8 compétences obligatoires dont vous avez besoin pour devenir un scientifique des données

Avec la puissance des données libérées et vues, il semble que chaque industrie ait un trou béant dans ses organisations à combler par des scientifiques des données. Les étudiants et les professionnels répondent à cette demande en suivant des cours de science des données et en se spécialisant dans des compétences particulières.

Mais quel est l'ensemble du package qui compose le scientifique des données ? Comment devenir un data scientist pour lequel les entreprises se démèneraient pour payer ?

Ci-dessous, nous décrivons comment.

Compétences techniques

Ceux-ci peuvent être appris à travers des diplômes, des cours, des spécialisations et des certifications. L'essentiel est de faire suivre l'apprentissage par la pratique.

analyses statistiques

L'analyse statistique permet de générer des statistiques à partir des données stockées. Les résultats peuvent ensuite être analysés pour déduire des informations et conclure sur le sens de l'entité analysée.

Compétences en programmation

Vous utiliserez des langages de programmation pour organiser, nettoyer et donner un sens aux données. Par conséquent, vous devez maîtriser son utilisation afin d'effectuer efficacement ces tâches de base. Travailler et développer la maîtrise de langages tels que R, Python, Perl, Java, C/C++ et SQL. Python et R sont les langages de programmation les plus importants pour le codage en science des données.

Exploration et traitement de données

C'est le processus d'obtention d'idées et d'informations à partir d'énormes bases de données. En utilisant certaines méthodes, des connaissances sont découvertes qui sont ensuite exploitées pour prendre des décisions commerciales.

Excellent pour travailler avec des données non structurées

Les données non structurées ne sont pas organisées de manière prédéfinie. Un scientifique des données doit réaliser que la plupart des données avec lesquelles il travaille ne seraient pas structurées et, par conséquent, développer les compétences nécessaires pour les gérer et en tirer également des informations précieuses.

Connaissance de SAS et d'autres outils d'analyse

Les outils analytiques vous aideront à générer des idées et des informations qui aideraient l'entreprise. Certains des outils d'analyse les plus populaires incluent R, Pig, Hive, Hadoop et Spark. Les certifications dans ces outils peuvent encore aider votre carrière.

Compétences non techniques

Quelle que soit l'expertise technique d'un data scientist, il doit également développer des aspects non techniques pour d'autres aspects de sa carrière. Ceux-ci inclus:

Une compréhension des affaires

En fin de compte, un scientifique des données travaillant avec une entreprise s'efforce de générer de la croissance et des bénéfices pour l'entreprise. Armé d'une solide compréhension du fonctionnement des entreprises, de ce qui est important pour elles, etc. aidera le data scientist à savoir quelles données exploiter et comment.

Étant donné que chaque entreprise génère chaque jour d'énormes quantités de données, le travail du data scientist devient énorme. Savoir comment fonctionne l'entreprise, comment les entreprises réussissent, l'aidera à canaliser ses compétences techniques de manière productive, dans une direction où les entreprises peuvent connaître une croissance réelle.

Intuition des données

L'intuition des données est développée à la suite d'un travail intensif avec les données. C'est la capacité de détecter des modèles et des possibilités dans les données lorsque, logiquement et en surface, aucun ne semble être présent. C'est aussi savoir où se trouvent les données vraiment précieuses. Comme il est évident, cette proximité et cette intuition sur les données ne sont pas faciles. Cela vient avec l'expérience et en s'exposant à divers types et quantités de données dans différents contextes.

Développer cette intuition non quantifiable pourrait faire de vous un data scientist indispensable.

Compétences en communication

Bien qu'il ne soit pas nécessaire d'être un magicien en anglais ou dans une autre langue, il faut savoir comment communiquer efficacement des idées à une autre personne.

La science des données est un domaine complexe et spécialisé dont la plupart des gens ne connaissent pas les rouages ​​​​et les boulons. Utiliser du jargon ne servirait à rien. Ce qu'un spécialiste des données doit faire, c'est distiller les concepts très complexes en termes simples et en exemples compréhensibles. Cette compétence serait utile dans la persuasion et la négociation lorsque l'on assisterait à une réunion. Si un utilisateur de données non technique est capable de comprendre l'essentiel de ce que vous expliquez, alors vous avez bien communiqué.

Ce qui précède est une liste complète de toutes les compétences nécessaires pour maîtriser le monde complexe mais fascinant de la science des données. N'oubliez pas que la maîtrise de ces compétences vient avec le temps. D'ici là, continuez à acquérir de l'expérience professionnelle et à travailler sur vos propres projets. Ils vous rendent tous plus habiles.

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