Science des données ne concerne pas seulement les données. L’essentiel est de reconnaître toutes les données à conserver et d’identifier comment les traiter pour différents résultats. Cela ne s’arrête pas là. Les scientifiques des données doivent comprendre les blancs dans les données et les remplir avec des données qui « pourraient » apparaître à l’avenir. La science des données consiste essentiellement à relier les points dans les entreprises et à utiliser des données existantes et inexistantes pour répondre aux demandes de chaque entreprise.
La science des données est l’un des domaines les plus en vogue de la technologie, tout comme la demande de scientifiques des données dans le monde entier. Un nouveau programme de certification Microsoft en ligne appelé Microsoft Professional Degree Program a également été annoncé.
Qu’est-ce que la Data Science et comment devient-on Data Scientist ?
La plupart d’entre nous pensent que la science des données n’est que des statistiques. Si vous êtes bon en statistiques, vous pourrez représenter les chiffres comme bon vous semble : graphiques, infographies, etc. Identifierez-vous les différents besoins en données de l’entreprise dans d’autres domaines ? Pouvez-vous « prévoir » des données ? Serez-vous en mesure de remplir les éléments de données qui sont nécessaires mais qui ne sont pas encore disponibles ? Ces questions ne relèvent pas uniquement des statistiques.
Qu’est-ce que la science des données ? Vérifions-le en énumérant chaque étape pour améliorer l’image globale. C’est difficile de l’expliquer en une phrase, mais je vais essayer. La science des données vous permet d’identifier les données à des fins différentes, d’identifier les besoins d’information de l’entreprise et de traiter les données à l’aide des outils disponibles pour fournir les intrants nécessaires au développement d’une entreprise. Ainsi, La science des données, c’est un peu tout. Il comprend des compétences statistiques et quelques compétences en gestion, du traitement du langage, des compétences en recherche, un peu de connaissances en apprentissage automatique et une idée complète des outils nécessaires pour produire les résultats souhaités.
La science des données contient tous les éléments suivants, indépendamment de ce qui est utilisé dans une entreprise :
- Créer le besoin de données
- Catégorisation des ensembles de données en fonction de leur utilisation possible
- Stockage stratégique des ensembles de données sur site ou dans le cloud ; dans les deux cas, les ensembles de données doivent être disponibles sur demande sans délai.
- Comprendre les flux de processus d’entreprise et la façon dont les différents ensembles de données sont utiles pour chacun.
- Compréhension des décisions d’affaires pour aider l’entreprise à mieux faire
- Capacité à traiter les données à l’aide d’un ensemble d’outils différents : feuilles de calcul, bases de données, langages de programmation, etc. pour répondre aux exigences des processus métier
- Capacité à prévoir le type de données qui arriveront sous peu et à les utiliser pour les processus actuels
- Analyser les résultats d’un processus et revenir à la planche à dessin pour l’améliorer
La liste ci-dessus n’est pas exhaustive mais met en évidence les principaux points de la science des données. Comme le suggère le premier point, les scientifiques des données doivent convaincre les entreprises que toutes les données sont utiles et doivent être stockées pendant une longue période. Peut-être mettre ces anciennes bases de données utiles sur un cloud partagé pendant 10 à 15 ans afin qu’ils puissent les examiner et produire des bases de données plus efficaces ? Tout besoin peut survenir à mesure que l’environnement de l’entreprise change constamment. Les lois foncières changent, les processus commerciaux varient et les données doivent être adaptées. Ainsi, plus vous aurez d’informations à portée de main, plus vous serez efficace.
Caractéristiques et exigences pour devenir Data Scientist
Dans le troisième paragraphe ci-dessus, j’ai essayé de décrire la science des données comme une fusion des sciences du marketing, de la gestion, des statistiques et de l’apprentissage automatique. Les compétences statistiques ne suffiront pas. Vous aurez besoin de plus que cela.
Tout d’abord, vous aurez besoin Compétences mathématiques. Ce serait le calcul et l’algèbre en plus de l’arithmétique simple. Apprenez un système métrique pour les calculs car ils seraient précis. Vous devez être doué pour les permutations et les combinaisons. Un cours de certificat en mathématiques peut couvrir tout cela. Il existe également des cours en ligne sur Coursera.
Cela aidera si vous avez de l’expérience ou des connaissances en gestion d’équipe. De même, les certificats et diplômes en gestion d’entreprise vous donneront un avantage.
Vous devrez apprendre au moins un langage de traitement de données. Python et R sont toujours en demande d’après les annonces que j’ai vues. R fait partie de Hadoop, donc si vous avez un certificat en Hadoop, vos chances d’être embauché augmentent.
Les exigences pour devenir un scientifique des données continueront de changer à mesure que de plus en plus de choses s’ajouteront à la science des données. Par exemple, un peu d’expérience en apprentissage automatique contribuera grandement à obtenir un excellent travail, car tout le monde se concentre sur l’IA.
Les descriptions de poste des Data Scientists varient d’une entreprise à l’autre. À un endroit, ils ont besoin d’analyses, tandis qu’à un autre endroit, ils voudront que des data scientists travaillent sur l’intelligence artificielle. Consultez la liste que j’ai écrite pour expliquer la science des données. Plus vous couvrirez de points, mieux ce sera pour vous.
Si vous avez encore des questions comme la science des données ou les exigences pour devenir Data Scientist, veuillez laisser des commentaires. Je vais essayer de vous apporter des réponses.
La data science est-elle une carrière prometteuse ?
L’analyse de données sera toujours en demande, et si vous êtes doué pour l’analyse, alors oui, cela peut être un support approprié. L’analyse des données aide les entreprises à prévoir comment les choses pourraient changer si cela va aider l’entreprise à se développer. Cependant, la meilleure façon de choisir est de parler avec quelqu’un déjà dans ce domaine et de se faire une idée.
