Comment devenir Data Scientist ?

Comment devenir Data Scientist ?

Qu’est-ce qu’un data scientist ? Un professionnel scientifique et matheux ? Un statisticien rompu aux analyses et interprétations de données chiffrables ? Un spécialiste de l’informatique et de la Big data ? Il est tout cela en même temps en réalité. Il bénéficie d’une position élevée parmi les nombreux professionnels spécialisés de près ou de loin dans les données numériques ou data. Le rôle et les missions du data scientist évoluent cependant d’un cas à l’autre, en fonction du milieu dans lequel il intervient : les finances, l’e-commerce, l’industrie, la pharmacie, le secteur informatique, etc. Autrement dit, il s’agit généralement d’un profil de professionnels aux compétences larges et somme toute diverses. 

Mais d’une certaine façon, le métier est bien plus accessible qu’on ne le pense même aux personnes les moins expérimentées. Il faut pour cela bénéficier des bonnes orientations. Alors, comment obtenir ce poste pivot de la branche de la data et de la Big data ? Quel parcours pour devenir data scientist ? Voici quelques indices sur le parcours d’intégration sans faute d’un scientifique data d’aujourd’hui.

Devenir data scientist : réunir les bonnes compétences 

Le data scientist analyse les données et les interprète pour dégager des tendances. C’est un concepteur d’algorithmes, un spécialiste des modélisations prédictives, et un grand contributeur aux décisions de l’entreprise. C’est un bien grand rôle qui implique de nombreuses et diverses missions à gérer, mais qui induisent ainsi un ensemble de compétences générales et spécifiques.

Compétences de base du data scientist

Postuler et décrocher un tel poste avec un profil débutant, c’est tout à fait possible si l’on s’est déjà approprié de bonnes connaissances dans un ou plusieurs des domaines liés à la gestion des données : les mathématiques, les statistiques, l’analyse de données, les technologies de l’information, etc. Mais au-delà du ou des domaines de compétences principaux dans lesquels on devra évoluer avant de franchir le pas, il faut surtout être au fait de quelques outils essentiels d’exploitation de données, à savoir Excel, SQL, Python et autres outils de modélisation. Une bonne connaissance et une maîtrise d’outils de visualisations comme Tableau sont aussi importantes. 

Maîtrise pratique des fondamentaux de la data science

Pour décrocher son statut, un data scientist mettra en avant une liste de compétences, à commencer par la collecte et le stockage des données, l’analyse et la modélisation, la réalisation de modèles de prédictions, une expertise en visualisation, reconditionnement et présentation des résultats dans des graphiques d’aspect avenant. Il lui suffit donc souvent de prouver ses compétences dans ces différentes grandes tâches de la data science, pour obtenir le poste. Car ces compétences peuvent être acquises aussi bien dans des cadres d’enseignement classiques, que par le biais d’études plus exceptionnelles.

Expertise des outils de programmation

On ne le répètera sans doute jamais assez, mais tout en étant spécialistes des outils de nettoyage et d’analyse de données, les data scientists sont des experts accomplis en programmation. Aussi, tout en maîtrisant Excel, ces spécialistes des données doivent se familiariser avec les langages de programmation statistique comme Python, R ou Hive, mais aussi avec des langages d’interrogation comme SQL. De manière plus large, un data scientist devra composer avec des environnements de développement intégrés comme RStudio (pour le langage R) ou encore PyCHarm et PyDev (pour Python). Ceux-ci permettent aussi bien d’utiliser les langages de programmation et de réaliser des études statistiques, que de visualiser des tableaux. 

A noter que la data science met de plus en plus à contribution l’intelligence artificielle dans l’analyse et l’exploitation des données. Par le biais du machine learning ou du deep learning, les ordinateurs donnent rapidement des résultats plus précis et plus pertinents, sans être programmés. Les data scientists devront donc aussi se faire la main en matière d’outils de développement d’algorithmes de machine learning comme Apache Mahout, Tensorflow, etc.

Des formations existent pour s’initier à certains outils ou même à la data science elle-même, en l’occurrence au niveau du data scientist. Mais d’autres approches hors formation sont souvent nécessaires pour multiplier les chances d’être embauché.

Exercices à faire pour bien intégrer le métier de data scientist

Si la fourchette de salaire est extra large (généralement de 45000 euros/an pour le débutant à 180 000 euros/an pour le senior), la rémunération d’un data scientist est parmi les plus élevées de ceux des pros de la data. Il s’agit aussi d’un emploi d’avenir et à fort potentiel d’évolution. C’est une compétence très recherchée. Mais les entreprises sont davantage sélectives dans une optique de performance. En somme, le métier de data scientist s’ouvre aux personnes compétentes, dynamiques, motivées et qui le démontrent ! Deux approches sont aujourd’hui préconisées pour séduire les employeurs : participer à un projet data science et faire de la dataviz.

