Course
Comment devenir Data Scientist en 2024
La science des données est aujourd'hui omniprésente. Les unes après les autres, les entreprises du monde entier se tournent vers la science des données pour résoudre les problèmes les plus divers. Cette situation a placé les scientifiques des données dans une position avantageuse en ce qui concerne l'emploi et la rémunération.
Naturellement, de nombreuses personnes s'intéressent à l'apprentissage du métier de data scientist. Si vous lisez cet article, vous êtes peut-être l'une de ces personnes. Nous vous présentons ici tout ce que vous devez savoir pour devenir data scientist, y compris un moyen efficace et attrayant d'apprendre ce dont vous avez besoin pour démarrer dans le monde de la science des données.
Nous avons sélectionné la science des données dans notre liste des meilleures carrières dans le domaine de l'analyse, et vous pouvez trouver d'autres rôles dans notre article complet.
Obtenez une certification en science des données
Validez vos compétences professionnelles de data scientist.
Que fait un scientifique des données ?
Un article entier est consacré à la compréhension de la science des données. Nous y explorons le rôle que peut jouer un scientifique des données. Essentiellement, les scientifiques des données s'efforcent de comprendre et d'analyser en profondeur les données afin de fournir des informations exploitables.
Dans un environnement professionnel, ils travaillent avec plusieurs équipes pour jeter les bases d'une analyse solide. Cela signifie qu'il faut développer des stratégies pour capturer, rassembler et nettoyer les données provenant de différentes sources. Après avoir organisé et exploré ces données, ils peuvent ensuite élaborer des solutions et communiquer leurs conclusions à l'ensemble de l'entreprise.
Les scientifiques des données travaillent souvent avec d'autres professionnels, notamment des ingénieurs de données, des analystes, des architectes informatiques, des développeurs d'applications et des parties prenantes de l'entreprise.
Analyste de données ou scientifique de données : Quelle est la différence ?
Nous avons un guide complet comparant les analystes de données et les scientifiques de données. Toutefois, en résumé, bien que les deux fonctions travaillent avec des données, elles diffèrent en termes de portée et de responsabilité :
- Les analystes de données travaillent généralement à l'interprétation des données existantes afin de fournir des informations exploitables. Ils peuvent utiliser des modèles et des outils plus simples.
- Les scientifiques des données jouent un rôle plus large et formulent souvent les questions auxquelles il faut répondre. Ils tirent des conclusions à l'aide d'outils et de modèles avancés, y compris des algorithmes d'apprentissage automatique.
Pourquoi devenir Data Scientist ?
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles une personne peut choisir de faire carrière dans la science des données. C'est un secteur qui peut être extrêmement gratifiant et qui offre un environnement intellectuellement stimulant. Les scientifiques des données doivent rester à l'affût des dernières tendances et évolutions technologiques et travailler dans un environnement souvent dynamique.
Donc, si vous êtes intellectuellement curieux, que vous avez un esprit analytique et que vous aimez travailler avec des données et des technologies, le métier de data scientist pourrait être fait pour vous.
En outre, il existe de nombreuses opportunités d'emploi sur pour les data scientists talentueux. Les données de Statista montrent que le marché du big data devrait croître de manière significative dans les années à venir, avec une valeur prévue de 103 milliards de dollars en 2027, contre 84 milliards de dollars en 2024.
De même, le Bureau américain des statistiques du travail prévoit une hausse de 35 % des emplois dans le secteur de la science des données entre 2021 et 2031, soit bien plus que la moyenne nationale de 4 %.
Cette croissance se reflète dans la popularité des carrières en science des données, avec des organisations telles que U.S. News & World Report classant les scientifiques des données au quatrième rang des meilleurs emplois dans le domaine de la technologie, au septième rang des meilleurs emplois dans le domaine des STIM et au huitième rang des meilleurs emplois en général.
Si vous n'êtes toujours pas convaincu de l'intérêt de cette carrière, le salaire moyen d'un data scientist peut être intéressant. Avec un salaire médian de 108 000 dollars par an, il est clair que la demande de scientifiques des données est satisfaite par un généreux programme de rémunération.
Quelles sont les qualifications requises pour les Data Scientists ?
