Les 10 compétences d'un Data Scientist en 2023

Le monde de la technologie évolue à une vitesse grand V et pour demeurer compétent.e, le Data Scientist doit savoir comment nettoyer, transformer, analyser statistiquement, visualiser, communiquer et prédire les données. Non seulement cela, mais une nouvelle technologie (ou une technologie qui a récemment atteint le grand public) pourrait également être ajoutée à vos responsabilités professionnelles.

Dans cet article de blog, nous verrons 10 les plus importantes parmi elles.

1. Nettoyage et manipulation des données

Le nettoyage et le traitement des données sont les processus de transformation des données brutes dans un format pouvant être utilisé pour l'analyse. Cela implique de gérer les valeurs manquantes, de supprimer les doublons, de traiter les données incohérentes et de formater les données de manière à ce qu'elles soient prêtes pour l'analyse.

2. Machine Learning

Le Machine Learning est une compétence très importante que tout futur data scientist doit connaître.

Le machine learning est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'améliorer leurs performances sur une tâche spécifique en apprenant à partir de données, sans être explicitement programmés. Cela aide à l'automatisation. Vous le trouverez dans n'importe quelle industrie.

3. Visualisation des données

Cette compétence est assez explicite. Lorsque vous analysez des chiffres, les principales parties prenantes voudront comprendre vos résultats avec de jolis graphiques et des tableaux. Vous prenez les chiffres que vous venez de nettoyer, de disputer ou de prédire et vous les mettez dans une sorte de format visuel, soit pour communiquer les tendances avec les autres, soit pour rendre les tendances plus faciles à repérer.

4. SQL et gestion de base de données

SQL est un langage de requête structuré. Les scientifiques des données utilisent SQL pour travailler avec des bases de données SQL, gérer des bases de données et effectuer des tâches de stockage de données.

5. Traitement des mégadonnées

Le traitement des mégadonnées est la capacité de traiter, de stocker et d'analyser de grandes quantités de données à l'aide de technologies telles que Hadoop et Spark.

6. Cloud Computing

Le cloud computing est l'utilisation de technologies et de plates-formes basées sur le cloud comme AWS, Azure ou Google Cloud pour stocker et traiter des données. C'est un peu comme avoir une salle de stockage virtuelle à laquelle vous pouvez accéder de n'importe où et à tout moment.

7. Entreposage de données et ETL

Commençons par différencier les entrepôts de données des bases de données.

Les entrepôts stockent les données actuelles et historiques de plusieurs systèmes, tandis que les bases de données stockent les données actuelles nécessaires pour alimenter un projet. Quant au ETL, c'est un processus qui implique l'entreposage de données, abréviation d'extraction, de transformation et de chargement.

8. Modélisation et gestion des données

La modélisation et la gestion des données sont le processus de création de modèles mathématiques pour représenter les données, ainsi que la gestion des données pour maintenir leur qualité, leur précision et leur utilité.

9. Data Mining

Le Data Mining est le processus d'extraction d'informations utiles à partir de données grâce à des techniques telles que le regroupement, la classification et les règles d'association. Vous parcourez le véritable flot de données pour trouver des pépites d'or utiles.

10. Deep Learning

Le Deep Learning est une facette du Machine Learning qui se concentre sur la création d'algorithmes capables d'apprendre des modèles de données à travers plusieurs couches de réseaux de neurones artificiels. (Les réseaux de neurones artificiels, soit dit en passant, sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique modélisé pour être similaire à la structure et à la fonction du cerveau humain).

Aller plus loin ici