Data Scientist est un expert en données analytiques qui possède les compétences techniques pour résoudre des problèmes complexes, ainsi que la curiosité qui aide à définir ces tâches. Ces spécialistes sont principalement responsables de la conversion des données en idées résultantes à l'aide de modèles prédictifs auto-créés et d'une analyse spéciale conformément aux exigences de l'entreprise.
En d'autres termes, être un Data Scientist est un travail extrêmement important dans ce siècle de données. À tel point que l'article de la
Harvard Business Review l'a même appelé (et cela encourage à en faire partie!).
«L'œuvre la plus sexy du 21e siècle» (et cela vous incite à devenir l'un d'eux!).
Et cela ne fera pas de mal non plus que le travail de Data Scientist porte très bien ses fruits avec un salaire moyen de 1022 mille par an. C'est pourquoi cet article est un guide complet pour devenir Data Scientist en 2019. Il s'agit d'une feuille de route que vous pouvez suivre si vous souhaitez en savoir plus sur la science des données.
Mais il y a encore beaucoup de confusion entre les différences dans les rôles d'analyste de données et de scientifique des données, nous allons donc commencer par cet article et passer à d'autres sujets, tels que les exigences en matière d'éducation et de compétences, pour devenir un spécialiste dans ce domaine.
Différence entre Data Analyst et Data Scientist
De toute évidence, Data Analyst et Data Scientist ont tous deux une description de poste liée aux données. Mais quelles sont les différences entre eux? C'est une question que beaucoup de gens se posent sur les différences entre ces spécialités. Clarifions donc ce doute ici!
Data Analyst utilise des données pour résoudre divers problèmes et obtenir des données utiles pour l'entreprise. Cela se fait à l'aide de divers outils sur des ensembles de données clairement définis pour répondre aux questions des entreprises, telles que «Pourquoi une campagne de marketing est-elle plus efficace dans certaines régions» ou «Pourquoi les ventes de produits ont diminué au cours du trimestre en cours», etc. Pour cela, les principales compétences d'un analyste de données sont l'
exploration de données, R, SQL, l'analyse statistique, l'analyse de données, etc. En fait, de nombreux analystes de données acquièrent les compétences supplémentaires nécessaires et deviennent des Data Scientists.
D'un autre côté,
Data Scientist peut développer de nouveaux processus et algorithmes pour la modélisation des données, créer des modèles prédictifs et effectuer une analyse des données utilisateur conformément aux exigences de l'entreprise. Ainsi, la principale différence est que Data Scientist peut utiliser un codage lourd pour concevoir des processus de modélisation de données, et ne pas utiliser ceux existants pour obtenir des réponses à partir de données, telles que Data Analyst. Pour ce faire, les principales compétences du Data Scientist sont le
Data Mining, R, SQL, Machine Learning, Hadoop, Statistical Analysis, Data Analysis, OOPS, etc. Ainsi, la raison pour laquelle les Data Scientists sont mieux payés que les Data Analysts , réside dans leurs niveaux de compétences élevés combinés à une demande élevée et une offre faible.
Exigences de formation pour devenir scientifique des données
Il existe de nombreuses façons d'atteindre votre objectif, mais gardez à l'esprit que la plupart de ces parcours passent par le collège, car un baccalauréat de quatre ans est une exigence minimale.
Le moyen le plus direct est d'obtenir un baccalauréat en science des données, car il vous enseignera sans aucun doute les compétences nécessaires pour collecter, analyser et interpréter de grandes quantités de données. Vous apprendrez tout sur les
statistiques, les méthodes d'analyse, les langages de programmation, etc. , qui vous aideront uniquement dans votre travail en tant que Data Scientist.
Une autre solution de contournement que vous pouvez choisir est d'obtenir un diplôme technique qui vous aidera dans le rôle de Data Scientist. Certains d'entre eux sont les sciences informatiques, les statistiques, les mathématiques, l'économie. Après avoir obtenu un diplôme, vous aurez les compétences de
codage, de traitement des données et de résolution quantitative de problèmes. Qui peut être utilisé en Data Science. Ensuite, vous pouvez trouver un emploi d'entrée de gamme ou obtenir une maîtrise et un doctorat pour des connaissances plus spécialisées.
Exigences de compétences pour devenir Data Scientist
Data Scientist requiert plusieurs compétences qui couvrent différents domaines. La plupart d'entre eux sont énumérés ci-dessous:
1. Analyse statistique. En tant que spécialiste du traitement des données, votre tâche principale est de collecter, d'analyser et d'interpréter de grandes quantités de données et de créer des idées utiles à l'entreprise. De toute évidence, l'analyse statistique est une grande partie des descriptions de travail.