La question de savoir si un diplôme est nécessaire pour devenir data scientist fait l'objet d'un débat. De nombreux professionnels sont entrés dans le secteur par d'autres voies, mais une qualification universitaire peut être bénéfique.
La plupart des programmes et des emplois pour diplômés recherchent des personnes ayant des qualifications en informatique, en science des données, en mathématiques, en statistiques, en ingénierie et même en physique. Toutefois, certains programmes permettent à toute personne titulaire d'un diplôme de se former au métier de data scientist.
Nous reviendrons plus loin sur les compétences exactes, mais une connaissance pratique des langages de programmation tels que Python, R, SQL et/ou Julia peut s'avérer utile.
D'autres découvriront qu'ils peuvent compter sur leur propre apprentissage, en acquérant les compétences et l'expérience nécessaires à leur rythme et en impressionnant les employeurs lors des entretiens d'embauche. Par exemple, notre filière Data Scientist with Python peut vous aider à acquérir toutes les compétences nécessaires pour démarrer une carrière dans la science des données.
Vous pouvez également obtenir une certification en tant que scientifique de données avec DataCamp et prouver vos connaissances en science des données à des employeurs potentiels.
Quelles sont les compétences dont les scientifiques des données ont besoin ?
Dans un autre article, nous avons abordé plus en détailles 15 principales compétences des data scientists, que nous allons donc résumer ici. Essentiellement, pour réussir dans la science des données, vous aurez besoin de diverses compétences matérielles et immatérielles.
Compétences spécifiques
Ce sont les compétences techniques que vous devrez développer pour devenir un data scientist à part entière :
- Python
- R
- Statistiques et mathématiques
- SQL et NoSQL
- Visualisation des données
- Apprentissage automatique
- Apprentissage en profondeur
- Traitement du langage naturel
- Big data
- Informatique en nuage
Compétences non techniques
Il s'agit de compétences transversales qui ne sont pas spécifiques à un emploi mais qui sont néanmoins nécessaires. Pour un scientifique des données, il s'agit notamment de :
- Communication
- Récit de l'histoire
- Pensée critique
- Sens des affaires
- Résolution de problèmes
- Travail d'équipe
Quel est le salaire moyen d'un Data Scientist ?
Nous avons abordé en détail les salaires dans le domaine de la science des données dans un article séparé, en donnant une ventilation des salaires en fonction de différents facteurs. Mais pour résumer brièvement :
- Les données sur le salaire moyen varient selon les sources. Par exemple, aux États-Unis, Glassdoor donne un salaire moyen de 158 000 dollars par an en 2024, tandis que PayScale l'estime à 100 000 dollars par an sur la base de plus de 9 000 profils salariaux.
- Les responsables de la science des données sont généralement ceux qui gagnent le plus, avec des salaires allant de 76 000 à 239 000 dollars par an, selon Indeed.
- Les salaires des data scientists et des data engineers tendent à être similaires, allant de 77 000 à 194 000 dollars par an pour les scientifiques et de 81 000 à 197 000 dollars par an pour les ingénieurs.
- La taille de l'entreprise a son importance : les entreprises de plus de 1 000 salariés versent un salaire médian compris entre 90 000 et 110 000 dollars par an, contre environ 80 000 dollars pour les entreprises de taille moyenne (26 à 1 000 salariés) et 60 000 dollars pour les petites entreprises et les jeunes pousses (2 à 25 salariés).
Comment devenir un scientifique des données
À ce stade, vous êtes probablement impatient de commencer votre parcours pour devenir un scientifique des données. Mais par où commencer ? Vous trouverez ci-dessous les huit étapes à suivre pour devenir un scientifique des données en partant de zéro.
Comme nous l'avons déjà dit, les besoins exacts en matière de data scientist dépendent de toute une série de facteurs, mais voici quelques-unes des étapes les plus fréquemment citées :
1. Apprenez à manipuler des données, à les visualiser et à établir des rapports.
Lorsque vous travaillerez pour devenir un scientifique des données, vous serez souvent confronté à des ensembles de données volumineux et complexes. Pour donner un sens à ces informations (pour vous-même et pour les autres), vous devez apprendre à les traiter. C'est là que les compétences en matière de traitement des données s'avèrent utiles. C'est ici que vous nettoyez, organisez et transformez les données brutes dans un format à partir duquel vous pouvez les analyser et tirer des conclusions.
