Qu'est-ce que la science des données ?
Dans le domaine de la science des données, résoudre des problèmes et répondre à des questions grâce à l'analyse des données est une pratique courante. Souvent, les scientifiques des données construisent un modèle pour prédire les résultats ou découvrir des modèles sous-jacents, dans le but d'obtenir de meilleures informations.
Les organisations peuvent intégrer ces informations pour agir et améliorer les résultats futurs. De nombreuses technologies évoluent rapidement pour faciliter l'analyse des données et l'élaboration de modèles. En un temps remarquablement court, on est passé rapidement des ordinateurs de bureau à l'hébergement d'entrepôts parallèles massifs contenant d'énormes volumes de données ; ainsi, on assiste à une transformation palpable des fonctionnalités d'analyse dans les bases de données relationnelles vers des outils de big data non structurés.
L'analyse des données non structurées ou semi-structurées devient de plus en plus importante pour intégrer les sentiments et d'autres informations utiles écrites en langage naturel dans les modèles prédictifs ; cela conduit souvent à des améliorations significatives de la qualité et de la précision des modèles.
Les approches analytiques émergentes cherchent à automatiser les étapes de la construction et de l'application des modèles, ce qui fait de la technologie de l'apprentissage automatique une évolution nécessaire vers la science des données moderne.
Les projets de ML réussis nécessitent une combinaison d'algorithmes, de données et d'équipe, ainsi qu'une infrastructure informatique très puissante.
Le scientifique des données figure parmi les trois premiers emplois émergents
Bien que la science des données existe depuis plusieurs décennies, la croissance rapide de l'intelligence artificielle (IA) dans les entreprises au cours des cinq dernières années a généré une demande de scientifiques des données qui dépasse de loin la disponibilité de professionnels formés. Aujourd'hui, 63 % des dirigeants citent le manque de talents comme l'un des principaux obstacles à l'adoption de la technologie de l'IA[1]. Cette pénurie de talents est une opportunité pour les professionnels en devenir et un défi pour les entreprises qui s'efforcent d'obtenir un avantage concurrentiel sur le marché.
Selon le rapport LinkedIn Emerging Jobs[2], 2020, Data Scientist est en tête de la liste des "emplois émergents" depuis trois années consécutives et devrait connaître une croissance annuelle de 37 %. Il s'agit d'une spécialité qui continue à se développer de manière significative dans tous les secteurs, en raison de l'évolution des emplois existants et de l'importance accrue accordée aux données dans la recherche universitaire.
Quelles sont les compétences nécessaires à un scientifique des données pour réussir ?
La science des données est un ensemble interdisciplinaire de compétences qui se situe à l'intersection des statistiques, de la programmation informatique et de l'expertise dans un domaine. Elle comprend trois domaines distincts qui se chevauchent :
- les statistiques, pour modéliser et résumer des ensembles de données
- l'informatique, pour concevoir et utiliser des algorithmes permettant de stocker, de traiter et de visualiser des données
- L'expertise du domaine, nécessaire pour formuler les bonnes questions et replacer les réponses dans leur contexte.
- D'autres compétences souvent manquées sont :
- Leadership
- Travail d'équipe
- Communication
