Chaque jour, de plus en plus de personnes se lancent dans la data science. Plusieurs raisons expliquent cette tendance. D’abord, une demande en plein essor : selon le rapport LinkedIn 2020 sur les métiers émergents, la data science reste l’un des secteurs qui croissent le plus vite, en dépit du ralentissement de l’industrie dû à la pandémie de COVID-19.
Ensuite, la rémunération : les statistiques Glassdoor 2020 indiquent qu’un data scientist débutant gagne environ 89 000 $ USD. Enfin, une popularité remarquable : la Harvard Business Review affirmait dans un article marquant de 2012 que le métier de data scientist était le plus "sexy" du XXIe siècle.
Si vous envisagez de vous lancer dans l’aventure de la data science, n’hésitez pas — foncez. Pour vous aider à réussir, nous avons rassemblé 10 leçons et conseils pratiques pour vous guider et trouver votre place dans ce formidable univers.
- Démystifier la data science
- Qu’est-ce qu’un langage de programmation ?
- Au début, ça pique. Mais soyez patient.
- Vous n’êtes pas seul·e : ressources en data science
- L’art du code
- Par où commencer pour apprendre ?
- Continuez d’apprendre
- La data science est un moyen, pas une fin
- Un grand pouvoir implique de grandes responsabilités
- Conclusion : (vous serez) data, mon ami·e
Démystifier la data science
La data science est souvent citée avec d’autres mots-clés technos comme big data, intelligence artificielle et apprentissage automatique, ce qui complique la compréhension de ce qu’elle recouvre réellement.
En quelques mots, la data science est un domaine interdisciplinaire qui combine méthodes scientifiques, programmation, algorithmes et statistiques pour extraire des connaissances à partir des données. Elle regroupe un ensemble d’outils et de méthodologies puissants, applicables dans presque tous les secteurs. Les possibilités vont de l’exploration de données et de la collecte (comme le web scraping) à des applications à forte valeur ajoutée comme les moteurs de recommandation, la vision par ordinateur, les voitures autonomes ou le traitement du langage naturel, où l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond jouent un rôle clé.
Si la data science attire naturellement les profils issus de l’IT ou de la programmation, le domaine évolue vite et, aujourd’hui, tout le monde est le bienvenu, d’où qu’il vienne. Pourquoi ? Parce qu’en s’ouvrant à de nouvelles disciplines, la data science requiert de comprendre l’essentiel d’un domaine donné. Au-delà des compétences techniques et de code, les data scientists doivent posséder une certaine expertise métier pour donner du sens à leur travail : évaluer les données d’entrée, juger de la valeur et de la validité des insights, et distinguer ce qui a du sens de ce qui n’en a pas.
Qu’est-ce qu’un langage de programmation ?
Apprendre à coder est un passage obligé pour devenir data scientist. Il n’y a pas d’alternative, malgré la montée récente des plateformes d’IA et de data science "no-code". Si ces solutions permettent à des utilisateurs métier non techniques de créer des applications (pour pallier la pénurie de développeurs), les compétences, les ressources et l’état d’esprit des data scientists restent difficilement remplaçables — du moins pour l’instant.
La programmation fait partie du quotidien d’un data scientist. Mais qu’est-ce que programmer, au juste ? Et qu’est-ce qu’un langage de programmation ?
Programmer, c’est mettre en œuvre la réalisation de tâches automatisées sur un système informatique. Pour communiquer avec un ordinateur, on utilise des langages de programmation. Un langage de programmation est un ensemble de règles sémantiques et syntaxiques permettant d’écrire des instructions — des algorithmes — qu’un ordinateur exécutera pour accomplir une tâche précise.
Il existe des centaines de langages. En data science, les deux plus populaires sont Python et R. Ces deux langages sont excellents pour pratiquement toutes les tâches de data science. On les oppose souvent, mais l’approche la plus judicieuse consiste à les voir comme complémentaires : des alliés que l’on peut combiner pour tirer parti de tout leur potentiel et de leurs avantages respectifs. Bonne nouvelle, DataCamp propose un vaste catalogue de cours pour apprendre Python et R.
Au début, ça pique. Mais soyez patient.
Soyons honnêtes : apprendre à coder est difficile. Cela vaut pour tout le monde, quel que soit le parcours. Il est temps d’arrêter de penser qu’une personne issue d’informatique ou de mathématiques est mieux armée qu’un diplômé en sciences humaines. La vraie différence, c’est que la première a probablement commencé à programmer à l’université, quand la seconde non. Mais soyez sûr qu’elle aussi a peiné avec le code, surtout au début.
