Le métier de Data scientist est l’une des carrières les plus stimulantes et lucratives du secteur de la technologie. Afin d’atteindre un niveau élevé de compétence dans cette spécialité, il est nécessaire que vous suiviez une formation professionnelle certifiée.
La formation appropriée
Il existe de nombreuses formations et certifications à suivre pour devenir data scientist. Vous pouvez opter pour le master de l’ia school. En général, les formations divisées en trois catégories : technique, théorique et pratique. Outre ces catégories, il existe également des cours et des programmes spécialisés tels que l’analyse des données massives, l’apprentissage automatique ou le Deep Learning. Ils sont particulièrement recommandés si vous souhaitez travailler avec des technologies avancées comme l’IoT (Internet of Things).
Les formations techniques sont principalement axées sur le développement informatique et le langage informatique. Les compétences en Python, R ou Java ou encore SQL sont très recherchées par les employeurs. Ces outils servent à traiter les données, ce qui est la base du travail du data scientist.
Des compétences avancées sont souvent exigées pour réaliser des tâches spécifiques telles que la modélisation ou le prétraitement des données. La programmation ne peut pas toujours être utilisée pour résoudre tous les types de problème. Une excellente connaissance en mathématiques est parfois essentielle afin de créer des modèles adaptés à votre domaine d’application.
Les qualités à avoir pour être data scientist
Les « data scientists » (scientifiques des données) sont aujourd’hui recherchés par les entreprises et institutions à travers le monde. Ce nouveau domaine riche en opportunités exige certaines qualités et compétences techniques spécifiques pour acquérir cette position hautement recherchée. Voici quelques-unes des qualités requises pour devenir un data scientist :
- Excellentes aptitudes analytiques
Avoir une excellente aptitude analytique est vital pour une carrière de data scientist. Les data scientists doivent être capables de trouver des tendances et des informations cachées dans des données volumineuses.
- Connaissances en science des données
Un bon data scientist doit être également expérimenté dans les domaines tels que la statistique, l’analyse descriptive et prédictive, l’apprentissage automatique. Il doit aussi maîtriser le traitement du langage naturel, le stockage et la visualisation des données.
- Solides compétences en programmation
Pour collecter, organiser et analyser des données, un data scientist doit maîtriser au moins une ou plusieurs langues de codage telles que Python, R, Java, C# et JavaScript.
- Forte capacité de communication
Les rôles de data scientist impliquent spécifiquement la nécessité d’être un excellent communicateur. Vous allez passer beaucoup de temps à générer des rapports clairs afin que votre employeur puisse facilement comprendre vos idées. Il faut également prendre en compte l’aptitude à travailler avec divers profils professionnels.
Le data scientist un professionnel expérimenté qui utilise à la fois des techniques analytiques, statistiques et computationnelles pour collecter, analyser et interpréter les données numériques.