Mythe brisé : la science des données n'a pas besoin de codage

Le marché mondial des carrières en science des données augmente rapidement et devrait croître à un TCAC de 30 % de 2019 à 2024. La science des données devient lentement l'un des domaines les plus importants de l'industrie informatique. En effet, de plus en plus d'entreprises adoptent des technologies avancées de science des données pour la collecte de données, l'analyse des performances, la prévision des tendances et la maximisation des revenus.

Une idée fausse courante autour du cheminement de carrière en science des données est qu'il vous oblige à maîtriser le codage et les algorithmes informatiques. Cependant, la science des données comprend de nombreux autres sujets comme les statistiques, les mathématiques, la visualisation de données, la régression, la résolution d'erreurs, etc. Elle est basée sur des données et a beaucoup à voir avec ce que vous en faites, pas nécessairement comment.

En quoi consiste la Data Science ?

Dans une carrière en science des données, les professionnels travaillent sur d'énormes quantités de données ou d'informations pour trouver des modèles tels que les préférences des consommateurs et les tendances marketing afin d'aider une entreprise à élaborer une stratégie. Ces capacités de prise de décision basées sur les données sont nécessaires pour le marketing, la conception de produits, la génération de revenus, la notoriété de la marque, etc.

Les trois principaux ensembles de compétences que vous devrez maîtriser en tant que data scientist sont :

1. Raisonnement mathématique pour résoudre les problèmes du monde réel le plus rapidement possible.
2. Compétences en communication pour expliquer vos observations et conclusions.
3. Outils et logiciels d'analyse pour travailler avec le Big Data et ses structures et façonner les politiques commerciales.

Compétences requises en Data Science

Bien qu'il soit bon de connaître le codage à travers des langages de programmation comme Python, R et Java, ne pas être un expert en codage ne fermera aucune porte à une carrière réussie en science des données. Il y a quelques compétences techniques et non techniques essentielles que vous pouvez apprendre.

1. Statistiques

Lorsque vous travaillez avec des données, vous devez savoir comment extraire des informations vitales à partir de données brutes, comme l'exige l'organisation. Ensuite, vous devez déduire des modèles utiles à partir des données consolidées à l'aide d'analyses statistiques, de représentations graphiques et de techniques de régression.

Les concepts de base que vous devez maîtriser pour une carrière en science des données sont les techniques de probabilité, d'échantillonnage, de distribution des données, de test d'hypothèses, de corrélation, de variance et de régression. Vous devrez également apprendre différentes méthodes statistiques pour la modélisation des données et les processus de réduction des erreurs afin d'affiner les données pour une utilisation ultérieure.

2. Données ELT

Les processus d'extraction de données, de chargement de données et de transformation de données (Data ELT) sont des compétences cruciales en science des données et en analyse. Un data scientist gère les fonctionnalités impliquées dans ces départements.

La première étape, l'extraction de données, comprend la collecte de données à partir de diverses sources telles que des fichiers, des systèmes de gestion de bases de données, des bases de données NoSQL, des sites Web de suivi des utilisateurs, etc., à l'aide d'outils d'extraction de données . Ces données collectées sont ensuite transformées selon la logique métier pour constituer un exercice de création de valeur. Une fois les données nettoyées, la redondance éliminée et manipulée, l'intégration des données est effectuée et elle est envoyée pour l'entreposage des données. Enfin, le data scientist le charge dans un entrepôt de données pour le reporting et l'analyse.

3. Analyse exploratoire des données

La confrontation et l'exploration des données sont connues sous le nom d'analyse exploratoire des données. Ils constituent une compétence essentielle pour les data scientists. Il s'agit de nettoyer les données pour les débarrasser de toutes les erreurs, de les valider pour une utilisation professionnelle, de les structurer pour un traitement ultérieur et de les standardiser.