Coder, c’est comme aller à la salle de sport. Les premiers jours, ça fait mal. Les muscles sont endoloris et raides. On n’a pas l’habitude et, allongé sur le canapé, on a envie de laisser tomber. Mais si vous tenez bon et continuez à vous entraîner, les choses s’améliorent. Après quelques semaines, vous franchirez des paliers qui semblaient inatteignables. Peu à peu, la salle deviendra une habitude, et un jour vous réaliserez que vous aimez vous entraîner.
La plupart des bébés mettent entre neuf et quatorze mois à commencer à parler. Heureusement, un langage de programmation est bien plus simple qu’une langue humaine. Si vous êtes déterminé, vous devriez écrire des scripts simples en quelques mois. Comme pour le sport, l’apprentissage d’un langage de programmation demande de la patience.
Vous n’êtes pas seul·e : ressources en data science
Votre aventure en data science sera jalonnée d’obstacles. Vous pouvez rester bloqué en écrivant du code, ne pas comprendre pourquoi un script ne tourne pas correctement, ou ne pas savoir par où commencer une tâche donnée.
Pas de panique : vous n’êtes pas seul·e. L’un des grands atouts de la data science — et, plus largement, de l’écosystème de la programmation —, c’est qu’internet regorge de ressources pour vous aider à surmonter ces défis. Il suffit de poser les bonnes questions pour obtenir les bonnes réponses.
Voici une liste de ressources qui vous seront utiles tout au long de votre parcours :
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Stack Overflow : l’Oracle de Delphes des programmeurs. Avec plus de 16 millions d’utilisateurs, Stack Overflow est une plateforme publique de questions-réponses pour développeurs. Si vous avez un souci avec un script Python ou R, vous finirez probablement par chercher une solution sur Stack Overflow.
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Tutoriels : des difficultés avec une régression ? Vous ne savez pas par où commencer en web scraping ? Lire un tutoriel sur le sujet est un excellent point de départ. Vous trouverez des contenus complets sur de nombreux thèmes sur des plateformes reconnues comme DataCamp, et même sur YouTube.
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Cours en ligne : pour devenir expert d’un sujet, affûter vos compétences en code ou élargir vos horizons en data science, un cours est sans doute ce qu’il vous faut. L’offre est vaste, notamment chez DataCamp. Ne manquez pas d’explorer notre large sélection de cours.
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Livres de data science : les livres restent une excellente source d’information. Le nombre d’ouvrages dédiés à la data science a fortement augmenté ces dernières années, et beaucoup sont disponibles gratuitement en ligne. Une recommandation : les livres O’Reilly.
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Documentation : enfin, impossible de ne pas citer la documentation des packages. C’est l’un des éléments les plus importants d’un bon package ou d’une bibliothèque. Elle est la source primaire pour comprendre l’objectif et le fonctionnement d’un package. Même si ce n’est pas la lecture la plus palpitante, la solution à votre problème tient souvent à une fonction ou un paramètre que vous ne découvrirez qu’en lisant la documentation.
L’art du code
Après quelques mois d’entraînement, vous gagnerez en confiance. Vous aurez intégré de nombreux processus, syntaxes et commandes. Sans même vous en rendre compte, des automatismes apparaîtront et votre écriture de scripts deviendra plus fluide.
Vous finirez par voir plus large : vous découvrirez que coder est un art. Par exemple, vous comprendrez qu’il existe plusieurs façons de résoudre un problème, mais que certaines sont plus efficaces que d’autres. La recherche d’efficacité guidera votre travail, tant dans l’écriture que dans l’exécution du code. Cela vous amènera à apprendre de nouvelles stratégies de programmation.
Vous vous préoccuperez aussi davantage de la lisibilité. Souvenez-vous qu’elle est essentielle non seulement pour d’autres développeurs susceptibles de lire vos scripts, mais aussi pour votre « vous » futur. De petits ajustements — structure syntaxique, nommage des variables et fonctions, espaces et indentations — rendent le code plus propre et plus compréhensible. Ajouter des commentaires et documenter vos fonctions vous facilitera grandement la vie, ainsi qu’à vos lecteurs.
Par où commencer pour apprendre ?
Nous avons défini la data science comme un domaine interdisciplinaire combinant méthodes scientifiques, programmation, algorithmes et statistiques pour extraire des connaissances des données. Oui, cela fait beaucoup pour débuter. Le domaine est exigeant et il est facile de se sentir dépassé au départ. Rassurez-vous : toute personne qui entre en data science, quel que soit son parcours, doit suivre une phase d’apprentissage — il est tout simplement impossible de tout savoir d’emblée.
