Compétences recherchées dont vous avez besoin pour devenir Data Scientist

Éducation

Bien qu'il existe des exceptions notables, les spécialistes des données sont généralement très instruits, 88 % ayant au moins une maîtrise et 46 % ayant un doctorat. Bien qu'il existe des exceptions notables, une solide formation est généralement requise pour développer la profondeur des connaissances requises pour être un scientifique des données.

Un baccalauréat en informatique, en sciences sociales, en sciences physiques ou en statistiques est requis pour travailler en tant que data scientist. Les mathématiques et les statistiques (32 %) sont les disciplines d'études les plus populaires, suivies de l'informatique (19 %) et de l'ingénierie (16 %). Chacun de ces diplômes vous dotera des capacités nécessaires pour traiter et évaluer de grandes quantités de données.

Vous n'avez pas encore terminé votre programme d'études. La vérité est que la plupart des data scientists ont une maîtrise ou un doctorat. et également participer à des formations en ligne pour acquérir une expertise spécifique, comme Hadoop ou l'interrogation du Big Data. En conséquence, vous pouvez poursuivre un programme de maîtrise en science des données, en mathématiques, en astronomie ou dans toute autre discipline connexe. Vous pourrez passer sans effort à la science des données en utilisant les capacités que vous avez acquises au cours de votre programme d'études.

Outre l'apprentissage en classe, vous pouvez mettre en pratique ce que vous avez appris en classe en créant une application, en écrivant un blog ou en consultant l'analyse de données pour en savoir plus.

Programmation R

Compréhension approfondie d'au moins un de ces outils analytiques, R étant préférable pour la science des données. R est un langage de programmation qui a été créé avec la science des données à l'esprit. Vous pouvez utiliser R pour résoudre tout problème de science des données que vous rencontrez. En fait, R est utilisé par 43 % des data scientists pour relever des défis statistiques. R, en revanche, a une courbe d'apprentissage abrupte.

L'apprentissage est difficile, surtout si vous connaissez déjà un langage informatique. Néanmoins, il existe de nombreux outils en ligne pour vous aider à démarrer avec R, y compris Simplilearn Formation en science des données avec le langage de programmation R. C'est un excellent outil pour les data scientists en herbe.

Compétences techniques : Informatique

Codage Python

Python, avec Java, Perl et C/C++, est le langage de codage le plus répandu que je vois dans les rôles de science des données. Pour les data scientists, Python est un excellent langage de programmation. C'est pourquoi, selon une enquête O'Reilly, 40 % des personnes interrogées utilisent Python comme langage de programmation principal.

Python peut être utilisé pour pratiquement toutes les phases requises dans les opérations de science des données en raison de sa polyvalence. Il accepte une variété de types de données et vous permet d'importer sans effort des tables SQL dans votre code. Vous pouvez créer des ensembles de données en l'utilisant et vous pouvez trouver presque toutes les formes d'ensembles de données dont vous avez besoin sur Google.

Plateforme Hadoop

Bien que cela ne soit pas toujours nécessaire, cela est fortement recommandé dans de nombreuses circonstances. C'est aussi un plus si vous avez déjà travaillé avec Hive ou Pig. Savoir utiliser des solutions cloud comme Amazon S3 peut également aider. Selon une CrowdFlower enquête auprès de 3490 postes en science des données sur LinkedIn, Apache Hadoop est la deuxième expertise la plus importante pour un data scientist, avec une note de 49 %.

En tant que data scientist, vous pouvez vous retrouver dans un scénario où la quantité de données dont vous disposez dépasse la mémoire de votre système ou vous devez envoyer des données à d'autres serveurs ; c'est là qu'Hadoop entre en jeu. Hadoop peut être utilisé pour envoyer rapidement des données à différentes parties d'un système. Ce n'est pas tout, cependant.

Ce n'est pas tout, cependant. L'exploration des données, la filtration des données, l'échantillonnage des données et le résumé des données sont tous possibles avec Hadoop.

Base de données/codage SQL

Malgré le fait que NoSQL et Hadoop sont devenus des éléments importants de la science des données, il est toujours prévu qu'un candidat puisse développer et exécuter des requêtes SQL complexes. SQL (langage de requête structuré) est un langage de programmation qui peut être utilisé pour effectuer des opérations de base de données telles que l'ajout, la suppression et l'extraction de données. Il peut également aider à l'exécution d'opérations analytiques et à la transformation de structures de bases de données.

En tant que data scientist, vous devez maîtriser SQL. En effet, SQL a été créé pour vous aider à accéder aux données, à les communiquer et à les utiliser. Lorsque vous l'utilisez pour interroger une base de données, il vous fournit des informations.

Il contient des commandes courtes qui peuvent vous faire gagner du temps et réduire la quantité de code nécessaire pour exécuter des recherches complexes. Apprendre SQL améliorera votre compréhension des bases de données relationnelles et vous aidera à faire progresser votre carrière en tant que data scientist.