Vous pouvez utiliser différents outils pour traiter les données, mais des bibliothèques comme Pandas en Python sont souvent le meilleur choix. Pour plus d'informations, vous pouvez consulter notre fiche sur la manipulation des données en Python avec pandas.
Lorsqu'il s'agit de présenter vos données avec impact, vous devez maîtriser la création de rapports et la visualisation des données. Vous pouvez en savoir plus sur les meilleurs outils de visualisation de données disponibles, ce qui vous offre un éventail d'options en fonction de votre objectif final.
2. Travaillez vos compétences en statistiques, en mathématiques et en apprentissage automatique.
Si vous n'avez pas nécessairement besoin d'un diplôme dans ces domaines, vous devez en revanche en avoir une connaissance fonctionnelle. En général, vous voudrez couvrir des domaines tels que le calcul, l'algèbre linéaire et les statistiques. Cependant, il est utile d'évaluer l'objectif que vous poursuivez en apprenant ces choses.
Par exemple, l'apprentissage du calcul peut vous aider à apprendre à créer des algorithmes d'optimisation pour l'apprentissage automatique, bien qu'il existe des fonctions dans Python et R qui peuvent prendre en charge le calcul pour vous. Par exemple, la compréhension d'un sujet tel que la descente de gradient peut vous aider à mesurer le changement dans la sortie d'une fonction lorsque vous modifiez les entrées, ce qui permet d'affiner les modèles d'apprentissage automatique.
Si vous souhaitez rafraîchir vos connaissances en algèbre linéaire, notre cours d'algèbre linéaire pour la science des données en R peut vous aider à travailler avec des vecteurs et des matrices, à résoudre des équations matrice-vecteur, à effectuer des analyses de valeurs propres/vecteurs propres et à utiliser l'analyse en composantes principales pour réduire la dimension des ensembles de données du monde réel. Ces domaines sont tous utiles pour les mathématiques appliquées et la science des données.
De même, Intermediate Statistical Modeling in R couvre certains sujets essentiels des statistiques de l'apprentissage automatique, vous aidant à progresser dans des domaines clés.
3. Apprendre à coder
Dans notre article sur les meilleurs langages de programmation pour les data scientists, nous explorons en détail certains des meilleurs langages que vous devriez envisager d'apprendre dès maintenant. Compte tenu de leur polyvalence et de leur omniprésence, deux des choix les plus évidents pour les scientifiques des données sont Python et R.
Bien entendu, travailler avec des données signifie également travailler avec des bases de données, et SQL est donc un autre langage de programmation essentiel. Heureusement, c'est un langage relativement simple une fois que vous avez appris Python et R.
Julia est un bon choix une fois que vous avez appris Python, R et SQL. Avec Julia, vous disposez d'un langage conçu dès le départ pour la science des données, ce qui le rend rapide et intuitif. Si vous commencez à travailler avec des ensembles de données très volumineux, vous aurez peut-être besoin d'autres langages, mais en attendant, ces quatre langages suffisent.
Avec un langage comme Java, vous disposez d'un langage à source ouverte connu pour son efficacité et ses performances. Pour la science des données, les machines virtuelles Java fournissent un cadre solide et efficace pour les outils populaires de big data tels que Hadoop, Spark et Scala.
D'autres langages de codage méritent d'être appris pour la science des données avec de très grands ensembles de données, notamment Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB et SAS.
4. Comprendre les bases de données
Nous avons mentionné SQL dans le sujet ci-dessus, et c'est un point qui mérite d'être répété. Les bases de données relationnelles permettent aux scientifiques de stocker rapidement et efficacement des données structurées. Lorsque vous collectez et organisez des données, vous trouverez souvent que SQL est votre outil préféré.
SQL vous permet de manipuler des données structurées, d'interroger des bases de données, de manipuler, de préparer et d'expérimenter des données, et bien plus encore. De plus, SQL est souvent déployé avec Python, avec des bibliothèques comme SQLite, PostgreSQL et MySQL qui vous aident à connecter différentes sources de données.
5. Apprenez à travailler avec des données massives (big data)
Nous avons déjà abordé brièvement le fait qu'en tant que scientifique des données, vous travaillerez souvent avec de grands ensembles de données. À une époque où tout et chacun produit plus de données que jamais, ces ensembles de données sont de plus en plus volumineux, ce qui les rend plus difficiles à collecter, à maintenir et à traiter.
Pourtant, à l'adresse, un data scientist compétent peut extraire des informations nouvelles et détaillées de ces énormes ensembles de données. Apprendre à utiliser des plateformes cloud telles que AWS, Microsoft Azure et Google Cloud peut être bénéfique pour votre carrière de data scientist. De même, des outils tels qu'Apache Spark peuvent aider au traitement et à l'analyse des données volumineuses (big data), à l'adresse et à l'apprentissage automatique.
Vous pouvez apprendre les principes fondamentaux du big data avec PySpark grâce à notre cours, qui couvre certains des aspects essentiels du traitement de grandes quantités de données à des fins d'analyse.
6. Acquérir de l'expérience, s'entraîner et rencontrer d'autres scientifiques des données
Comme pour toute carrière, vous aurez besoin d'un maximum d'expérience et de pratique pour devenir data scientist. Heureusement, il existe de nombreuses façons de s'impliquer dans les communautés, de travailler sur des projets et de développer vos compétences en science des données.
Par exemple, DataCamp Workspace fournit un carnet de notes collaboratif basé sur le cloud qui vous permet d'analyser des données, de collaborer avec d'autres personnes et de partager des idées. Workspace est conçu pour vous permettre de passer de l'apprentissage de la science des données à la pratique de la science des données. Il dispose également d'ensembles de données intégrés, ce qui vous permet d'analyser les données en quelques minutes.
Vous pouvez également appliquer vos connaissances à divers projets de science des données, ce qui vous permet de résoudre des problèmes réels à partir de votre navigateur.
7. Faites un stage ou postulez à un emploi
Une fois que vous aurez développé toutes les compétences mentionnées ci-dessus, vous voudrez les appliquer dans des contextes plus professionnels. Une fois que vous êtes sûr de posséder les compétences de data scientist nécessaires pour répondre aux attentes d'un poste, vous pouvez commencer à postuler à des stages ou à des emplois.
Consultez notre guide complet sur les candidatures aux emplois en science des données et apprenez à vous démarquer des autres candidats. Vous aurez probablement besoin d'un portfolio assez complet démontrant un éventail de compétences, et vous devrez également vous préparer à l'avance à l'entretien avec le data scientist.
8. Suivez la communauté et engagez-vous avec elle
Si vous souhaitez devenir data scientist, vous devrez vous tenir au courant de l'évolution rapide de ce secteur. Il n'y a pas de meilleur moyen de rester informé des développements dans le domaine de la science des données que de s'engager auprès d'une communauté souvent généreuse et dévouée.
Outre les sites de médias sociaux tels que LinkedIn, Twitter, Discord et Reddit, vous pouvez suivre toutes sortes de sites de niche, de blogs et de leaders de la science des données. Recherchez des personnes qui s'intéressent aux mêmes domaines que vous, demandez des conseils, participez aux discussions et impliquez-vous dans ce qui se passe. Et, bien sûr, consultez le podcast DataFramed pour obtenir des informations sur l'industrie de la part d'un grand nombre de professionnels des données.
Les parcours de formation pour devenir Data Scientist
Devenir data scientist est un parcours qui peut commencer à partir de différents niveaux de formation. Comme nous l'avons vu, une licence en science des données, en informatique ou dans un domaine connexe est souvent la première étape à franchir. Pourtant, en réalité, il existe de multiples voies pour acquérir les compétences nécessaires :
- Cours et certifications en ligne: Commencer par des ressources en ligne telles que les cours de science des données de DataCamp est un excellent moyen d'acquérir les compétences nécessaires. En plus de développer vos connaissances dans différents domaines, vous pouvez également travailler pour devenir un data scientist certifié grâce à notre certification reconnue.
- Diplôme de premier cycle. Une licence en science des données, en informatique, en statistiques ou dans un domaine connexe constitue une base solide.
- Maîtrise. Un master en science des données peut être bénéfique pour ceux qui cherchent à se spécialiser ou à acquérir des compétences avancées.
