Les 12 compétences incontournables du data scientist

De nombreuses entreprises s'arrachent actuellement les compétences des data scientists. Ce métier qui allie science et technologie vous intéresse ? Que vous faut-il et quelles connaissances devrez-vous acquérir pour y accéder ? Découvrez-le sans plus tarder au fil de cet article, en plus d'avoir un aperçu de la profession.

Qu'est-ce qu'un data scientist ?

Pour mieux comprendre les compétences nécessaires au data scientist, voici en quoi consiste ce métier :

Que fait un data scientist ?

Data scientist peut se traduire littéralement par « scientifique des données ». Le ou la data scientist collecte, analyse, traite et modélise en effet des données. De l'interprétation de leurs résultats, il ou elle obtient une compréhension globale lui servant à créer des plans d'action pour l'organisation qui l'embauche.

Cet expert utilise aussi ses compétences en technologie et en sciences sociales pour gérer des données et en extraire des tendances. Pour cela, il fait appel à ses connaissances du secteur dans lequel il opère. Il doit aussi remettre parfois en question des hypothèses existantes pour trouver des solutions à certains défis que rencontrent les entreprises.

Le travail de ce spécialiste consiste à donner un sens à des données bien souvent non ordonnées et non structurées (« Data Analytics »). Celles-ci peuvent provenir de diverses sources absentes des bases de données telles que les smartphones ou appareils connectés, les flux des réseaux sociaux et les e-mails.

Pour pouvoir répondre à ces attentes, la profession requiert un ensemble de compétences à la fois techniques et personnelles.

Quel salaire pour le data scientist ?

D'après les données rassemblées par Indeed, le ou la data scientist gagne un salaire annuel moyen de 46 862 €, soit environ 3 318 € par mois. À Lille, ce salaire atteint même 104 847 € annuels, soit environ 7 423 € par mois.

Généralement, les revenus des data scientists sont plutôt confortables. De plus, ce métier dispose d'un nombre conséquent d'offres d'emploi : la concurrence reste encore assez faible parmi les jeunes diplômés. Vous avez alors tout à gagner à vous lancer ou persévérer dans une telle voie. À condition, bien sûr, d'avoir les aptitudes requises pour faire valoir votre profil.

Data scientist : 6 compétences techniques indispensables

En tant qu'activité scientifique, le métier de data scientist demande certaines compétences techniques ou hard skills. En voici 6 d'entre elles indispensables pour mener à bien vos missions :

1. Les langages de programmation

Le ou la data scientist doit connaître au moins un langage de programmation. Ainsi, Python, Java, C++, SQL, Scala, R ou encore Perl ne devront plus avoir de secret pour vous. Python est le langage le plus couramment utilisé dans le milieu, tandis que SQL est celui des manipulations de bases de données relationnelles. D'une manière générale, savoir coder vous aidera notamment à organiser des ensembles de données non structurées.

2. Les statistiques et les probabilités

Les techniques et méthodes statistiques sont essentielles en data science ou science des données. L'expert prend des décisions éclairées à partir de données. Pour ce faire, il utilise des processus, des algorithmes ou des systèmes qui lui permettent d'extraire des connaissances et des idées. Faire des déductions, des estimations ou des prédictions est en effet une part importante de son travail.

Les probabilités, avec l'aide des méthodes statistiques, donnent lieu à des estimations qui permettent d'effectuer des analyses plus approfondies. Or, les statistiques dépendent principalement de la théorie des probabilités. En d'autres termes, les deux disciplines sont intimement liées et vous seront nécessaires en tant que data scientist.

3. Le machine learning et le deep learning

Certaines entreprises gèrent et exploitent de grandes quantités de données. Elles basent alors leurs processus décisionnels dessus. Dans ce contexte, le data scientist doit connaître le machine learning ou apprentissage automatique. Celui-ci contribue à la modélisation des données et à l'obtention de résultats.

Cela inclut que vous maîtrisiez le deep learning ou certains algorithmes comme :

• k-plus proches voisins (k-NN pour k-nearest neighbors, en anglais) ;

• la classification naïve bayésienne (Naive Bayes) ;

• les forêts d'arbres décisionnels (Random Forests).

D'autres outils de machine learning tels que les méthodes de régression statistiques, PyTorch, Keras ou TensorFlow peuvent être couramment utilisés.

4. Le data wrangling

Le data wrangling ou data munging est aussi appelé préparation des données en français. Souvent, les données brutes obtenues par les entreprises ne sont pas exploitables en l'état. Le data wrangling permet de collecter, trier, nettoyer, préparer et formater ces données avant leur analyse plus poussée. Il s'agit d'un processus préparatoire essentiel à la fiabilité du data mining.