Cela signifie que vous devez connaître au moins les bases de l'analyse statistique, y compris
les tests statistiques, les distributions, la régression linéaire, la théorie des probabilités, les estimations du maximum de vraisemblance, etc. Et ce n'est pas suffisant! Il est important de comprendre quelles méthodes statistiques sont l'approche appropriée pour un problème de données donné, et il est encore plus important de comprendre lesquelles ne le sont pas. De plus, il existe de nombreux outils analytiques très utiles en analyse statistique pour Data Scientist. Les plus populaires d'entre eux sont
SAS ,
Hadoop ,
Spark ,
Hive ,
Pig . Il est donc important que vous les connaissiez bien.
2. Compétences en programmation. Les compétences en programmation sont un outil essentiel dans votre arsenal. En effet, il est beaucoup plus facile d'étudier et de comprendre les données afin de tirer des conclusions utiles si vous pouvez utiliser certains algorithmes en fonction de vos besoins.
En général, Python et R sont les langages les plus couramment utilisés à cet effet. Python est utilisé en raison de sa capacité d'analyse statistique et de sa lisibilité. Python propose également divers packages pour l'apprentissage automatique, la visualisation de données, l'analyse de données, etc. (par exemple
Scikit-learn ) qui le rendent adapté à la science des données. R facilite également la résolution de presque tous les problèmes de Data Science avec des packages tels que e1071, rpart et bien d'autres.
3. Apprentissage automatique. Si vous êtes en aucune façon connecté à l'industrie de la technologie, vous avez probablement entendu parler de
l'apprentissage automatique . Cela permet essentiellement aux machines d'apprendre des tâches par expérience sans avoir à les programmer spécifiquement. Cela se fait en formant des machines à l'aide de divers modèles d'apprentissage automatique utilisant des données et divers algorithmes.
Ainsi, vous devez être familier avec les algorithmes d'apprentissage contrôlé et incontrôlé dans l'apprentissage automatique, tels que la
régression linéaire, la régression logistique, le regroupement des K-means, l'arbre de décision, le plus proche voisin et plus encore. Heureusement, la plupart des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être implémentés à l'aide de R ou de la bibliothèque Python (mentionnée ci-dessus), vous n'avez donc pas besoin d'être un expert en la matière. Ce dont vous avez besoin, c'est de savoir quel algorithme est requis en fonction du type de données dont vous disposez et de la tâche que vous essayez d'automatiser.
4. Gestion et traitement des données. Les données jouent un grand rôle dans la vie de Data Scientist. Par conséquent, vous devez être expérimenté dans la gestion des données, qui comprend l'extraction, la conversion et le chargement de données. Cela signifie que vous devez extraire les données de diverses sources, puis les convertir au format requis pour l'analyse et enfin les télécharger dans l'entrepôt de données. Il existe différentes plates-formes de traitement de ces données, telles que
Hadoop ,
Spark .
Maintenant que vous avez terminé le processus de gestion des données, vous devez également vous familiariser avec le traitement des données. Traitement des données - cela signifie essentiellement que les données stockées doivent être nettoyées et unifiées de manière cohérente avant de pouvoir être analysées pour obtenir des données valides.
5. Intuition des données. Ne sous-estimez pas la puissance des données d'intuition. En fait, il s'agit de la principale compétence non technique qui distingue Data Scientist de Data Analyst. L'intuition des données implique principalement de trouver des modèles dans les données là où ils ne le sont pas. C'est presque la même chose que de trouver une aiguille dans une botte de foin, ce qui est un réel potentiel dans un énorme tas de données inexplorées.
L'intuition des données n'est pas une compétence que vous pouvez apprendre si facilement. Elle vient plutôt de l'
expérience et de la pratique continue. Et cela, à son tour, vous rend beaucoup plus efficace et précieux dans son rôle de Data Scientist.
6. Compétences en communication. Vous devez avoir de bonnes compétences en communication pour devenir un expert dans le domaine du Data Scientist. En effet, bien que vous compreniez mieux les données que quiconque, vous devez convertir les données en une évaluation quantitative afin que l'équipe non technique puisse prendre une décision.
Cela peut également inclure
la narration de données! Par conséquent, vous devriez être en mesure de présenter vos données dans un format narratif avec des résultats et des significations spécifiques afin que d'autres personnes puissent comprendre ce que vous dites. Cela est dû au fait que, finalement, l'analyse des données devient moins importante que les conclusions pratiques qui peuvent être obtenues à partir des données, ce qui, à son tour, conduira à la croissance des entreprises.