Comment devenir un Data Scientist - Réponse en 9 étapes faciles

Selon Harvard Business Review, la science des données est le travail le plus en vogue aujourd'hui. Avec des données qui affluent à un rythme exponentiel, la demande de professionnels qualifiés dans le domaine du Big Data et de la science des données. IBM soutient que d'ici 2020 , la demande de data scientists augmentera de 28%.

Si vous êtes même associé de loin au domaine de la technologie/du marketing, une question importante se pose à ce stade : "comment être un scientifique des données ?" . C'est précisément de cela que nous allons parler. Mais avant de commencer à parler, commençons par comprendre qui sont les data scientists.

Alors, qu'est-ce que la Data Science exactement et qui sont les Data Scientists ?

La science des données est la branche de l'informatique qui consiste à exploiter de grandes quantités de données et à les analyser en tirant parti d'outils tels que l'automatisation, les statistiques, la modélisation, l'analyse et les mathématiques pour en extraire des informations précieuses afin d'optimiser la croissance de l'entreprise. Précisément, la science des données consiste à rechercher et à enquêter sur la source d'information, à décoder les modèles qui s'y cachent et à les transformer éventuellement en une ressource utile pour les organisations.

Un Data Scientist est la fusion d'un mathématicien, d'un informaticien et d'un explorateur. Il s'agit de la nouvelle génération d'experts en données qui combinent le meilleur des deux mondes : la technologie et les affaires. En plus d'avoir un esprit de recherche, les data scientists possèdent également un large éventail de compétences techniques et analytiques qui les aident à trouver des solutions efficaces à des problèmes complexes. En raison d'un ensemble de compétences aussi complet requis, de nombreux débutants sont souvent bloqués par la question "comment devenir un data scientist ?".

Avec une demande aussi vaste et en plein essor pour les scientifiques des données, ce sera une sage décision de choisir une carrière en science des données. Mais la question est, où et comment commencer ? Ne vous inquiétez pas, nous verrons comment devenir un data scientist dans la section suivante.

Voici une liste complète de 9 étapes qui répondront à la question - comment devenir un data scientist ?

1. Table des matières

   Faire des statistiques et des mathématiques appliquées

Avoir une base solide en mathématiques et statistiques est obligatoire pour être un scientifique des données. Surtout si vous n'êtes pas issu d'une formation en informatique / mathématiques, il est absolument nécessaire de parfaire vos compétences en mathématiques et en statistiques. Bien que le talent le plus évident d'un scientifique des données soit généralement l'analyse, il doit compléter cette compétence avec des outils statistiques.

2. Développer un talent pour le codage

Lorsque vous traitez des données, apprendre à coder est nécessaire, que vous soyez un data scientist, un data analyst ou un data architect. On attend des scientifiques des données qu'ils aient une bonne connaissance des langages de programmation statistique tels que Python, R et SAS.

3. Pensez au Big Data

Lorsque vous êtes sur la voie de devenir un scientifique des données, vous devez être un professionnel axé sur les données. Alors, élargissez votre base de « données » en apprenant et en explorant des outils Big Data tels que Hadoop , MapReduce , Hive et Spark .

Étant donné que les scientifiques des données doivent analyser et traiter des quantités massives de données, elles ne peuvent pas être exécutées sur une seule machine. Avoir de bonnes connaissances sur les technologies Big Data vous aidera à accomplir le traitement distribué des données.

4. Familiarisez-vous avec les bases de données

Un scientifique des données doit comprendre parfaitement le fonctionnement des bases de données. La plupart des entreprises utilisent MySQL ou Cassandra comme logiciel de gestion de base de données pour stocker et analyser les données. Ainsi, vous familiariser avec le fonctionnement de bases de données telles que MySQL, Cassandra, PostgreSQL et MongoDB , pour n'en nommer que quelques-unes, vous donnera un avantage sur vos concurrents du secteur.

5. Investissez votre temps dans le calcul multivariable et l'algèbre linéaire

Alors que certains d'entre vous peuvent froncer les sourcils à cette recommandation, la science des données s'appuie fortement sur les outils et techniques d'apprentissage automatique. Pour utiliser avec succès les outils d'apprentissage automatique, il faut avoir une connaissance approfondie du calcul et de l'algèbre linéaire. Plus vous aurez de connaissances sur ces plates-formes, mieux vous serez en mesure de trouver des solutions sans boîte pour des problèmes complexes.

6. Apprendre la gestion des données

Le Data Wrangling, également connu sous le nom de "Data Munging", est le processus par lequel des données brutes et non structurées sont transformées en formats plus pratiques et plus précieux pour faciliter l'analyse des données.
C'est l'un des points les plus critiques tout en répondant 'comment être un data scientist ?'. C'est l'une des responsabilités les plus importantes d'un data scientist.

Les scientifiques des données doivent utiliser les bons outils et compétences pour traiter les données non structurées, démêlant ainsi les modèles significatifs qu'elles contiennent. Ce n'est qu'en faisant cela qu'un scientifique des données peut mettre en lumière les informations utiles cachées dans les données qui peuvent influencer positivement les stratégies de prise de décision des organisations.

7. Visualisation des données de base

Une autre responsabilité cruciale d'un scientifique des données, la visualisation et la présentation des données, sont les deux aspects de l'analyse des données qui stimulent la croissance de l'entreprise. Par conséquent, les scientifiques des données doivent être familiarisés avec les outils de visualisation de données tels que Tableau , Raw , D3.js , Visual.ly , NVD3 , etc. Cependant, cela ne suffit pas.

Outre la visualisation des données dans des formats présentables et pratiques, les scientifiques des données doivent également connaître les principes et les pratiques d'encodage visuel des données.

8. Gagner de l'expérience. Travailler sur de vrais projets

Une fois que vous maîtrisez tous les aspects théoriques de la science des données, il est temps de passer au terrain. Exposez-vous à l'industrie et essayez de trouver de vrais projets de science des données sur Internet. Google Quandl peut être un excellent endroit pour commencer à chercher des projets.

Lorsque vous commencez à travailler sur des projets de science des données en temps réel, vous apprenez à connaître vos forces et vos faiblesses. Au fur et à mesure que vous continuez à travailler sur de nouveaux projets, vous aurez la possibilité de travailler sur vos défauts et de les améliorer au fil du temps.

9. Rivaliser

Internet regorge de sites Web qui permettent aux scientifiques des données de se connecter à la communauté des scientifiques des données et de trouver des pairs avec lesquels ils peuvent s'engager dans un apprentissage et une compétition productifs. Kaggle est une excellente plateforme de formation pour les aspirants data scientists.

En faisant partie d'une communauté, vous êtes exposé à un bassin de talents. Cela vous donne la chance d'apprendre de vos pairs et de vos mentors pour affiner vos compétences.

Ces 9 étapes sont tout ce que vous devez savoir pour comprendre le parcours d'un data scientist.

En conclusion, on peut dire que les scientifiques des données doivent être assez polyvalents, fusionnant en eux-mêmes un éventail de traits empruntés à divers domaines. Oui, il faudra du temps pour maîtriser autant de compétences, mais une fois que vous le faites, vous êtes prêt pour le travail de votre vie.

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Nous espérons avoir répondu à la question du jour. N'hésitez plus, lancez-vous ! Bon apprentissage!