations sur les données conduisent à des actions et des résultats tangibles.
Compétences essentielles en science des données
Si vous avez hâte de répondre à la question « comment devenir un data scientist ? », il est important de comprendre les compétences essentielles requises dans ce domaine. La science des données est multidisciplinaire et, à ce titre, nécessite un ensemble de compétences diversifiées. Ici, nous avons mis en évidence quelques-uns des plus importants :
Mathématiques et statistiques
Au cœur de la science des données se trouve une base solide en mathématiques et en statistiques. Des concepts tels que l’algèbre linéaire, le calcul, les probabilités et la théorie statistique sont l’épine dorsale de nombreux algorithmes et techniques de science des données.
Compétences en programmation
Un data scientist compétent doit avoir de solides compétences en programmation, généralement en Python ou R, qui sont les langages les plus couramment utilisés dans le domaine. Les compétences en codage sont essentielles pour des tâches telles que le nettoyage des données, l’analyse, la visualisation et la mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage automatique.
Gestion et manipulation des données
Les scientifiques des données traitent souvent de grandes quantités de données, il est donc crucial de comprendre les bases de données, l’architecture des données et les langages de requête comme SQL. Des compétences dans la manipulation et la gestion des données sont également nécessaires pour préparer les données à analyser.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique est un élément clé de la science des données. Cela implique de développer des algorithmes capables d’apprendre et de faire des prédictions ou des décisions basées sur des données. La connaissance des techniques de régression, des arbres de décision, du clustering, des réseaux de neurones et d’autres méthodes de résolution de problèmes basées sur les données est essentielle.
Visualisation et communication des données
Il ne suffit pas de découvrir des informations à partir de données ; un scientifique des données doit également communiquer efficacement ces informations. C’est là qu’intervient la visualisation des données. Des outils comme Tableau, Matplotlib, Seaborn ou Power BI peuvent être incroyablement utiles. De bonnes compétences en communication vous permettent de traduire des résultats complexes en informations compréhensibles pour les parties prenantes de l’entreprise.
Vos données peuvent avoir une empreinte numérique
Connaissance du domaine
Enfin, la connaissance du domaine aide les scientifiques des données à formuler les bonnes questions et à appliquer efficacement leurs compétences pour résoudre les problèmes spécifiques à l’industrie.
Comment devenir data scientist ?
La science des données est une discipline axée sur l’extraction d’informations précieuses à partir de grandes quantités de données. En tant que tels, les professionnels qualifiés dans l’interprétation et l’exploitation des données au profit de leurs organisations sont en forte demande. En tant que data scientist, vous jouerez un rôle déterminant dans l’élaboration de stratégies et d’analyses commerciales axées sur les données. Voici un guide nouvellement paraphrasé pour vous aider à démarrer :
Phase 1 : Baccalauréat
Un excellent point d’entrée dans le monde de la science des données est l’obtention d’un baccalauréat dans une discipline connexe telle que la science des données elle-même, les statistiques ou l’informatique. Ce diplôme est souvent une exigence principale des organisations lorsqu’elles envisagent des candidats à des postes de data scientist.
Phase 2 : Maîtriser les langages de programmation appropriés
Alors qu’un diplôme de premier cycle fournit des connaissances théoriques, la maîtrise pratique de langages de programmation spécifiques tels que Python, R, SQL et SAS est cruciale. Ces langages sont particulièrement essentiels lorsqu’il s’agit d’ensembles de données volumineux.
Phase 3 : Acquérir des compétences annexes
Outre les langages de programmation, les scientifiques des données doivent également se familiariser avec les outils et techniques de visualisation des données, d’apprentissage automatique et de traitement du Big Data. Face à de grands ensembles de données, il est essentiel de comprendre comment les gérer, les nettoyer, les organiser et les analyser.
Phase 4 : Sécurisation des certifications reconnues
L’obtention de certifications liées à des outils et des compétences spécifiques est un moyen solide de démontrer votre compétence et votre expertise. Ces certifications ont souvent du poids aux yeux des employeurs potentiels.
Phase 5 : Acquérir de l’expérience grâce à des stages
Les stages offrent une plate-forme précieuse pour démarrer votre carrière en science des données. Ils offrent une expérience pratique et une exposition aux applications réelles de la science des données. Recherchez des stages dans des rôles tels que l’analyste de données, l’analyste de l’intelligence d’affaires, le statisticien ou l’ingénieur de données.
Phase 6 : Se lancer dans une carrière en science des données
Après votre stage, vous aurez peut-être la possibilité de continuer dans la même entreprise ou de commencer à chercher des postes de débutant ailleurs. Les titres de poste à rechercher incluent data scientist, analyste de données et ingénieur de données. Au fur et à mesure que vous gagnez en expérience et élargissez vos compétences, vous pouvez progresser dans les rangs et relever des défis plus complexes.
Combien de temps faut-il pour devenir data scientist ?
« Comment devenir data scientist ? » est une question que posent de nombreux professionnels en herbe, et une question tout aussi importante est « Combien de temps faut-il pour devenir un scientifique des données ? » La réponse peut varier en fonction de plusieurs facteurs, notamment votre parcours scolaire, la profondeur des connaissances que vous devez acquérir dans les compétences pertinentes et le niveau d’expérience pratique que vous devez acquérir.
En règle générale, l’obtention d’un baccalauréat prend environ quatre ans. Par la suite, de nombreux scientifiques des données choisissent d’approfondir leur expertise avec une maîtrise, ce qui peut prendre deux ans supplémentaires. Au-delà de l’éducation formelle, l’acquisition de compétences essentielles en science des données telles que la programmation, la gestion des données et l’apprentissage automatique peut varier considérablement dans le temps, allant de quelques mois à quelques années. Acquérir une expérience pratique par le biais de stages et d’emplois débutants est également une partie importante du parcours, qui peut s’étendre de quelques mois à plusieurs années.
Par conséquent, il faut en moyenne de six à dix ans pour devenir un data scientist à part entière, mais il est important de noter que l’apprentissage dans ce domaine est un processus continu et varie considérablement d’un individu à l’autre.
Comment devenir data scientist sans diplôme ?
Maintenant que nous avons discuté de la voie traditionnelle de « comment devenir un data scientist ? » considérons un autre chemin. Bien qu’avoir un diplôme dans un domaine pertinent soit bénéfique et souvent préféré par les employeurs, il est possible de devenir un scientifique des données sans en avoir un. Voici quelques étapes que vous pouvez suivre pour vous préparer à une carrière en science des données sans diplôme :
Auto-apprentissage
Commencez par apprendre les bases de la science des données en ligne. Il existe de nombreuses plateformes en ligne proposant des cours gratuits ou à faible coût en mathématiques, statistiques et langages de programmation pertinents tels que Python, R et SQL. Des sites Web comme Coursera, edX et Khan Academy proposent une gamme de cours allant du niveau débutant au niveau avancé.
Se spécialiser dans une compétence spécifique
Bien qu’un data scientist doive porter plusieurs casquettes, il peut être avantageux de devenir un expert dans un domaine particulier, tel que l’apprentissage automatique, la visualisation de données ou le big data. La spécialisation peut vous démarquer des autres candidats.
Apprendre les outils pertinents
Familiarisez-vous avec les outils et plates-formes de science des données, tels que Tableau pour la visualisation des données ou Hadoop pour le traitement du Big Data. Avoir une expérience pratique avec ces outils peut être un point fort en votre faveur.
Construire un portefeuille
Présentez vos connaissances et vos compétences à travers des projets pratiques. Vous pouvez participer à des concours de science des données sur des plateformes comme Kaggle ou travailler sur des projets personnels qui vous passionnent. Un portefeuille solide peut souvent compenser un manque d’éducation formelle.
La mise en réseau
Rejoignez des communautés en ligne et assistez à des rencontres ou à des conférences. Le réseautage peut vous aider à apprendre des autres, à vous tenir au courant des dernières tendances et même à trouver des opportunités d’emploi.
Acquérir de l’expérience
Bien qu’il puisse être difficile de décrocher un rôle de scientifique des données sans diplôme au départ, vous pouvez commencer dans un rôle connexe comme analyste de données ou analyste en intelligence d’affaires. À partir de là, vous pouvez apprendre sur le tas, acquérir de l’expérience et passer progressivement à un rôle de data scientist.
N’oubliez pas que le domaine de la science des données accorde une grande importance aux compétences et à l’expérience pratique. Bien que ce soit un voyage difficile, surtout sans diplôme, c’est certainement possible avec dévouement, apprentissage continu et expérience pratique.
