Les 15 meilleures compétences des data scientists pour 2024

La récente révolution de l'IA a poursuivi la croissance significative des volumes de données que nous avons observée au cours des années précédentes. Les données nous permettent d'être mieux informés et peuvent contribuer à améliorer les processus décisionnels des entreprises, des gouvernements et des citoyens.  Mais pour transformer les données en informations pertinentes, nous avons besoin de professionnels compétents dans la gestion, l'analyse et l'extraction d'informations. C'est là que les compétences en science des données entrent en jeu. 

Le besoin de compétences en science des données

Le marché mondial du big data devrait atteindre 273,4 milliards de dollars d'ici 2026, soit plus du double de la taille du marché prévue en 2018. En d'autres termes : Le big data est une affaire importante. Malgré la demande croissante, les entreprises du monde entier souffrent d'une pénurie de professionnels qualifiés dans le domaine des données. 

L'une des raisons de cette pénurie est la difficulté qu'ont les entreprises à trouver des scientifiques de données possédant l'ensemble des compétences requises. Ce n'est pas une surprise, car les scientifiques des données sont des professionnels dotés de compétences diverses qu'il n'est pas courant de trouver chez un seul individu. C'est pourquoi les scientifiques des données sont souvent qualifiés de "licornes". 

Quelles sont les compétences les plus importantes pour un data scientist ? C'est une question importante que se posent les aspirants data scientists et les professionnels qui cherchent à booster leurs perspectives de carrière. 

Les scientifiques des données sont des professionnels polyvalents aux multiples facettes. Compte tenu de la nature de leurs responsabilités, ils doivent disposer d'un ensemble équilibré de compétences techniques et de compétences en matière d'encadrement. Cet article présente les compétences les plus demandées dans le secteur de la science des données. Nous vous proposons également quelques ressources qui peuvent vous aider à développer les compétences nécessaires aux scientifiques des données. 

Compétences techniques du Data Scientist

Nous vous présentons ci-dessous quelques-unes des compétences techniques clés dont les data scientists ont besoin pour s'épanouir dans le secteur. 

1. Compétences en Python

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires, occupant la première place dans plusieurs indices de popularité, tels que l'indice TIOBE et l'indice PYPL. 

L'une des raisons de son adoption à l'échelle mondiale est son adéquation aux tâches d'analyse des données. Bien qu'il n'ait pas été conçu à l'origine pour la science des données, Python a évolué au fil des ans pour devenir le roi du secteur. 

Python est un pilier central dans les piles technologiques de nombreuses entreprises. