Data Scientist
Mis à jour le 6 mars 2023
Le métier de Data Scientist est de plus en plus demandé dans les entreprises à l’heure actuelle, en raison de la quantité croissante de données générées par les utilisateurs. Les Data Scientists sont des experts en données, qui peuvent traiter, analyser et interpréter des quantités massives de données pour en extraire des informations utiles et pertinentes pour les entreprises.
Les Data Scientists sont très demandés dans une variété d’industries, notamment :
- Les entreprises de technologie : Les entreprises de technologie ont besoin de Data Scientists pour améliorer les produits, optimiser les opérations et gérer les données.
- Les banques et les institutions financières : Les banques et les institutions financières ont besoin de Data Scientists pour analyser les données financières, prévoir les tendances et évaluer les risques.
- Les soins de santé : Les Data Scientists travaillant dans le domaine de la santé peuvent aider à prévoir les tendances de santé, à améliorer les diagnostics et à identifier les facteurs de risque.
- Le commerce de détail : Les entreprises de commerce de détail ont besoin de Data Scientists pour comprendre les habitudes d’achat des clients, prévoir les tendances de la demande et optimiser les opérations.
- Les médias sociaux : Les entreprises de médias sociaux ont besoin de Data Scientists pour comprendre les tendances d’utilisation, prédire le comportement des utilisateurs et améliorer les algorithmes de recommandation.
- Les gouvernements : Les gouvernements ont besoin de Data Scientists pour collecter et analyser des données sur la santé publique, l’environnement, les finances et la criminalité.
En général, les industries qui ont besoin de prendre des décisions basées sur des données sont susceptibles de chercher des Data Scientists pour les aider à analyser et à interpréter les données.
Dans cette fiche métier, nous allons explorer les responsabilités, compétences, qualifications et formations nécessaires pour devenir un Data Scientist, ainsi que les perspectives de carrière et des exemples de projets ou de missions typiques pour ce métier.
Points abordés dans cet article
Comment devenir data scientist?
Devenir Data Scientist peut sembler intimidant, mais avec les bonnes étapes, vous pouvez atteindre votre objectif. Pour devenir un expert en données, vous devrez acquérir des compétences en mathématiques, en statistiques, en analyse de données et en programmation, tout en étant capable de communiquer de manière claire et concise.
Dans cette première section, nous allons vous guider à travers les étapes nécessaires pour devenir un Data Scientist, de l’apprentissage des bases à la construction de projets, en passant par l’acquisition d’expérience et la collaboration avec d’autres professionnels du domaine. Suivez ces étapes, et vous pourrez réussir dans le domaine passionnant de l’analyse de données.
Étape 1 : Tout remettre en question
La première étape pour devenir un Data Scientist est de remettre en question vos connaissances actuelles et d’être prêt à apprendre de nouvelles choses. Il est important de se rendre compte que l’analyse de données est un domaine en constante évolution, et il est donc important d’être prêt à sortir de votre zone de confort et à apprendre de nouvelles compétences pour rester compétitif.
Pour remettre en question ce que vous savez déjà, vous pouvez commencer par lire des articles et des blogs sur l’analyse de données pour découvrir les dernières tendances et technologies. Vous pouvez également rejoindre des groupes en ligne ou des communautés de professionnels de la donnée pour échanger des idées et apprendre des autres.
En étant ouvert d’esprit, vous pourrez découvrir de nouvelles compétences et perspectives, qui vous aideront à devenir un Data Scientist plus compétent et plus efficace. Soyez prêt à apprendre de nouvelles techniques, de nouvelles technologies et à expérimenter avec différentes approches pour résoudre les problèmes de données.
Étape 2 : Apprendre les bases
La deuxième étape pour devenir un Data Scientist est d’apprendre les bases de la programmation, des mathématiques et des statistiques. Pour travailler efficacement avec les données, vous devez comprendre les langages de programmation courants tels que Python, R et SQL, ainsi que les mathématiques et les statistiques pour analyser les données.
En apprenant les bases de la programmation, vous pourrez manipuler des données et les transformer pour en extraire des informations utiles. Python et R sont les langages de programmation les plus couramment utilisés dans le domaine de l’analyse de données, et il est important de maîtriser les fondamentaux de ces langages.