Apache Étincelle

Apache Spark devient rapidement l'outil Big Data le plus utilisé sur la planète. Il s'agit d'un cadre de calcul de grandes données semblable à Hadoop. La seule différence entre Spark et Hadoop est que Spark est plus rapide. Cela est dû au fait que Hadoop lit et écrit sur le disque, le ralentissant, alors que Spark met ses calculs en cache en mémoire.

Apache Spark a été créé principalement pour la science des données afin d'accélérer l'exécution d'algorithmes complexes. Lorsqu'il s'agit d'une grande quantité de données, cela aide à disperser le traitement des données et donc à gagner du temps. Il aide également les scientifiques des données à traiter de gros volumes de données non structurées. Il peut être utilisé sur une seule machine ou sur un groupe de machines.

Apache Spark permet aux scientifiques des données d'éviter la perte de données en science des données. La force d'Apache Spark réside dans sa vitesse et sa plate-forme, ce qui rend les projets de science des données simples à réaliser. Vous pouvez utiliser Apache Spark pour tout faire, de la collecte de données à la distribution informatique.

Apprentissage automatique et IA

Un grand nombre de scientifiques des données manquent d'expertise dans les techniques et les sujets d'apprentissage automatique. Les réseaux de neurones, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage contradictoire et d'autres techniques en sont des exemples. Si vous souhaitez vous démarquer des autres spécialistes des données, vous devez être familiarisé avec les techniques d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage automatique supervisé, les arbres de décision et la régression logistique, entre autres. Ces capacités vous aideront à résoudre une variété de défis liés à la science des données en fonction d'importantes projections de résultats organisationnels.

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La science des données nécessite l'application de techniques d'apprentissage automatique dans divers domaines. Dans l'une des enquêtes de Kaggle, il a été découvert que seul un petit pourcentage de professionnels des données maîtrisent les compétences avancées en apprentissage automatique telles que l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, les séries chronologiques, le traitement du langage naturel, la détection des valeurs aberrantes, la vision par ordinateur, les moteurs de recommandation, l'analyse de survie. , apprentissage par renforcement et apprentissage contradictoire.

Travailler avec de grandes quantités d'ensembles de données est une exigence de la science des données. L'apprentissage automatique est quelque chose dont vous devez être conscient.

Visualisation de données

Le monde de l'entreprise génère régulièrement un grand volume de données. Ces informations doivent être converties d'une manière simple à interpréter. Les données brutes sont plus difficiles à comprendre pour les gens que les images sous forme de tableaux et de graphiques. « Une image vaut mille mots », comme le dit l'expression.

En tant que data scientist, vous devrez être capable de visualiser des données à l'aide d'outils tels que ggplot, d3.js et Matplotlib, ainsi que Tableau. Ces outils vous aideront à convertir les résultats de projets complexes dans un format facile à comprendre. Le problème est que beaucoup de gens ne connaissent pas la corrélation en série ou les valeurs p. Vous devez démontrer graphiquement ce que signifient ces termes dans vos résultats.

Les organisations peuvent travailler directement avec les données grâce à la visualisation des données. Ils peuvent assimiler rapidement les informations qui leur permettront de capitaliser sur de nouvelles opportunités commerciales et de garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Données non structurées

La capacité d'un data scientist à travailler avec des données non structurées est cruciale. Les données non structurées sont des informations non structurées qui ne rentrent pas dans les tables de base de données. Les vidéos, les articles de blog, les avis des clients, les publications sur les réseaux sociaux, les flux vidéo et l'audio en sont tous des exemples. C'est une collection de longs textes. Parce qu'ils ne sont pas rationalisés, le tri de ce type de données est difficile.

En raison de leur complexité, la plupart des gens qualifient les données non structurées de « analyse noire ». Travailler avec des données non structurées vous permet de découvrir des informations qui peuvent vous aider à prendre de meilleures décisions. Vous devez être capable d'analyser et de manipuler des données non structurées provenant de nombreuses plateformes en tant que data scientist.

Compétences non techniques

Curiosité intellectuelle

« Je n'ai pas de capacités exceptionnelles. Je suis seulement intrigué parce que ça me passionne. Albert Einstein a dit un jour : "Il n'y a pas de bonne idée."

Vous avez probablement beaucoup entendu cette phrase ces derniers temps, en particulier en ce qui concerne les data scientists. Dans un blog invité qu'il a écrit il y a quelques mois, Frank Lo explique ce que cela implique et discute d'autres "talents doux" importants.

La curiosité est décrite comme le désir d'en savoir plus sur quelque chose. Étant donné que les data scientists passent environ 80 % de leur temps à acquérir et à préparer des données, vous devez être en mesure de poser des questions à ce sujet en tant que data scientist. Cela est dû au fait que le sujet de la science des données évolue rapidement et que vous devrez en apprendre davantage pour suivre le rythme.

