Avant d’exercer le métier de data scientist, vous devez absolument avoir un certain nombre de compétences. C’est un impératif pour être à même de mener à bien vos différentes missions. Découvrez les compétences techniques et personnelles d’un bon data scientist.
Des compétences en mathématiques et en statistiques
Dans la data science, les mathématiques et les statistiques sont extrêmement importantes. Les connaissances des data scientists dans ces disciplines leur permettent de porter un regard critique sur la valeur des données. Ils conçoivent des modèles mathématiques et statistiques à partir desquels des solutions sont trouvées à des problématiques variées.
Des compétences permettant d’explorer convenablement les données
Le data scientist est chargé d’explorer les données afin d’en tirer le meilleur. Il doit avoir les compétences nécessaires pour les trouver, et ensuite les collecter, les organiser, les traiter et les modéliser.
Le data scientist est tenu d’analyser d’importants volumes de données structurées ou non structurées et de préparer et présenter les données de sorte à faciliter la prise de décisions et la résolution des problématiques. Il œuvre pour rendre les données prêtes pour l’analyse. À cet effet, il passe par des étapes de découverte, de transformation et de nettoyage.
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Capacité d’exploration d’une plate-forme analytique en libre-service
À partir des plates-formes analytiques en libre-service, le data scientist fait apparaître les résultats des processus de data science et explore les données. Il s’en sert également pour partager ses découvertes avec des utilisateurs profanes. Quand le data scientist crée un tableau de bord sur une telle plate-forme, les utilisateurs ont la possibilité de régler les paramètres afin de poser leurs propres questions et faire des observations immédiates du résultat de leur analyse en temps réel. Toutefois, il ne peut exploiter véritablement une plate-forme analytique en libre-service s’il ne comprend pas les avantages et les défis de la visualisation de données. Aussi, il doit être à même de comprendre et d’utiliser les meilleures pratiques et techniques afin de réaliser des analyses.
Maîtrise d’un langage de programmation
Un data scientist performant maitrise un ou plusieurs langages de programmation. C’est un impératif pour faire ce métier. Le langage de programmation le plus couramment utilisé par les data scientists est Python. L’idéal pour le data scientist est d’avoir une bonne connaissance de plusieurs langages de programmation. Ainsi, il pourra choisir le plus pertinent pour le pilotage du projet.
Des connaissances en machine learning et en intelligence artificielle
En ayant de bonnes connaissances en machine learning et en intelligence artificielle, le data scientist peut renforcer la valeur qu’il crée et travailler de façon efficace et rapide. D’ailleurs, le machine learning et l’intelligence artificielle font partie de la data science. En effet, la data science peut être perçue comme la rencontre de 4 disciplines, à savoir la statistique, la préparation des données, le machine learning et l’intelligence artificielle. Mais il est bon d’indiquer que l’intelligence artificielle est assez complexe à mettre en œuvre. Lors de sa formation, le data scientist doit accorder une importance particulière à cette discipline afin d’exploiter tout le potentiel de celle-ci. En outre, il est nécessaire de posséder des compétences humaines pour la mettre idéalement en pratique.
Des compétences personnelles
Pour exceller dans son métier, le data scientist doit avoir des compétences personnelles. Même si celles-ci ne nécessitent pas de formation technique ou de certification reconnue, elles sont néanmoins indispensables à la résolution des problématiques métier.
Avoir un esprit critique est essentiel quand on fait le métier de data scientist. C’est une compétence qui favorise l’analyse objective des questions, des hypothèses et des résultats. Elle aide à envisager les problématiques sous un angle différent.
Le data scientist doit également être un bon communicant. Il est nécessaire qu’il explique le sens des informations exploitables en des termes pertinents pour les métiers. C’est également une nécessité qu’il communique les informations en mettant en relief la valeur des actions et transmette le processus de recherche ainsi que les suppositions ayant mené à la conclusion.
Notez également que lorsqu’on exerce le métier de data scientist, on doit avoir une approche proactive de la résolution des problèmes. Cela implique une capacité à identifier les opportunités et à expliquer les problématiques et les solutions apportées. Aussi, cette compétence pousse le data scientist à se mettre dans la peau d’un détective en enquêtant continuellement pour trouver les méthodes les plus efficaces à partir desquelles les meilleures réponses peuvent être obtenues.
Sachez en outre que la curiosité intellectuelle est une qualité que le data scientist est tenu d’avoir. Ainsi, il ne se satisfera jamais d’une seule réponse. Au contraire, il explorera d’autres pistes afin d’aller plus loin que les résultats superficiels obtenus. Un data scientist de référence fait toujours preuve de créativité en cherchant à en savoir davantage sur une situation donnée.