En apprenant les bases des mathématiques et des statistiques, vous pourrez comprendre les concepts clés tels que la corrélation, la régression et les distributions de probabilité, qui sont utilisés pour analyser les données. Vous devrez également acquérir une solide compréhension de l’algèbre linéaire et du calcul pour comprendre les modèles mathématiques utilisés dans l’analyse de données.
Il existe de nombreuses ressources en ligne pour apprendre les bases de la programmation, des mathématiques et des statistiques, notamment des cours en ligne, des tutoriels et des livres. En prenant le temps d’apprendre ces compétences de base, vous serez mieux équipé pour travailler avec des données et devenir un Data Scientist compétent.
Étape 3 : Construire des projets
La troisième étape pour devenir un Data Scientist est de construire des projets pour développer vos compétences. Construire des projets est un excellent moyen de pratiquer ce que vous avez appris et d’appliquer vos compétences à des problèmes réels.
Vous pouvez participer à des défis de données en ligne, qui vous donneront des ensembles de données et des questions à résoudre. Vous pouvez également créer vos propres projets en trouvant des données publiques sur des sujets qui vous intéressent. Cela vous permettra de travailler avec des données du monde réel et de vous familiariser avec les problèmes que les entreprises peuvent rencontrer lorsqu’elles travaillent avec des données.
En construisant des projets, vous pouvez également développer votre portfolio. Un portfolio solide est essentiel pour tout Data Scientist qui cherche un emploi ou qui souhaite travailler en freelance. Votre portfolio peut inclure des projets tels que des analyses de données, des visualisations, des modèles de machine learning et des applications de données.
La construction de projets est un excellent moyen de développer vos compétences en tant que Data Scientist, de vous familiariser avec les problèmes du monde réel et de développer votre portfolio. Recherchez des défis de données ou créez vos propres projets pour vous exercer à travailler avec des données.
Étape 4 : Partagez votre travail
La quatrième étape pour devenir un Data Scientist est de partager votre travail avec d’autres personnes et d’obtenir des commentaires constructifs. Le partage de votre travail peut vous aider à obtenir une rétroaction sur vos projets, à découvrir de nouvelles idées et à développer votre réseau professionnel.
Il existe de nombreuses façons de partager votre travail. Vous pouvez participer à des communautés en ligne telles que Kaggle, Stack Overflow ou Data Science Central, où vous pouvez discuter de vos projets et obtenir des commentaires constructifs de la part d’autres professionnels de la donnée.
Vous pouvez également publier vos projets sur des plateformes de partage de code telles que GitHub, où d’autres professionnels de la donnée peuvent voir votre travail et donner leur avis. En publiant votre travail sur des blogs ou des sites web personnels, vous pouvez également partager vos réflexions sur les données avec d’autres personnes.
En partageant votre travail, vous pouvez non seulement obtenir des commentaires constructifs, mais aussi développer votre réseau professionnel et établir votre crédibilité en tant que Data Scientist. Cela peut vous aider à vous faire remarquer par des employeurs potentiels et à obtenir des opportunités d’emploi dans le domaine de l’analyse de données.
Étape 5 : Apprendre des autres
La cinquième étape consiste à apprendre des autres. Vous pouvez participer à des événements en personne ou en ligne pour rencontrer d’autres professionnels de la données et apprendre de leurs expériences. Vous pouvez également trouver des mentors pour vous aider à développer vos compétences.
Étape 6 : Repoussez vos limites
Enfin, la dernière étape consiste à repousser constamment vos limites et à continuer à apprendre. Le domaine de l’analyse de données est en constante évolution, vous devrez donc rester à jour sur les nouvelles technologies et les nouvelles tendances pour rester compétitif.
Pour devenir un Data Scientist, vous devrez remettre en question ce que vous savez déjà, apprendre les bases, construire des projets, partager votre travail, apprendre des autres et repousser constamment vos limites.
Responsabilités
En tant que Data Scientist, votre rôle est de donner du sens aux données pour les entreprises. Vous devrez comprendre les besoins de l’entreprise et identifier les questions à résoudre avec les données. Vous collecterez et nettoierez les données, en utilisant des outils tels que SQL, Python ou R, puis les analyserez en utilisant des techniques telles que l’apprentissage automatique, l’analyse statistique ou la visualisation de données.