5. Le data mining

Le data mining correspond à l'exploration des données. Durant ce processus, le ou la data scientist veille à écarter d'éventuelles anomalies, en plus de rechercher des modèles et des corrélations au sein de grands ensembles de données. Cela lui permet de prévoir des résultats. Le scientifique aligne alors ces informations sur celles déjà disponibles sur l'entreprise pour produire des visualisations de données.

6. La visualisation de données

La visualisation de données (ou data visualization) est une représentation graphique des informations et des données. Il s'agit d'un moyen de voir et de comprendre les tendances, les modèles ou encore les irrégularités qui se dégagent des données. À partir de différents outils, le data scientist peut ainsi raconter une histoire facilement compréhensible.

Pour cela, vous devrez savoir produire les visuels suivants :

• graphique ;

• tableau ;

• diagramme ;

• cartes ;

• infographies ;

• tableau de bord.

Data scientist : 6 compétences personnelles avantageuses

Outre les aspects techniques de la profession, certaines qualités personnelles se montrent très utiles au data scientist. Voici 6 soft skills qui vous permettront d'exceller dans ce métier :

1. La communication

Savoir comment extraire, comprendre et analyser des données est une chose. Encore faut-il pouvoir les rendre accessibles à l'ensemble de vos collaborateurs. Pour remplir votre rôle et laisser votre entreprise bénéficier de votre savoir-faire, vous devrez être capable de vous exprimer efficacement, à l'oral comme à l'écrit. Vous devrez adapter votre communication de sorte que même ceux qui n'ont pas le même parcours professionnel que vous puissent comprendre vos résultats.

2. Le souci du détail

À manipuler de grands ensembles de données, des éléments pourtant essentiels aux résultats d'un projet peuvent être facilement négligés. Une attention minutieuse portée aux détails fera de vous un ou une data scientist de premier ordre. Vous serez ainsi en mesure d'analyser une quantité élevée d'informations ainsi que d'identifier et utiliser les données les plus importantes.

3. La pensée critique

La pensée critique permet d'examiner un problème ou un scénario et d'en comprendre toute la portée, en plus d'en connaître les origines. Il s'agit d'une première étape vers l'élaboration de solutions efficaces grâce à une vision globale de la situation. Ainsi, vous saurez examiner une situation sous différents angles afin de déterminer la meilleure réponse à lui apporter.

4. La persévérance

Les situations auxquelles se confronte le data scientist sont loin d'être toujours simples. De nombreux questionnements comportent plusieurs niveaux, chacun d'entre eux pouvant être complexe à sa manière. Ceci pourrait en décourager plus d'un, mais ce serait sans compter votre persévérance absolue. Pour vous, pas question d'abandonner avant d'avoir trouvé une réponse adéquate. Vous parvenez à développer une vision davantage cohérente d'un problème grâce à vos solides compétences analytiques.

5. La curiosité

Selon l'adage, la curiosité serait un vilain défaut. Elle est pourtant vivement encouragée dans le milieu de la science des données. S'interroger sans cesse est l'une des compétences personnelles clés du data scientist. Vous aurez beau suivre toutes les étapes du cycle de vie d'un projet de machine learning ou maîtriser tous les outils possibles, sans curiosité, vous ne pourrez pas atteindre l'objectif final ni justifier votre résultat. Par ailleurs, cette qualité vous informera naturellement des nouveautés et progrès réalisés dans le domaine.

6. Une expertise du secteur

Le data scientist doit posséder une solide expertise du secteur dans lequel il évolue. Sans cela, vous ne pourrez peut-être pas discerner les problèmes et les défis potentiels à résoudre pour accompagner le développement d'une entreprise. Or, c'est justement le but du data scientist : mettre en place de nouvelles stratégies grâce à l'analyse de données et à sa connaissance accrue du milieu.

Les compétences du data scientist sont de véritables bagages techniques et personnels. Outre des formations spécialisées, de premières expériences professionnelles dans des secteurs définis seront des atouts indiscutables. Il s'agit donc d'une profession tout à fait compatible avec une reconversion professionnelle. Que vous débutiez ou non, mettez bien en avant toutes ces aptitudes à la fois dans vos CV et lettres de motivation. Enfin, beaucoup d'emplois de data scientist sont à pourvoir, nous vous souhaitons d'en trouver un qui corresponde à votre profil.

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• Comment devenir data scientist ?

• Comment réussir sa lettre de motivation de data scientist ?

• Comment rédiger un CV de data scientist ?

Les salaires énoncés reflètent les informations sur la rémunération répertoriées sur Indeed au moment de la rédaction. Ces derniers peuvent varier en fonction de l'organisation qui recrute ainsi que de l'expérience, de la formation et du lieu de résidence du candidat.

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