Les données sont devenues le nouvel or noir des entreprises aujourd’hui. C’est pourquoi la Data Science s’est imposée comme un domaine incontournable. Derrière chaque décision business se trouve désormais un Data Scientist compétent (qui sait naviguer habilement dans un océan de données). Pourtant, qu’est-ce qui fait un bon profil de Data Scientist ? Quelles compétences permettent de se démarquer dans ce domaine en constante évolution ?
Dans cet article, nous allons explorer les 13 compétences clés que tout Data Scientist se doit de maîtriser s’il veut exceller. Que vous soyez un Data Scientist cherchant à aiguiser ses compétences ou un recruteur désireux de comprendre ce qui fait un candidat idéal en Data Science, ce guide est pour vous.
Avant-propos : à quoi sert la Data Science aujourd’hui ?
Dans le paysage technologique actuel, la Data Science joue un rôle de premier plan. Car elle transforme la façon dont les entreprises et les organisations interagissent avec les données (et plus globalement le Big Data).
La Data Science est bien plus qu’une simple collecte et analyse de données. C’est un domaine dynamique qui permet de déchiffrer des comportements (basés sur l’étude des données clients par exemple), de prévoir des tendances (de consommation notamment) et de prendre les bonnes décisions business (basées sur des données fiables).
Nous sommes à l’ère de la technocratie après tout : le pouvoir appartient à ceux qui ont l’information !
Rappel : quelles sont les tâches d’un Data Scientist ?
Cela revient à se demander quelle est l’expertise d’un Data Scientist. Voici ses principales responsabilités :
- Collecte de données : le Data Scientist rassemble de vastes volumes de données non structurées (parfois avec l’aide d’un Data Engineer).
- Transformation des données : ces datas sont ensuite transformées en un format exploitable, basé sur des indicateurs pertinents pour l’analyse.
- Résolution de problèmes d’entreprise : le Data Scientist analyse et modélise les données pour résoudre les enjeux de l’entreprise, en identifiant des tendances et des patterns à exploiter. Ces analyses aident l’entreprise à prendre de meilleures décisions business et/ou à créer de nouveaux produits/services en adéquation avec les attentes des consommateurs.
Bon à savoir : les profils en Data Science interviennent dans plusieurs industries comme la finance, la santé et le marketing. Ils apportent des solutions spécifiques aux besoins de chaque secteur : analyse de marché, efficacité des campagnes marketing, réponse à des problématiques de production, etc.
Quelle est la différence entre un Data Analyst et un Data Scientist ?
Le domaine de la Data Science est aussi vaste qu’en pleine expansion (grâce à l’augmentation des données disponibles et la nécessité de les utiliser efficacement). Dans ce contexte, les profils et expertises au sein de la Data Science ont évolué, donnant naissance à une diversité de fonctions spécialisées.
Parmi les principaux profils, on retrouve le Data Scientist et le Data Analyst, mais aussi le Data Engineer et le Chief Data Officer. Voyons ce qui les différencie :
- Le Data Scientist : au croisement de plusieurs disciplines, il combine des compétences en programmation, en statistiques, en machine learning et en communication pour extraire des idées exploitables à partir de données complexes.
- Le Data Analyst : ce professionnel se concentre sur l’interprétation des données existantes, en utilisant des statistiques et des visualisations pour tirer des conclusions et soutenir la prise de décision.
- Le Data Engineer : Le Data Engineer joue un rôle crucial dans la préparation et le maintien des infrastructures nécessaires pour l’analyse de données. Il travaille souvent sur la collecte, le stockage et le traitement des données à grande échelle.
- Le Chief Data Officer : Le CDO est celui qui définit la stratégie globale du traitement des données dans l’entreprise. Il met en place des plans de collecte des données et s’assure de leur fiabilité.
Bien que distincts, ces rôles partagent une base commune : la capacité à transformer les données en informations exploitables. La Data Science est donc une force motrice permettant aux entreprises de naviguer dans un environnement de plus en plus axé sur les données.
Compétences en Data Science : ne faites pas l’impasse sur la technique !
Pour exceller en Data Science, certaines compétences techniques sont indispensables. Ce sont les outils qui vous permettent de cerner les données et d’en extraire des informations permettant d’aider l’entreprise dans ses prises de décisions.