- Cours d'initiation à la science des données: Les camps d'entraînement à la science des données proposent une formation intensive pour vous aider à acquérir rapidement des compétences pratiques. Vous pouvez en savoir plus sur les meilleurs bootcamps en science des données et sur d'autres options dans notre article séparé.
Réflexions finales
Le chemin qui mène au métier de data scientist est aussi passionnant qu'enrichissant. La science des données étant omniprésente dans tous les secteurs et toutes les industries, le rôle d'un data scientist n'a jamais été aussi crucial. Que vous soyez motivé par la curiosité intellectuelle, la promesse d'un salaire lucratif ou le désir de prendre des décisions impactantes basées sur des données, une carrière dans la science des données offre des possibilités infinies.
Comme nous l'avons expliqué dans ce guide complet, il existe de nombreuses possibilités d'entrer dans ce domaine dynamique. Qu'il s'agisse d'une formation formelle en informatique ou en statistiques ou d'un apprentissage autonome par le biais de cours en ligne, de parcours et de certifications tels que ceux proposés par DataCamp, le parcours peut être adapté à vos besoins et à vos préférences.
Le marché de l'emploi pour les scientifiques des données est en plein essor, avec une croissance significative prévue dans les années à venir. Cette croissance ne concerne pas seulement les possibilités d'emploi, mais aussi la variété des rôles et des spécialisations dans ce domaine. Que vous vous voyiez comme un "data wrangler", un ingénieur en apprentissage automatique ou un analyste en intelligence économique, il y a un créneau pour vous.
Si vous avez l'esprit d'analyse, aimez résoudre des problèmes et êtes intrigué par la puissance des données, il n'y a pas de meilleur moment pour devenir un scientifique des données. Commencez dès aujourd'hui avec notre parcours de carrière Data Scientist with Python.
Obtenez une certification Top Data
FAQ
Comment devenir un data scientist en partant de zéro ?
Il peut être difficile de partir de zéro, mais vous pouvez apprendre la science des données par vous-même. Commencez par maîtriser les bases de la statistique et des mathématiques, avant d'apprendre à coder en Python, R et SQL. Ensuite, vous devez comprendre les bases de données relationnelles et la manière dont vous pouvez les utiliser pour organiser et analyser les données. Vous voudrez également apprendre à présenter vos données avec impact, en maîtrisant certaines techniques de visualisation des données. Après avoir travaillé dans le domaine du big data et de l'apprentissage automatique, vous souhaiterez acquérir le plus d'expérience possible, en vous fixant des objectifs, en entreprenant des projets et en rejoignant des communautés de data scientists.
Peut-on devenir data scientist sans diplôme ?
Bien que de nombreux postes de data scientist de haut niveau requièrent une qualification universitaire, souvent un master, il est possible de percer dans ce domaine sans diplôme. Vous devrez faire preuve de patience, de dévouement, d'un certain flair naturel et d'une capacité à être flexible et agile, mais vous pouvez vous forger une carrière dans ce créneau si vous êtes déterminé(e).
Combien de temps faut-il pour devenir data scientist ?
Comme nous le soulignons dans notre FAQ sur la science des donnéesil faut en moyenne 7 à 12 mois d'études intensives à une personne qui n'a pas d'expérience préalable en matière de codage et/ou de connaissances en mathématiques pour devenir un scientifique des données débutant. Cependant, il existe tellement de compétences en science des données que vous pouvez continuer à apprendre tout au long de votre carrière.
À qui s'adresse la carrière de data scientist ?
La nature de cette carrière convient aux personnes curieuses, analytiques et passionnées par l'information. Il requiert souvent des compétences en matière de résolution de problèmes, ainsi que de la ténacité et de la motivation personnelle. Les personnes capables de communiquer des problèmes complexes de manière succincte et compréhensible s'épanouissent souvent dans cette fonction.
Quelles sont les tâches les plus courantes des scientifiques des données ?
Une grande partie du rôle d'un scientifique des données se concentre sur l'exploration, la modélisation et le déploiement des données. Les scientifiques des données exposent souvent le problème, recueillent et nettoient les données, et tirent des conclusions sur les informations qu'ils ont collectées. Pour en savoir plus, consultez notre guide des cas d'utilisation de la science des données.
Apprenez-en plus sur la science des données avec ces cours !
Course
Introduction à la science des données en Python
Course