Si vous n'êtes pas à l'aise avec le codage, vous pouvez essayer les outils d'analyse de données exploratoires suivants :

• Microsoft Excel
• Mineur rapide
• Trifacta
• Weka
• Tableau Public
• Studio de science des données
• Projet Tanagra
• KNIME

Ces outils vous aideront à travailler avec des modèles avancés d'apprentissage automatique pour la visualisation des données, le clustering, la régression, le déploiement, etc.

4. Apprentissage automatique

La modélisation prédictive à l'aide de techniques, d'outils et d'algorithmes d'apprentissage automatique est cruciale pour une carrière en science des données. Les concepts que vous devez maîtriser sont les modèles d'arbres, les algorithmes de régression, le clustering, les techniques de classification et la détection d'anomalies. Il existe de nombreux logiciels sur Internet pour vous aider à travailler sur des ensembles de données sans avoir à écrire de code Python.

L'apprentissage automatique est un excellent moyen de visualiser les données et leurs modèles pour prendre des décisions commerciales. Vous pouvez utiliser les outils de l'interface utilisateur graphique (GUI) pour concevoir des tableaux, des graphiques, des histogrammes et d'autres graphiques utiles lors des réunions avec les clients.

5. Cadres de traitement de données volumineuses

Un cadre de traitement de données volumineuses prend en charge le prétraitement des données, la modélisation, la transformation et l'efficacité des calculs. Les principaux frameworks qu'un data scientist doit connaître aujourd'hui sont :

• HadoopName
• Étincelle
• Apache Flink
• Tempête Apache
• Apache Samza

La compétence à laquelle un scientifique des données doit accorder une attention maximale est la capacité de faire des inférences de grande valeur à partir d'un ensemble de données donné. Ces informations commerciales aideront ensuite à améliorer la section marketing et vente de l'entreprise. Les cadres de traitement de données volumineuses mentionnés ci-dessus vous y aideront.

Parcours de carrière de scientifique de données

Pour commencer votre carrière en science des données, vous pouvez commencer à acquérir des connaissances théoriques et une expérience pratique dans les compétences énumérées ci-dessus. Vous pouvez vous tourner vers des cours en ligne comme le programme exécutif en science des données proposé par IIIT Bangalore en association avec upGrad .

Il s'agit d'un programme de certification en ligne de 12 mois qui vous enseigne tous les sujets de science des données requis à travers plus de 400 heures de contenu vidéo, plus de 60 projets industriels et plus de 40 sessions en direct sous la direction de mentors professionnels. Il est conçu pour les professionnels en activité et couvre les sujets suivants :

• Introduction à la programmation Python (vous connaîtrez les bases)
• Statistiques déductives
• Tests d'hypothèses
• Régression linéaire
• Modèles d'arbres
• Regroupement
• Visualisation de tableaux
• Étude de cas de narration
• Traitement du langage naturel
• Introduction aux réseaux de neurones

Avec des projets industriels tels que l'étude de l'offre et de la demande d'Uber, l'étude de cas sur le taux de désabonnement des télécommunications et l'étude d'évaluation des films IMDb, ce cours vise à doter l'étudiant de compétences avancées en science des données. De plus, il propose une aide au placement et des ateliers de création de profil pour vous aider à décrocher facilement un emploi dans ce domaine.

Une fois que vous avez bien appris vos concepts, vous devez vous concentrer sur les compétences non techniques pour survivre dans le cheminement de carrière des scientifiques des données. Pour les non-programmeurs, le meilleur support à prendre est celui des outils GUI pour lisser le fonctionnement des méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse de données. De plus, devenez un conteur captif. Même si les algorithmes de la machine s'occupent des données, vous devriez être en mesure de transmettre les inférences afin que les parties prenantes saisissent l'idée presque immédiatement.

Conclusion

Une fois que vous avez commencé votre carrière dans la science des données, développez un sens aigu des affaires dans votre secteur et devenez un expert qualifié dans n'importe quel domaine (finance, technologie, santé, vente au détail, etc.). Il y a une grande portée dans cette ligne de carrière dans la prochaine décennie.