Salaire de data scientist
Selon Porte en verreSelon les estimations de , aux États-Unis, la rémunération globale d’un scientifique des données devrait être d’environ 152 182 $ par an, avec un salaire médian d’environ 117 595 $ par an. Ces chiffres sont générés à partir de notre modèle unique d’estimation de la rémunération totale et sont tirés des données salariales collectées auprès des utilisateurs. La rémunération supplémentaire estimée, qui pourrait comprendre des primes en espèces, des commissions, des pourboires et une participation aux bénéfices, est d’environ 34 587 $ par an. La « fourchette la plus probable » comprend les données salariales qui se situent entre le 25e et le 75e centile pour cette profession.
En Allemagne, la rémunération totale annuelle estimée d’un data scientist est d’environ 69 000 €, avec un salaire médian d’environ 64 000 € par an. Ces chiffres proviennent de notre modèle unique d’estimation de la rémunération totale et sont basés sur les chiffres de salaire donnés par nos utilisateurs. La rémunération supplémentaire estimée, qui peut consister en des primes en espèces, des commissions, des pourboires et une participation aux bénéfices, s’élève à environ 5 000 € par an. La « fourchette la plus probable » représente ici les données salariales comprises entre le 25e et le 75e centile pour cette profession.
Scientifique des données vs analyste des données
Pour compléter notre exploration de « comment devenir un data scientist ? » comparons le rôle d’un scientifique des données à celui d’un analyste de données, car ces termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, bien qu’ils représentent des rôles différents dans le domaine des données.
En termes simples, un analyste de données se concentre sur l’interprétation des données et la découverte d’informations exploitables pour aider à guider les décisions commerciales. Ils utilisent souvent des outils comme SQL et Excel pour manipuler les données et créer des rapports.
Les données sont le nouvel or et l’industrie exige des orfèvres
D’autre part, un scientifique des données, tout en interprétant également des données, traite généralement des ensembles de données plus volumineux et plus complexes. Ils s’appuient sur des techniques statistiques avancées, l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive pour prévoir les tendances et les comportements futurs. En plus des outils utilisés par les analystes de données, ils nécessitent souvent un ensemble plus large de compétences en programmation, notamment Python et R.
Bien qu’il y ait un chevauchement entre les deux rôles, un scientifique des données opère généralement à un niveau de complexité plus élevé et possède un ensemble de compétences plus large qu’un analyste de données. Chaque rôle a son ensemble unique de responsabilités et d’exigences, ce qui en fait des parties intégrantes d’une organisation axée sur les données.
| Scientifique des données | Analyste de données | |
| Rôle | Résout des problèmes complexes et prévoit les tendances futures à l’aide de techniques statistiques avancées et de modèles prédictifs. | Interprète les données pour découvrir des informations exploitables guidant les décisions commerciales. |
| Compétences | Possède un large éventail de compétences, notamment Python, R, l’apprentissage automatique et la visualisation de données. | Utilise des outils comme SQL et Excel pour la manipulation des données et la création de rapports. |
| Travail | Fonctionne avec des ensembles de données plus grands et plus complexes. | Fonctionne avec des ensembles de données plus petits. |
| Éducation | Titulaire souvent de diplômes de l’enseignement supérieur (maîtrise ou doctorat). | Peut n’exiger qu’un baccalauréat. |
Derniers mots
Revenons à notre question initiale : Comment devenir data scientist ? Le voyage est aussi excitant que stimulant. Cela implique d’acquérir une solide formation, d’acquérir un large éventail de compétences et de s’adapter constamment à l’évolution du paysage de la science des données.
Malgré les efforts requis, la récompense est une carrière à la pointe de l’innovation et une opportunité d’influencer les décisions commerciales stratégiques grâce à des informations basées sur les données. Ainsi, que vous débutiez ou cherchiez à passer d’un domaine connexe, il n’y a jamais eu de meilleur moment pour plonger dans la science des données. Nous espérons que ce guide vous offre une voie claire et vous inspire à vous lancer dans ce voyage passionnant. Bonne plongée dans les données !
Toutes les images de cet article, y compris l’image en vedette, sont générées par Kerem Gulen en utilisant Midjourney.
