Dans un monde de plus en plus digitalisé où les données sont devenues la nouvelle matière première, le rôle du data scientist s’est imposé comme une figure incontournable. Au cœur de l’intelligence artificielle, ce professionnel aux multiples facettes est chargé de transformer des volumes massifs de données en informations exploitables pour la prise de décision stratégique. Pour mener à bien cette mission, il est impératif de maîtriser un ensemble de compétences spécifiques.
Connaissances en mathématiques et statistiques
Essentielles pour une analyse approfondie des données, les compétences en mathématiques et statistiques sont fondamentales pour un Data Scientist. Les statistiques descriptives permettent par exemple de résumer et de synthétiser un ensemble de données volumineux à l’aide d’indicateurs tels que la moyenne, la médiane, le mode ou l’écart-type. Grâce à des tests statistiques, le data scientist peut par ailleurs évaluer l’existence de relations entre différentes variables, vérifier des hypothèses et quantifier l’incertitude associée aux résultats. En ce qui concerne les mathématiques, l’algèbre linéaire fournit un cadre théorique pour représenter et manipuler des données sous forme de matrices et de vecteurs. Ces concepts sont fondamentaux pour comprendre le fonctionnement des algorithmes de machine learning, tels que la régression linéaire ou les réseaux de neurones. Comme on peut le voir sur ecole.cube.fr, ces compétences mathématiques permettent de développer des modèles robustes et d’analyser leur performance avec rigueur.
Compétences en gestion de données
Au-delà des fondamentaux en mathématiques et statistiques, le data scientist doit également maîtriser les techniques de gestion et de manipulation des données. Ces compétences lui permettent de collecter, de nettoyer, de transformer et de stocker les données de manière efficace afin de les rendre exploitables pour l’analyse. Techniquement, le data scientist doit être à l’aise avec les systèmes de gestion de bases de données relationnelles tels que MySQL, PostgreSQL ou SQL Server. Le langage SQL (Structured Query Language) est davantage incontournable pour extraire les données pertinentes et les affiner pour l’analyse. Maitriser cette compétence permet au professionnel de rédiger des requêtes complexes pour extraire des sous-ensembles de données, de joindre différentes tables pour obtenir des informations plus complètes et de gérer les transactions pour garantir l’intégrité des données. Outre ces compétences, il est également demandé au data scientist d’avoir une aisance en matière de communication et de présentation des résultats issus de ses analyses. De même, il doit démontrer une capacité à identifier les problèmes et à proposer des solutions basées sur les données sans oublier l’importance de suivre des cours et des formations pour mettre à jour ses compétences.
