Les données occupent une place de plus en plus importante dans le monde moderne des affaires. Un data scientist est chargé de les gérer et de les analyser pour ensuite prendre des décisions basées sur ces informations. Il joue un rôle fondamental dans le succès des entreprises modernes. Comment devenir un bon data scientist ? Lisez !
Les compétences de bases requises pour devenir un bon data scientist
Dans l’ère moderne, la science des données est devenue l’un des métiers les plus recherchés dans de nombreuses industries. Voici les compétences de bases inhérentes à ce métier.
Compréhension
L’une des principales compétences requises pour devenir un bon data scientist est une forte compréhension des données et des technologies qui y sont liées. Il y a aussi la compréhension de la modélisation et de l’analyse statistique pour extraire des informations et interpréter les modèles.
Programmation
Une connaissance approfondie d’un minimum de langages de programmation tels que Python, R ou SQL est indispensable pour être un bon data scientist. Ces langages sont essentiels pour offrir aux scientifiques des données un accès pratique aux données et à leur analyse.
Esprit analytique
Les data scientists doivent avoir une mentalité analytique polyvalente qui leur permettra d’explorer et de trouver des relations à travers les données qui ne sont pas évidentes à première vue. Ils doivent être capables d’extraire les informations utiles des jeux de données volumineux et complexes à l’aide d’une variété d’outils.
Développement web
Le développement web est l’une des compétences essentielles pour toute personne souhaitant exercer le métier data scientist consultez la fiche métier. Comprendre comment créer un site web, générer du contenu HTML en utilisant JavaScript ou apprendre comment créer une API est nécessaire si l’on veut être un bon data scientist.
Les autres compétences nécessaires pour le poste
Bien que la maîtrise des techniques analytiques et l’expérience associée soient primordiales pour le poste, il existe d’autres compétences indispensables pour réussir en tant que data scientist.
Compréhension de la problématique
La compréhension de la problématique est une compétence essentielle pour le poste de data scientist. Un bon niveau de compréhension des enjeux peut conduire à une meilleure réussite d’une analyse donnée.
Communication
Une bonne capacité à communiquer ses avancées et ses résultats est capitale autant en interne qu’en externe. C’est pourquoi il faut être capable de présenter clairement les analyses effectuées et expliquer les informations obtenues aux autres membres de l’entreprise.
Pensée créative
La pensée créative est une autre composante majeure, car elle permet d’identifier des pistes possibles qui mèneront au résultat final recherché. Une data scientist doit posséder une compétence inouïe à inventorier toutes les options possibles afin de mettre en œuvre des solutions innovantes et originales pour satisfaire le client au mieux possible.
Les qualités non négligeables d’un bon data scientist
Les data scientists font partie des acteurs les plus importants du domaine de la science des données. Ce métier exige un certain nombre de qualités qui en font des professionnels dotés d’une attitude très recherchée sur le marché du travail.
- Une solide connaissance en mathématiques et en informatique
Un bon data scientist se caractérise par une excellente connaissance en mathématiques, en informatique et en statistiques. La capacité à analyser et exploiter les données à grande échelle, à les modeler et à exécuter des calculs complexes nécessite une maîtrise des techniques présentes dans ces domaines.
- Connaissance des entreprises
Un bon data scientist doit être capable d’identifier les problématiques afin qu’elles puissent être résolues avec succès par l’utilisation des données disponibles dans un contexte spécifique. Comprendre ce que l’entreprise veut est une qualité primordiale du travail du data scientist.