  • Monter ou contribuer à un projet de data science est l’étape logique faisant suite à une formation en data science. C’est le moment de s’adonner à la pratique des acquis en matière de programmation en R ou Python pour de l’analyse statistique, d’étude de données avec SQL ou Excel, de modélisation, de prédictions, ainsi de suite. On ne peut généralement maîtriser toutes les facettes de la data science que par cette phase pratique. Elle consiste globalement à définir et collecter les bonnes données pour une tâche précise au sein d’une entreprise ou d’un secteur donné, à nettoyer et tester les résultats pour mieux les exploiter. L’entraînement peut porter sur tout type de données ou d’éléments en particulier : textes, données structurées, images et média…
  • Une fois la phase exploratoire et analytique réussie, il est maintenant temps de se mettre à rendre des résultats agréables à lire ou à déchiffrer : c’est la data visualisation ou dataviz. Tableau, PowerBI, Bokeh ou encore Infogram entre autres programmes, il existe une foule d’outils permettant d’y arriver. Le candidat data scientist devra les utiliser pour s’entraîner, pour travailler à créer des visualisations qui correspondent aussi bien aux travaux qu’à leur auteur. 

Autres éléments de profil du bon data scientist

Il existe des qualités personnelles que le data scientist ou le chief data scientist doit avoir au-delà des diplômes de licence ou de master en mathématiques ou en statistiques, de ses compétences en algorithmes et en data visualisation, ou de sa grande maîtrise de la big data et des langages de programmation. On peut citer :

  • La curiosité intellectuelle : la data science et donc toutes les professions qui composent avec elle se développent de façon constante. Tout en intégrant de nouvelles technologies et de nouveaux outils, la data science se répand dans de plus en plus de domaines et des secteurs d’activités. Être au fait de tout événement entourant la big data et sa science, l’informatique et son métier, est un atout de taille pour les débutants ou les initiés voulant intégrer le domaine de la data science.
  • Le sens de la communication : le data scientist doit être un excellent communicateur, pour pouvoir éclairer les décideurs concernant son travail de programmation, d’analyse, de visualisation, etc. Il peut aussi être amené à rendre le fonctionnement des ses outils accessibles à des collaborateurs non techniciens. 
  • L’esprit critique : envers son propre travail, un expert en data science doit avoir la disposition d’envisager ses limites ou des problématiques éventuelles sous plusieurs angles. Cela lui permettra des remises à l’ordre rapides et la mise en place de solutions efficaces sans délai.

Comment décrocher un emploi de data scientist ?

Acquérir les différentes compétences et qualités requises pour devenir data scientist peut ne pas suffire au moment de passer à l’étape de la recherche d’emploi. D’ailleurs, la concurrence devient rude en la matière. Il ne s’agit plus de postuler ou de faire une demande, il faut briller ! Il est recommandé notamment de mettre son profil bien en évidence sur tous les canaux, puis de bien cibler son poste.

Se faire une image de marque personnelle

Sortant d’une formation data analyst ou scientist de haut niveau ? Expert(e) reconnu(e) du machine learning et du deep learning, de la data visualisation ? Parfaitement à jour sur ses connaissances et sa maîtrise des technologies informatiques et data ? Deux solutions complémentaires sont préconisées pour se mettre en valeur : 

  • un portfolio impressionnant qui constitue tout simplement un moyen efficace de démontrer ses compétences, sa maîtrise technique et ses réalisations à travers des projets. 
  • le réseautage qui consiste à utiliser les réseaux sociaux et pro ainsi que ses réseaux de proches comme véhicules de marketing personnel. Il existe aussi des plateformes web de démonstration (comme Kaggle), permettant de présenter ses talents de scientifique, ou même de développer son expertise grâce à des collaborations.

Miser sur une offre ou un secteur significatif

En matière d’emplois, les opportunités et les avantages sont nombreux dans l’univers de la data science, pour les débutants comme pour les plus initiés ou les personnes qui veulent se reconvertir en data scientist. Mais le plaisir pérenne au travail est important. Un choix fait dans la hâte peut tout gâcher. Pour éviter les regrets en ayant choisi une offre, il faut d’abord analyser l’entreprise, le secteur, l’objet de ses activités et ses priorités. Il reste ensuite à l’aspirant data expert à estimer si cela correspond à ses objectifs professionnels et personnels, sur le court et le long terme, à ses points forts et compétences, ainsi de suite. 

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