Votre objectif ultime est d’interpréter les résultats et de fournir des recommandations basées sur les données pour aider l’entreprise à prendre des décisions éclairées. Enfin, vous devrez présenter les résultats de manière claire et concise pour des audiences non techniques afin qu’elles puissent facilement comprendre les informations essentielles.
- Comprendre les besoins de l’entreprise et identifier les questions à résoudre avec les données.
- Collecter et nettoyer les données, en utilisant des outils tels que SQL, Python ou R.
- Analyser les données en utilisant des techniques telles que l’apprentissage automatique, l’analyse statistique ou la visualisation de données.
- Interpréter les résultats et fournir des recommandations basées sur les données pour l’entreprise.
- Présenter les résultats de manière claire et concise pour des audiences non techniques.
Compétences nécessaires
Pour devenir un Data Scientist efficace, vous aurez besoin de solides compétences en mathématiques, en statistiques et en analyse de données. Vous devrez également avoir une maîtrise des outils de programmation tels que Python, R ou SQL. Une expérience en analyse de données et en visualisation de données sera également cruciale pour réussir dans ce métier. En outre, vous devrez avoir une connaissance approfondie de l’apprentissage automatique et des techniques de modélisation prédictive pour développer des modèles prédictifs efficaces.
Cependant, l’une des compétences les plus importantes pour un Data Scientist est la capacité à communiquer de manière claire et concise avec des audiences non techniques. Vous devrez être capable de présenter des résultats complexes de manière simple, afin que les décideurs puissent comprendre et prendre des décisions éclairées basées sur les données. Il est également important de développer de bonnes compétences en résolution de problèmes et d’être capable de travailler de manière autonome ou en équipe.
En somme, pour réussir en tant que Data Scientist, vous devrez développer un large éventail de compétences, allant de l’analyse de données et de la programmation à la communication et à la résolution de problèmes. La formation et l’expérience sont importantes pour acquérir ces compétences, mais la curiosité, la créativité et la passion pour les données sont également essentielles pour exceller dans ce métier.
- Solides compétences en mathématiques, en statistiques et en analyse de données.
- Maîtrise des outils de programmation tels que Python, R ou SQL.
- Expérience en analyse de données et en visualisation de données.
- Connaissance de l’apprentissage automatique et des techniques de modélisation prédictive.
- Capacité à communiquer de manière claire et concise avec des audiences non techniques.
Qualifications et formation
Les exigences de qualification et de formation pour devenir Data Scientist varient en fonction de l’entreprise, mais généralement, les candidats doivent avoir :
- Un diplôme de premier cycle en informatique, mathématiques, statistiques ou dans un domaine connexe.
- Une expérience de travail dans l’analyse de données ou dans un domaine connexe.
Les formations en lignes
Il existe de nombreuses formations en ligne pour devenir Data Scientist. Voici quelques-unes des meilleures formations en ligne que vous pouvez suivre pour acquérir les compétences nécessaires pour devenir un Data Scientist :
- Dataquest : https://www.dataquest.io/ Dataquest est une plateforme d’apprentissage en ligne qui propose des cours en ligne pour apprendre la programmation Python, R, SQL, ainsi que des compétences en analyse de données et en apprentissage automatique.
- Coursera : https://www.coursera.org/ Coursera propose des cours en ligne dispensés par des universités et des entreprises du monde entier. Vous pouvez trouver des cours de programmation, de statistiques, d’analyse de données et d’apprentissage automatique.
- edX : https://www.edx.org/ edX propose des cours en ligne gratuits et payants sur une variété de sujets, y compris la programmation, les statistiques, l’analyse de données et l’apprentissage automatique.
- Udemy : https://www.udemy.com/ Udemy est une plateforme d’apprentissage en ligne qui propose des cours en ligne sur une variété de sujets, y compris la programmation, les statistiques, l’analyse de données et l’apprentissage automatique.
- DataCamp : https://www.datacamp.com/ DataCamp propose des cours en ligne sur la programmation, la statistique et l’analyse de données, ainsi que des cours d’apprentissage automatique et de visualisation de données.
- LinkedIn Learning : https://www.linkedin.com/learning/ LinkedIn Learning propose des cours en ligne pour développer des compétences en analyse de données, programmation, statistiques, apprentissage automatique, etc.
