Comment devenir un data scientist

La vérité est que les données gagnent à chaque fois plus d'importance dans notre société. Ces informations permettent aux entreprises de savoir ce qui intéresse le plus leurs clients et de pouvoir leur offrir le service le plus optimal pour eux.

C'est la raison pour laquelle les entreprises Ils n'arrêtent pas de stocker les données de leurs clients et en achetant des informations auprès d'autres entreprises sur des personnes susceptibles d'être intéressées par leur produit.

Vous est-il déjà arrivé qu'une compagnie d'assurance vous appelle et que vous ne lui ayez jamais donné votre numéro de téléphone ?

Voyez-vous des publicités sur Instagram ou Facebook sur des sujets dont vous avez parlé en famille ou entre amis ?

Derrière ces questions se cache un groupe de data scientists ou data scientists.

Ces experts en données sont capables de collecter tous types d’informations et de les transformer en conclusions tangibles. Autrement dit, ils interprètent ces données et créent des modèles avec elles.

Certains des objectifs des data scientists sont :

Ces professionnels doivent posséder des compétences différentes pour pouvoir effectuer leur travail efficacement. Ci-dessous, nous vous montrons ce que vous devez maîtriser pour devenir un bon data scientist.

La science des données est un domaine multidisciplinaire, un bon data scientist doit donc être capable de maîtriser différents domaines scientifiques et technologiques :

Il est vraiment important d'avoir un maîtrise avancée des mathématiques. Des domaines tels que les statistiques ou l'algèbre linéaire sont essentiels pour modéliser les données de manière statistique et pouvoir générer des modèles d'apprentissage automatique.

Un autre domaine très important des mathématiques est la théorie des graphes. Cet objet mathématique est un moyen très utile pour modéliser les données et les connexions entre elles, ce qui est essentiel pour maîtriser les bases de données, notamment les bases de données. bases de données orientées graphes .

L'apprentissage automatique est la capacité de créer des modèles mathématiques capables de déduire de nouvelles données à partir de données existantes. L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui modélise les informations à l'aide de ce que l'on appelle les réseaux de neurones profonds.

Il est important que le professionnel des données sache comment générer des modèles fiables et poser un diagnostic de son efficacité. Il faut également savoir quel type d’architecture appliquer à chaque problème.

Certaines des techniques mathématiques incluses dans l'apprentissage automatique sont : les réseaux de neurones (récurrents, convolutifs, rétroactifs, etc.), les K voisins les plus proches, les techniques de clustering telles que le clustering à k-moyennes, la réduction de dimension, entre autres.

Bien que cette compétence ne soit pas obligatoire pour un data scientist puisqu'il existe des ingénieurs big data, comprendre les technologies distribuées et savoir comment de grandes quantités d’informations sont gérées En fait, c’est très positif pour un data scientist et vous pourriez être choisi pour un poste plutôt qu’un autre qui ne connaît rien au big data.

Certains des frameworks les plus importants à maîtriser sont Spark, Hive, Cassandra ou encore Kafka. Ils appartiennent tous à la fondation Apache.

Il est également important de savoir comment exécuter des applications dans un conteneur ou microservice en utilisant la technologie Docker. En complément, il est également conseillé d'avoir une idée de ce qu'est Kubernetes.

Ce point est crucial si vous souhaitez postuler à un emploi de data scientist. Un expert en data science doit être capable de travailler les yeux fermés avec tous types de bases de données.

Le premier point est d'être un expert en bases de données relationnelles comme Mysql, MariaDb ou PosgreSQL et savoir effectuer des requêtes à l'aide du Langage déclaratif SQL (Langage de requêtes structurées).

Il est conseillé de savoir gérer des bases de données SQL dans des architectures distribuées en utilisant des techniques telles que partage.

L'autre type de base de données crucial pour un data scientist est non relationnel ou NoSQL .

Le plus connu est MongoDB mais il en existe d’autres qui permettent de travailler de manière distribuée comme Cassandra ou Redis.

Si vous voulez être l'un des meilleurs, maîtrisez le bases de données orientées graphes comme Neo4j ou Amazon Neptune en feront un.

Alors maintenant, vous savez, si vous envisagez de devenir data scientist, devenez un expert de tous types de bases de données.

Savoir programmer, tout comme maîtriser les bases de données, est essentiel. Le langage le plus recommandé et le plus utilisé dans ce domaine est Python.

Ce langage est facile à apprendre et vous permet d'effectuer tous types d'analyses de données à l'aide de bibliothèques telles que Pandas, ainsi que de former tous types de modèles d'intelligence artificielle à l'aide de Pytorch ou Tensorflow.

Le langage de statistiques appelé R permet également de réaliser les opérations que nous venons de citer. Cependant, il est de plus en plus hors d’usage et les entreprises exigent de leurs collaborateurs un niveau élevé de Python.

Si vous êtes intéressé par le monde du Big Data alors il est conseillé d'apprendre Scala et Java puisque la plupart des frameworks de l'écosystème Hadoop sont écrits dans ces langages.

Une partie très importante du travail d'un data scientist est d'être capable de transmettre les conclusions extraites de l'analyse des informations vers d'autres départements tels que le marketing ou les ventes.

Il est difficile de transmettre des conclusions à des personnes totalement étrangères au monde de l’analyse des données. Vous devrez donc vous exprimer de manière simple et utiliser des chiffres et des graphiques pour rendre l'explication plus facile et plus agréable.

Cela implique indirectement que vous devez maîtriser les bibliothèques de génération graphique. Vous pouvez les faire avec Excel, matplotlib (Python) ou R.

Une fois que nous connaissons les compétences que nous devons acquérir pour devenir le meilleur data scientist, nous devons alors résoudre la question suivante.

Comment pouvons-nous acquérir toutes les compétences ci-dessus ?

De nos jours, il n’est pas nécessaire d’être diplômé en ingénierie informatique pour pouvoir travailler dans ce domaine. Je suis moi-même diplômé en biochimie et j'ai travaillé plusieurs années en entreprise en tant que data scientist.

Ça oui. Il est très important de se former pour pouvoir postuler à ce poste.

Il est conseillé d'accéder aux cours depuis des plateformes telles que Udemy, Coursera ou Domestika et de rechercher des cours sur les compétences que nous avons mentionnées ci-dessus. Nous pouvons combiner l'apprentissage avec des livres et d'autres ressources telles que des PDF.

Une autre option plus coûteuse consiste à compléter une maîtrise officielle en science des données dans une université de votre pays.

Une fois que vous maîtrisez un peu tout, vous pouvez postuler à des emplois pour accéder à un poste de junior ou de stage. Vous gagnerez moins mais vous pourrez y terminer votre formation et postuler à des postes plus élevés où les salaires sont généralement très élevés, bien au-dessus de la moyenne du pays.

Lorsque vous travaillez sur un projet en tant que data scientist, il est important qu'avant de commencer la modélisation, vous connaissiez en profondeur le produit ou l'entreprise.

Une fois que vous avez de bonnes connaissances et que vous commencez à modéliser, il est conseillé d’essayer différentes méthodes et de voir laquelle fonctionne le mieux pour le problème que nous voulons résoudre.

Le point le plus important est de faire un bon diagnostic de notre modèle final et d'analyser s'il souffre de surapprentissage ou sous-apprentissage puisque cela indique que notre modèle n’est pas le plus optimal.