Les points importants à savoir sur la data science

Comprendre la data science 

Passionné de science des données, vous êtes sûr qu’au cours de vos formations ou de vos études, vous maîtrisez parfaitement ce domaine ? Que rien ne vous a échappé ? Détrompez-vous. La data science est en perpétuelle évolution. Pour en apprendre encore plus sur la science des données, découvrez dans cet article quelques points importants qu’il faut savoir.

Le domaine de la data science est très plébiscité

De nos jours, n’importe quel secteur ne peut se passer de la science des données. En conséquence, tous les métiers qui tournent autour sont tous très prisés. Comme par exemple l’ingénieur des données, l’ingénieur DevOps/Cloud, l’architecte Big Data, l’intégrateur Big Data, le développeur Big Data, le Data Scientist et bien sûr le Data Analyst. Vous l’avez compris, il existe plusieurs métiers que vous pouvez exercer si vous vous orientez vers cette science. Mais l’enjeu ne reste pas là. Plus le domaine est prisé, plus les métiers sont nombreux et plus les candidats sont nombreux.

 Durant vos formations ou vos études, on ne vous dira pas qu’avec le temps, ce domaine est de plus en plus saturé, que les concurrents sont nombreux. Si vous pensez postuler pour un des postes mentionnés précédemment, munissez-vous d’une grande patience. Les Data Scientist sont prisés mais sont également nombreux. Votre tour viendra lorsque vous serez patient, il viendra rapidement si vous avez de la chance.

Le domaine de la data science est en perpétuel évolution

Comme expliqué au début de cet article, ce domaine interdisciplinaire ne cesse d’évoluer. Les données évoluent et les techniques utilisées pour les analyser ou les intégrer connaissent également des évolutions. Dans ce cas, les choses que vous avez apprises il y a un an sur la data science peuvent changer ou évoluer.

Pour la maîtriser, il faut également évoluer et continuer d’apprendre. Cette situation ne doit en aucun cas vous freiner ou vous frustrer. Au contraire, cela vous aidera à être curieux et à apprendre encore et encore. Si vous ne maîtrisez pas un tel ou un tel domaine, cela n’est pas un problème. Apprenez de nouvelles choses et perfectionnez vos acquis.

Tous les passionnés de Data Science ont leurs propres atouts

Comme dans n’importe quel domaine ou dans n’importe quel secteur, vous serez face à de nombreuses personnalités avec différents atouts. Et vous aussi, vous avez vos propres atouts. Vous pouvez par exemple maîtriser l’analyse des données et une autre personne peut maîtriser la programmation de données. Cela pour vous expliquer qu’il ne faut jamais se comparer à une autre personne.

Cette devise s’applique bien dans la data science. Il y a également un début à tout, aujourd’hui vous maîtrisez l’analyse des données, qui sait demain vous allez également maîtriser l’intégration des données. En plus de ne pas se comparer aux autres, il ne faut  pas minimiser vos compétences et celles des autres. Vous pouvez très bien améliorer les vôtres en vous référant aux atouts des autres.

Pour résoudre les problèmes d’une entreprise, renseignez-vous sur le produit ou l’entreprise

En plus d’utiliser un meilleur modèle d’apprentissage automatique, la première chose à faire est de se renseigner sur le produit ou sur l’entreprise dans laquelle vous exercez. Dans une entreprise, les responsables qui font appel à un spécialiste des données ne savent pas généralement comment exploiter les données en leur faveur, raison pour laquelle ils ont recours aux professionnels.

Le fait de connaître le problème et de trouver la solution sont les principales tâches d’une personne qui travaille dans le domaine de la data science. Comme tout type de problème, le meilleur moyen de le résoudre est de le comprendre. Une fois que vous l’avez bien compris, il sera facile pour vous d’en venir à bout et de montrer aux dirigeants de l’entreprise qu’est ce qui est résolu et quels sont les bénéfices y afférents.

Exercer dans le domaine de la data science ne se limite pas à la mise en œuvre de modèles d’apprentissage automatique

Oui ! Exercer dans cette spécialité récente ne se limite pas uniquement à la mise en œuvre de modèles d’apprentissage automatique. Il faut que vous sachiez que cela ne prendra qu’une infime partie de votre temps. La majeure partie de votre temps sera consacrée aux collectes de données, d’informations et aux analyses de données ainsi qu’aux nettoyages de données.

Il est vrai que la mise en œuvre de modèles d’apprentissage automatique est une étape importante pour que la Data Science soit avantageuse pour l’entreprise, mais ce n’est qu’après cela que viennent les étapes beaucoup plus importantes. Cela ne veut pas dire qu’il faut minimiser la première étape, au contraire, toutes les étapes sont interdépendantes.

La diversification des bibliothèques Machine Learning est à privilégier dans le domaine de la science des données

Avec différents types de bibliothèques Machine Learning, il est important de faire le bon choix et de ne pas se limiter aux bibliothèques les plus populaires comme Tensor Flow par exemple.  Ces derniers sont certes très efficaces pour résoudre les problèmes mathématiques complexes avec aisance mais vous pouvez aussi découvrir d’autres bibliothèques.

Elles ne sont pas aussi célèbres que les autres mais font très bien leur travail. C’est par exemple le cas de Numpy qui est une bibliothèque pour langage de programmation Python. Elle est très utile pour faire des calculs logiques sur des tableaux et des matrices.

La science des données demande beaucoup plus de compétences

Si auparavant, les entreprises recrutaient les personnes qui savaient résoudre les problèmes en utilisant les bibliothèques Machine Learning, aujourd’hui les compétences requises ont largement évolué. Il ne suffit plus de savoir résoudre n’importe quel problème avec Python, la data science nécessite par exemple la maîtrise des données en général, un esprit de synthèse afin de pouvoir présenter des rapports clairs, une aisance dans l’analyse des données et des bases de données, et bien sûr des connaissances et des aptitudes en mathématiques et en statistiques.

En conclusion, tout ce que vous avez appris sur la data science lors des formations que vous avez suivies ou durant vos différentes études ne permettent pas en général à maîtriser ce domaine. Puisqu’elle ne cesse d’évoluer, plus vous exercez le métier dans ce domaine, plus vous apprendrez. Il y aurait toujours des éléments que vous n’allez pas maîtriser mais cela ne doit pas vous frustrer. Prenez cela comme une façon de toujours approfondir le domaine.

Vous souhaitez vous former au Big Data ? Retrouvez les formations Data Full Stack et Data Analyst qui vous forment aux métiers de Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer et AI Scientist.

Merci pour votre lecture ! Si vous souhaitez lire nos prochains articles autour de la Data et de l’IA, vous pouvez nous suivre sur Facebook, LinkedIn et Twitter pour être notifié lorsqu’un nouvel article est publié !

Kickstart your data career !

Nous contacter

1 CRS VALMY 92800 PUTEAUX
NDA : 11922370892

DataRockstars

Ressources

Nos références

Certifié Qualiopi

© 2023 DATAROCKSTARS. Tous droits réservés.