Listons ces “compétences-outils” :
1 – Python et R : ces deux langages de programmation sont les piliers de la Data Science. Python est apprécié pour sa simplicité et sa polyvalence, tandis que le langage R est souvent choisi pour ses possibilités avancées en statistiques.
2 – SQL : la maîtrise de SQL est essentielle pour interagir avec les bases de datas, extraire les données nécessaires et les manipuler pour l’analyse.
3 – Statistiques : une solide compréhension des concepts statistiques est nécessaire pour analyser les données et en tirer des conclusions fiables.
4 – Machine learning : la connaissance des algorithmes de machine learning vous permet de construire des modèles prédictifs et d’explorer en profondeur vos données.
5 – Gestion des données : Savoir comment gérer et stocker efficacement de grands volumes de données est crucial sur ces métiers.
6 – Nettoyage de données : la majorité du temps passé en Data Science consiste à nettoyer et à préparer les données. Cette étape est essentielle pour garantir l’exactitude de vos analyses.
7 – Organisation des données : Nettoyer les données, c’est bien. Les organiser, c’est mieux (pour faciliter l’analyse et la visualisation) !
Ces compétences techniques forment le socle sur lequel repose le travail de tout profil en Data Science. Maîtrisées, elles ouvrent la voie à une carrière enrichissante et pleine de défis passionnants. Mais elles ne suffisent pas à elles seules.
Les compétences techniques ne font pas tout en Data Science…
Pour les profils de la Data Science, le succès repose sur une combinaison de compétences techniques et de “soft skills” (aussi appelées “compétences comportementales”).
Passons en revue les “soft skills” à avoir absolument dans ces métiers :
8 – Communication : la capacité à communiquer efficacement avec les clients, les parties prenantes et les membres de l’équipe est essentielle pour les professionnels de la Data Science. Il s’agit notamment d’expliquer clairement des concepts techniques complexes et de présenter des découvertes de manière compréhensible. Y compris en anglais !
9 – Résolution de problèmes : les profils de la Data Science doivent souvent résoudre des problèmes difficiles nécessitant une pensée critique et créative. L’habileté à sortir des sentiers battus et à proposer des solutions innovantes est alors un réel atout.
10 – Gestion de projet : les projets de Data Science sont complexes et prennent du temps. La capacité à gérer efficacement son temps et à prioriser les tâches est donc requise.
11 – Adaptabilité : avoir la flexibilité pour s’adapter aux nouvelles technologies et méthodologies est important. Car le domaine de la Data Science évolue constamment.
12 – Leadership : les bons profils en Data Science doivent fréquemment assumer des rôles de leaders au sein de leurs équipes, en inspirant et en motivant les autres, mais aussi en prenant des décisions clés. Ils doivent également être capables de présenter leurs idées de façon claire et captivante.
13 – Intelligence émotionnelle : réussir à comprendre et à gérer ses propres émotions, ainsi que celles des autres (y compris la gestion du stress) est un facteur clé de réussite en Data Science.
Comment se démarquer quand on a un profil de Data Scientist ?
Pour sortir du lot en tant que Data Scientist aujourd’hui, plusieurs éléments sont essentiels. Il est indispensable de posséder une triple compétence alliant une capacité d’analyse et de modélisation de données statistiques, une très bonne connaissance des outils et langages informatiques (orientés Big Data), ainsi que des affinités pour le marketing.
Une formation spécialisée est généralement incontournable pour se faire sa place dans le Big Data (et obtenir des postes challengeants et bien rémunérés !).
En résumé, si vous voulez réussir dans ce domaine particulièrement porteur, soyez attentif à développer à la fois vos compétences techniques et relationnelles (pensée critique, résolution de problèmes complexes, communication et travail d’équipe).
Solantis est le partenaire idéal des profils en Data Science
Dans l’univers dynamique de la Data Science, trouver l’opportunité de carrière idéale est aussi complexe que passionnant. C’est là que Solantis intervient en tant que partenaire privilégié des professionnels de la Data Science (et plus globalement des profils de l’IT et du digital).
Avec une expertise reconnue dans le recrutement des meilleurs talents de ce secteur, Solantis est là pour connecter les profils de la Data Science avec les opportunités de carrière les plus intéressantes du marché (que ce soit auprès de startups, d’éditeurs, ou même de licornes).
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