Sujet d’article : Les métiers de la data science
Partagez cet article sur :
La data science est un domaine très porteur qui fait polémique ces derniers temps. Si vous n’êtes pas issu de ce domaine, il est sure que vous connaissez quelqu’un dans ce domaine, ou vous connaissez quelqu’un qui connait quelqu’un qui est dans ce domaine.
Peu importe, ce domaine est aujourd’hui très populaire quoi que ce soit le pays où vous vous trouvez. En effet, La data science, c’est bien plus que des équations et des tableaux de bord. C’est une fusion d’art et de science, où les données brutes se transforment en insights brillants. C’est un domaine en constante évolution, où les limites de ce qui est possible semblent s’étendre chaque jour.
Dans cet article nous explorons les différents métiers de ce domaine, de l’analyste de données qui explore les tendances cachées aux ingénieurs en machine learning qui créent des modèles prédictifs, nous verrons tout.
Introduction à la data science
Pour commencer, laissez-nous vous expliquer ce qu’est la data science. En gros, c’est l’art et la science de tirer des enseignements significatifs à partir de données. Cela implique de collecter, nettoyer, analyser et interpréter des données pour découvrir des tendances, des modèles et des insights qui peuvent informer les décisions et résoudre des problèmes.
La première étape, c’est de collecter les données. Imaginez-vous comme un explorateur, ramassant des morceaux d’informations ici et là, qu’il s’agisse de données structurées (comme des tableaux et des bases de données) ou non structurées (comme des textes, des images ou des vidéos). Une fois que vous avez réuni vos trésors de données, vient le moment de les nettoyer, c’est-à-dire de les trier, les organiser et éliminer les erreurs ou les valeurs aberrantes qui pourraient fausser vos analyses.
Ensuite, nous entrons dans le cœur de la data science : l’analyse des données. C’est là que nous utilisons des techniques statistiques, des algorithmes d’apprentissage automatique et d’autres outils pour explorer les données, identifier des modèles cachés et formuler des hypothèses. C’est un peu comme résoudre un puzzle géant, en essayant de comprendre comment toutes les pièces s’emboîtent.
Enfin, une fois que vous avez extrait des insights précieux de vos données, vient le moment crucial de les communiquer. C’est là que faites sortir vos compétences en visualisation des données et en narration . Dans ce sens vous devez trouver des moyens créatifs et efficaces de présenter vos résultats, que ce soit sous forme de graphiques, de rapports ou même de présentations, afin que vos découvertes puissent être comprises et utilisées par d’autres .
Les compétences nécessaires en Data science
Pour travailler dans ce domaine, il faut posséder un ensemble de compétences variées et évolutives. Tout d’abord, une solide base de connaissances dans le domaine spécifique est essentielle. Cela peut inclure une compréhension approfondie des concepts fondamentaux, ainsi que la capacité à rester au fait des développements et des tendances actuelles.
En plus de cela, des compétences en résolution de problèmes sont cruciales. Vous devez être capable d’analyser des situations complexes, d’identifier les obstacles potentiels et de trouver des solutions efficaces. La pensée critique est également importante pour évaluer les différentes options et prendre des décisions éclairées.
La communication est une autre compétence clé. Vous devez être capable de communiquer clairement et efficacement avec différentes parties prenantes, qu’il s’agisse de collègues, de clients ou d’autres professionnels du domaine. Cela inclut la capacité à présenter des idées de manière convaincante et à collaborer efficacement en équipe.
Les outils et technologies couramment utilisés
En ce qui concerne les outils et technologies, la maîtrise des logiciels et des plateformes spécifiques à ce domaine est indispensable. Cela peut inclure des programmes de conception assistée par ordinateur, des outils d’analyse de données, des langages de programmation ou des systèmes de gestion de projet, selon les besoins de votre domaine.
Il est également important d’être à l’aise avec l’utilisation de la technologie en général. Cela peut inclure la familiarité avec les outils de communication en ligne, les plateformes de collaboration et d’autres technologies qui peuvent faciliter le travail à distance ou la collaboration avec des équipes dispersées géographiquement.
Autres outils à maitriser :
Parmi les outils populaire aussi en Data science on trouve :
Excel :
Excel, le géant de l’analyse de données que tout le monde doit maitriser dans le monde de travail. En effet, Excel est un outil polyvalent qui offre plusieurs fonctionnalités utiles en matière de science des données, bien qu’il ne soit pas aussi spécialisé que d’autres outils conçus spécifiquement pour ce domaine. Cependant, il est très répandu en matière d’analyse de données, Manipulation de données, Importation et exportation de données, Analyse de régression, en plus il peut parfaitement s’intégrer avec d’autres outils Microsoft.
Power BI :
Power BI, il est pas très connu comme Excel, parce que quand même Excel c’est le plus ancien, mais n’empêche que Power BI est aujourd’hui plus révolutionnaire que ce dernier. Déjà, Power BI est très utile lorsqu’il s’agit de base de données très volumineuse, chose qui cause la panique pour les utilisateurs d’Excel qui tombe sur une base de données volumineuse.
