La pandémie de COVID-19 a accéléré la transformation numérique dans tous les secteurs. Les organisations génèrent plus de données que jamais, et la demande de data scientists n'a jamais été aussi forte. D'après le rapport LinkedIn 2020 sur les métiers émergents, le poste de Data Scientist se classe troisième parmi les métiers à la croissance la plus rapide (37 % par an), juste derrière d'autres métiers très data comme ingénieur en robotique et spécialiste en intelligence artificielle. Cette dynamique ne semble pas faiblir, puisque le Bureau of Labor Statistics américain anticipe 11,5 millions de nouveaux emplois en data science d'ici 2026.
Dans cet article, nous revenons sur ce qu'est la data science, les types d'opportunités de carrière dans ce domaine, et quelques bonnes pratiques pour y faire vos premiers pas.
Qu'est-ce que la data science, exactement
En bref, la data science est un domaine interdisciplinaire qui combine programmation, statistiques, intelligence artificielle et expertise métier pour extraire des informations exploitables à partir des données. Elle est à l'origine d'applications parmi les plus utiles et visibles dans notre quotidien. Voici quelques cas d'usage sur lesquels les data scientists travaillent régulièrement :
- Moteurs de recommandation : L'un des usages les plus courants de la data science concerne les moteurs de recommandation que vous retrouvez dans des applications de divertissement comme Netflix, Spotify ou YouTube.
- Prévision de séries temporelles : Qu'il s'agisse de cours boursiers, de ventes ou de consommation énergétique, les data scientists analysent et prévoient fréquemment des séries temporelles.
- Gestion de la chaîne d'approvisionnement : Les data scientists réinventent la supply chain en utilisant les données pour optimiser la planification de l'offre et de la demande, améliorer les processus d'expédition, et plus encore.
- Tableaux de bord et analytique : Les data scientists aident les décideurs à prendre de meilleures décisions, notamment en révélant des insights inédits grâce à des tableaux de bord.
Les différents métiers de la data science
Le terme « data science » sert souvent de fourre-tout pour désigner tout travail lié aux données. Il recouvre en réalité un éventail de rôles, tous aussi stimulants qu'essentiels. Voici les intitulés les plus courants et ce qu'ils recouvrent :
- Data Scientist : Les Data Scientists explorent, extraient et communiquent des insights à partir des données de l'entreprise. Ils transmettent ces enseignements à des parties prenantes non techniques et maîtrisent les workflows de machine learning ainsi que leur mise en perspective avec les enjeux métiers. Ils mobilisent un large éventail de compétences techniques et des outils comme Python, R, SQL, etc.
- Data Analyst : Les Data Analysts analysent les données et restituent les insights issus de leurs analyses. Ils maîtrisent le workflow d'analyse de données et restituent leurs résultats via un mix d'outils avec ou sans code, tels que Python, R, SQL, Tableau ou Power BI.
- Machine Learning Scientist : Les Machine Learning Scientists conçoivent des systèmes de machine learning à l'échelle. Ils produisent des prédictions à partir des données grâce à des modèles pour résoudre des problèmes comme l'attrition clients ou la valeur vie client. Ils sont responsables du déploiement de ces modèles pour l'usage de l'organisation.
Le saviez-vous ? DataCamp recrute pour divers postes, de data scientists et experts en machine learning à directeurs et directrices de l'analytics. Si la data science vous passionne mais que vous estimez ne pas encore avoir toutes les compétences techniques, explorez nos autres offres en produit, marketing et contenu.
Comment percer dans la data science
Il n'existe pas de parcours unique pour entrer dans la data science, mais voici quelques repères pour vous orienter.
- Formation : La plupart des postes en data science exigent au minimum une licence. Plus important encore, il faut démontrer que vous maîtrisez les langages de programmation, les statistiques et le machine learning. Les options vont de l'enseignement traditionnel aux plateformes d'apprentissage en ligne et aux bootcamps.
- Mettez en avant un portfolio de projets : L'une des meilleures façons de prouver vos connaissances est de présenter un portfolio. Les meilleurs portfolios mettent en lumière des projets portés par la passion, sur des jeux de données qui vous stimulent vraiment, plutôt que sur des jeux archiconnus comme Titanic ou MNIST. Parcourez les publications de DataCamp Workspace pour découvrir différents types de projets de portfolio.
- Envisagez une certification : Les certifications complètent efficacement un portfolio et attestent vos compétences. La certification DataCamp en data science est reconnue par de grands employeurs et vous aidera à prouver votre expertise aux recruteurs.
- Acquérez de l'expérience : Une excellente façon de convaincre les recruteurs est de montrer que vous avez déjà pratiqué. Stages, programmes pour jeunes diplômés, missions temporaires, freelance, etc. sont autant de voies possibles.
- Capitalisez sur vos compétences non techniques : Les diplômés des sciences humaines et sociales apportent de solides soft skills, mais aussi des capacités d'analyse critique et de prise de décision. Des études en économie, psychologie, sociologie ou même journalisme contribuent à la réussite dans un domaine pluridisciplinaire comme la data science. Par ailleurs, à l'ère d'une IA éthique, des compétences comme l'empathie, l'écoute active et la créativité sont des atouts majeurs.
L'avenir de la data science
Tout au long de cet article, nous avons vu à quel point la data science devient centrale pour les organisations et comment cela alimente sa croissance — une tendance qui va s'intensifier. Il est probable que la demande pour l'intitulé « data scientist » diminue avec le temps, mais le besoin en compétences data, lui, ne faiblira pas. La culture des données et la montée en compétences restent des priorités pour rester compétitif à l'ère des données.
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