Vous devez maintenir votre expertise à jour en lisant des livres pertinents sur les tendances de la science des données et en examinant le contenu en ligne. Ne soyez pas intimidé par la quantité massive d'informations qui circulent sur Internet ; vous devez être capable de donner un sens à tout cela. L'une des capacités dont vous aurez besoin pour réussir en tant que data scientist est la curiosité. Par exemple, il se peut que vous ne voyiez aucun aperçu des données que vous avez recueillies au début. La curiosité vous permettra de parcourir les données à la recherche de réponses et de nouvelles informations.

Le sens des affaires

Pour être un scientifique des données, vous devez avoir une connaissance approfondie de l'industrie dans laquelle vous opérez et être conscient des problèmes commerciaux que votre organisation tente de résoudre. En termes de science des données, la capacité à détecter les problèmes vitaux à résoudre pour l'organisation, ainsi qu'à identifier de nouvelles façons pour l'entreprise d'exploiter ses données, est essentielle.

Pour ce faire, vous devez d'abord comprendre comment le problème que vous résolvez peut affecter l'organisation. C'est pourquoi vous devez comprendre le fonctionnement des entreprises afin de concentrer vos efforts de manière appropriée.

Compétences en communication

Les entreprises à la recherche d'un data scientist compétent veulent quelqu'un qui puisse communiquer leurs découvertes techniques à une équipe non technique, comme les services marketing ou commerciaux, de manière claire et fluide. Afin de gérer efficacement les données, un data scientist doit permettre à l'entreprise de prendre des décisions en leur fournissant des informations quantitatives, ainsi qu'en connaissant les demandes de leurs collègues non techniques. Vous trouverez plus d'informations sur les capacités de communication des experts quantitatifs dans notre dernière enquête flash.

Vous devez non seulement communiquer dans la même langue que l'organisation, mais vous devez également utiliser le data storytelling.
En tant que data scientist, vous devez savoir comment tisser un récit autour des données de manière à ce qu'il soit facile à comprendre. Par exemple, afficher un tableau de statistiques n'est pas aussi efficace que de transmettre les informations des données de manière narrative. La narration vous aidera à communiquer efficacement vos découvertes à vos patrons.

Faites attention aux résultats et aux valeurs intégrés dans les données que vous avez analysées lors de la communication. La plupart des propriétaires d'entreprise ne sont pas intéressés à apprendre ce que vous avez découvert ; au lieu de cela, ils veulent savoir comment cela profitera à leur entreprise. Apprenez à communiquer de manière à offrir de la valeur et à établir des relations à long terme.

Travail en équipe

Un data scientist ne peut pas travailler seul. Travailler avec des dirigeants d'entreprise pour élaborer des stratégies, des chefs de produit et des concepteurs pour produire de meilleurs produits, des spécialistes du marketing pour lancer des campagnes de conversion plus efficaces et des développeurs de logiciels client et serveur pour créer des pipelines de données et optimiser le flux de travail sont toutes des choses que vous devrez faire. Vous devrez collaborer avec tout le monde dans l'entreprise, y compris vos consommateurs.

Essentiellement, vous travaillerez avec vos coéquipiers pour créer des cas d'utilisation afin que vous puissiez comprendre les objectifs commerciaux et les données qui seront nécessaires pour relever les défis. Vous devrez savoir comment aborder correctement les cas d'utilisation, de quelles données vous aurez besoin pour résoudre le problème et comment traduire et présenter les résultats de manière à ce que tout le monde puisse les comprendre.

Ressources

Diplôme supérieur - Pour répondre au besoin actuel, davantage de diplômes en sciences des données sont en cours de développement, mais de nombreux programmes de mathématiques, de statistiques et d'informatique sont également disponibles.

MOOC - Coursera, Udacity et Codeacademy sont tous d'excellents endroits pour commencer.

Certifications - KDnuggets a publié une liste complète.

Bootcamps – Consultez ce blog invité des data scientists de Datascope Analytics pour plus d'informations sur la manière dont cette stratégie se compare aux programmes diplômants ou aux MOOC.

Kaggle - Kaggle organise des défis de science des données où vous pouvez vous entraîner avec des données désordonnées et réelles et résoudre des problèmes commerciaux réels. Les classements Kaggle sont pris au sérieux par les employeurs car ils sont considérés comme un travail de projet pertinent et pratique.

Groupes LinkedIn – Pour communiquer avec d'autres membres de la communauté de la science des données, rejoignez des groupes pertinents.

Data Science Central et KDnuggets – Data Science Central et KDnuggets sont d'excellentes ressources pour suivre les tendances de l'industrie de la science des données.

L'étude de Burtch Works : Salaires des scientifiques des données - Si vous souhaitez en savoir plus sur les salaires et les données démographiques actuels des scientifiques des données, téléchargez notre recherche sur les salaires des scientifiques des données.

Je suis sûr que j'ai raté quelque chose, donc si vous connaissez une compétence ou une ressource clé qui serait bénéfique pour tout espoir en science des données, veuillez la publier dans les commentaires ci-dessous !