Ces formations en ligne peuvent vous aider à acquérir les compétences nécessaires pour devenir un Data Scientist. Cependant, n’oubliez pas que la pratique, l’expérience et l’application pratique des compétences sont tout aussi importantes pour réussir dans ce métier.
Formations recommandées
Les formations recommandées pour devenir Data Scientist comprennent :
- Des programmes de certification en apprentissage automatique, en statistiques ou en analyse de données.
- Des programmes de master en informatique, en mathématiques ou en statistiques.
Perspectives de carrière
Les perspectives de carrière pour les Data Scientists sont très prometteuses, car de plus en plus d’entreprises reconnaissent l’importance de l’analyse de données pour leur succès. Les opportunités de carrière pour les Data Scientists comprennent des postes tels que :
- Analyste de données
- Scientifique des données
- Ingénieur en données
- Architecte de données
Exemples de projets ou de missions
Les projets ou les missions typiques pour les Data Scientists comprennent :
- Analyse des données clients pour améliorer l’expérience utilisateur.
- Analyse des données de vente pour optimiser les ventes et la distribution.
- Prévision de la demande future en utilisant des modèles de prévision.
- Analyse des données de recherche et développement pour améliorer les produits existants ou en développer de nouveaux.
Salaire
Le salaire d’un Data Scientist varie en fonction de nombreux facteurs, tels que l’expérience, les compétences, la localisation géographique, l’industrie et la taille de l’entreprise. En général, le salaire d’un Data Scientist est considéré comme étant très compétitif et varie généralement entre 50 000 € et 100 000 € par an en France. Cependant, pour les professionnels très expérimentés ou travaillant dans des industries en demande, les salaires peuvent aller jusqu’à 150 000 € ou plus. Il est important de noter que les salaires peuvent également varier en fonction du niveau de scolarité et des certifications obtenues.
Conclusion
Le Data Scientist est un métier en forte demande, qui nécessite une combinaison de compétences en mathématiques, en statistiques, en analyse de données et en programmation. Les Data Scientists travaillent avec des quantités massives de données pour fournir des informations utiles et pertinentes pour les entreprises. Les formations recommandées pour devenir un Data Scientist comprennent des programmes de certification en apprentissage automatique, en statistiques ou en analyse de données, ainsi que des programmes de master en informatique, en mathématiques ou en statistiques. Les perspectives de carrière pour les Data Scientists sont très prometteuses, et les exemples de projets ou de missions typiques pour ce métier incluent l’analyse des données clients, la prévision de la demande future et l’optimisation des ventes et de la distribution.
Foire aux questions
Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?
Un Data Scientist est un professionnel qui utilise des compétences en mathématiques, en statistiques, en analyse de données et en programmation pour collecter, nettoyer, analyser et interpréter de grandes quantités de données afin d’en extraire des informations utiles et pertinentes pour les entreprises.
Quelles sont les compétences nécessaires pour devenir un Data Scientist ?
Pour devenir un Data Scientist, il est nécessaire d’avoir des compétences en mathématiques, en statistiques, en analyse de données et en programmation, ainsi qu’une capacité à communiquer de manière claire et concise. Les compétences spécifiques comprennent l’utilisation de langages de programmation courants tels que Python, R et SQL, ainsi que des compétences en visualisation de données et en modélisation prédictive.
Quelle formation est nécessaire pour devenir un Data Scientist ?
Il n’y a pas de formation standard pour devenir un Data Scientist, mais une formation en mathématiques, en statistiques, en informatique et en analyse de données est généralement requise. Les candidats peuvent obtenir un diplôme en sciences de l’informatique, en mathématiques, en statistiques ou en sciences sociales, ou suivre des cours en ligne pour acquérir les compétences nécessaires.
Quels outils et langages de programmation un Data Scientist doit-il connaître ?
Les Data Scientists doivent connaître des langages de programmation tels que Python, R et SQL, ainsi que des outils d’analyse de données tels que Tableau et Power BI. Les compétences en visualisation de données, en modélisation prédictive et en apprentissage automatique sont également importantes.
Dans quelles industries les Data Scientists travaillent-ils ?
Les Data Scientists travaillent dans une variété d’industries, notamment la finance, les soins de santé, la vente au détail, les médias sociaux et les technologies de l’information. Les entreprises ont besoin de Data Scientists pour aider à prendre des décisions basées sur les données et à améliorer leurs opérations et leurs produits.