Parmi les points forts qu’offre Power BI on trouve, déjà la connexion et préparation des données, l’analyse avancée des données, les types de visualisations interactives ( tableaux de bord, rapport,…), et aussi la possibilité de collaboration et de partage.
Les différents métiers de la data science
1-Analyste de données :
Responsabilités et tâches principales :
- Collecte, nettoyage et analyse des données pour fournir des insights exploitables.
- Création de rapports et de visualisations pour communiquer les résultats.
Compétences requises et formations recommandées :
Maîtrise des outils d’analyse de données (comme SQL, Excel, Power BI), compétences en statistiques et en visualisation des données.
Une formation en statistiques, en mathématiques ou en informatique est généralement aussi requise.
Exemples de projets et cas d’utilisation :
Le Data Analyst peut travailler sur divers projets en relation avec les données, tout dépend du secteur et du domaine de l’entreprise dont il travail, ça peut s’agit de l’analyse des tendances de vente, de la segmentation des clients pour le marketing, ou encore de la prévision de la demande.
2-Ingénieur en machine learning :
Rôles et responsabilités :
Les responsabilités d’un ingénieur en Machine Learning généralement tournent autour des rôles suivant :
Développement
Déploiement et maintenance de modèles de machine learning.
Optimisation des algorithmes pour améliorer les performances.
Compétences techniques essentielles :
Maîtrise des langages de programmation (comme Python ou R), compréhension des algorithmes de machine learning, expérience avec les frameworks de machine learning (comme TensorFlow ou scikit-learn).
Applications concrètes et exemples de projets :
Si jamais vous n’avez pas d’idée sur les projets qui sont alloués à un ingénieur en machine Learning, voici quelques idées sur les projets qu’il peut avoir :
- Développement d’un système de recommandation pour un site de commerce électronique
- Création d’un modèle de détection de fraude pour une institution financière.
3-Architecte de données :
Définition du rôle et des responsabilités :
Un Architecte de données est souvent chargé de la conception et de la mise en place de l’infrastructure de données pour assurer la collecte, le stockage et la gestion efficaces des données. Il se peut qu’il soit chargé aussi de la définition des normes et des meilleures pratiques en matière d’architecture de données.
Compétences requises en matière de gestion de bases de données et d’infrastructures cloud :
Expertise dans les bases de données relationnelles et non relationnelles, compétences en modélisation de données, expérience avec les services cloud (comme AWS, Azure ou Google Cloud).
Voici une formation sur Udemy que vous pouvez suivre pour apprendre AWS : AWS QuickSight full course
Exemples de solutions d’architecture de données :
Voici donc quelques exemples de solutions d’architecture de données :
- Mise en place d’un data warehouse pour consolider les données d’entreprise.
- Conception d’une architecture de données distribuée pour gérer de grands volumes de données.
4-Data Scientist :
Description du rôle et des compétences requises :
Les rôles d’un Data Scientist sont généralement les suivant :
- Exploration des données
- Développement de modèles prédictifs et d’algorithmes d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes.
- Communication des insights aux parties prenantes.
Processus de travail typique d’un data scientist :
Une journée typique d’un Data Scientist, tourne autour de la collecte et préparation des données, analyse exploratoire, développement de modèles, évaluation et ajustement des modèles, communication des résultats.
Études de cas illustratives :
Voici aussi quelques exemple d’études de cas sur lesquelles un Data Scientist peut travailler :
- Prévision de la demande pour une entreprise de vente au détail.
- Analyse de sentiment pour les médias sociaux.
- Détection de fraudes financières.
Apprendre Power BI pour se démarquer en Data science
L’apprentissage de Power BI est un avantage essentiel pour toute personne souhaitant se démarquer dans le domaine de la Science des Données.
Cet outil propose une solution solide et conviviale pour analyser et visualiser les données, offrant ainsi la possibilité de concevoir des rapports et des tableaux de bord percutants.
En outre, l’utilisation de Power BI permet de maximiser l’utilisation des données, en proposant des fonctionnalités avancées comme l’intégration avec d’autres outils et services, la modélisation de données complexes et la mise en place de solutions d’analyse prédictive.
Alors, si vous souhaitez aussi faire partie de l’élite qui utilisent Power BI, on vous invite à rejoindre une formation complète qui traite tout les volets de cet outil.
Il s’agit donc de Power BI Academy, la formation la plus complète sur Power BI, et la plus suivis aussi par les professionnels de différents domaines.
Le programme de la formation :
Le programme de la formation inclus donc les volets suivant :
- Les bases de Power BI
- Comment Importer vos données dans Power BI
- Comment transformer vos données
- Comment créer un modèle de données
- Créer des rapports et tableaux de bord à fort impact
- Utiliser le langage DAX comme un pro
- Déployer vos rapport dans le services Power BI
Vous aimez tout partager ?
Partagez cet article avec quelqu’un qui en a besoin !
Suivez nous pour plus d’infos :
Vous pourriez aussi aimer lire :
5 étapes pour mener une bonne carrière en Data
Découvrez la différence entre Power Pivot et Power Query !
Comment utiliser Power Pivot dans Excel ?