Alors, par où commencer ? Il n’y a pas une seule bonne réponse, mais vous n’irez pas loin sans des bases en programmation, en statistiques et en mathématiques. Côté programmation, au-delà de Python ou R, la maîtrise de SQL est incontournable. Pour les maths et les statistiques, pas de crainte : cela peut prendre du temps, mais vous finirez par comprendre ce qu’est une p-value ou un réseau de neurones artificiels.
En parallèle, vous pouvez agir pour gagner en visibilité et augmenter vos chances d’être recruté. Excellente idée : constituer un portfolio. À ce titre, nous vous recommandons vivement d’essayer notre DataCamp Workspace, un environnement en ligne pour écrire du code, mettre vos compétences en pratique sur des jeux de données intéressants et construire votre portfolio de data science. Vous pouvez aussi rédiger des articles, participer à des compétitions de data science ou passer des certifications en data science.
Continuez d’apprendre
Si vous pensez que décrocher votre premier poste en data science marque la fin de l’aventure, détrompez-vous. La data science est un domaine dynamique, en évolution rapide. Ce qui est en vogue aujourd’hui peut devenir obsolète demain. Pour prendre la mesure du paysage actuel, regardez ce schéma.
Source : FirstMark
Deux conclusions s’imposent. D’abord, la data science est un apprentissage tout au long de la vie. Vous devez continuer à apprendre, sous peine de devenir obsolète.
Ensuite, il est impossible de connaître tous les langages et technologies existants. Choisissez donc quoi apprendre en fonction des besoins de votre poste et de ce qui vous passionne le plus.
La data science est un moyen, pas une fin
Quelle est la valeur de votre travail si vous ne savez pas transmettre la portée de vos projets ? À quoi bon réaliser une analyse approfondie si personne ne comprend ce que vous faites ?
L’objectif de la data science est d’extraire des insights des données et de les appliquer pour créer de la valeur. Autrement dit, la data science n’est pas une fin en soi, mais un moyen de créer de la valeur. Des compétences comme la communication, le storytelling et la créativité sont essentielles pour transformer les insights en impact. À ce titre, comme mentionné plus haut, les compétences non techniques sont un vrai atout pour l’industrie.
Un grand pouvoir implique de grandes responsabilités
Voici sans doute la leçon la plus importante. La data science est derrière certaines des applications et inventions les plus précieuses de notre quotidien. Nos sociétés changent rapidement, portées par la force de rupture de la data science et de l’intelligence artificielle, entre autres technologies.
Dans ce contexte d’incertitude et de profondes mutations, il est crucial de garder un esprit critique et une attitude prudente. Notre travail quotidien consiste à manipuler d’énormes volumes de données, construire des modèles et transformer des insights en valeur, mais nous devons aussi sortir la tête de l’ordinateur et nous interroger sur les impacts sociétaux de nos réalisations.
Être critique et responsable est la première étape pour prévenir les dérives et garantir un avenir plus juste.
Conclusion : (vous serez) data, mon ami·e
Pour conclure, retenez cette dernière leçon : la data science ne transforme pas seulement la société, elle changera aussi votre vie.
Le monde dans lequel nous vivons est complexe. Nous faisons face à des processus et des systèmes qui nous dépassent souvent. Pour appréhender cette complexité, nous utilisons des modèles — des descriptions simplifiées de la réalité. En ce sens, la data science propose de nombreux modèles pour mieux comprendre le monde. Par exemple, le modèle relationnel pour la gestion de bases de données est très utile pour structurer l’information et décrire des phénomènes complexes. Les modèles de réseaux sociaux permettent de comprendre la circulation de l’information entre individus et d’exploiter le potentiel des réseaux auxquels nous appartenons. Plus fascinant encore, les modèles mathématiques qui alimentent les applications d’apprentissage automatique ne sont pas seulement cruciaux pour que les ordinateurs apprennent : ils offrent aussi de nouvelles perspectives sur l’intelligence humaine, et donc une meilleure compréhension de nous-mêmes.
Il y a une autre raison pour laquelle la data science vous changera. Nous vivons à l’ère du Big Data. Des quantités massives de données sont créées et collectées chaque jour. La donnée n’est rien d’autre qu’une information, sous de multiples formes et sources. La lecture nous permet d’apprendre à partir des livres et des textes, et la culture des données nous permet d’apprendre à partir des données. C’est considérable, car les données offrent des moyens inédits d’étudier n’importe quel domaine — de la médecine, la psychologie et l’art, au changement climatique, à l’astronomie et à l’histoire.
La data science vous donne les outils pour analyser les données — ce que vous en ferez ne dépend que de votre imagination et de votre curiosité. Alors poursuivons l’aventure : un monde entier vous attend, à (re)découvrir. Commencez par développer vos compétences en data en ligne.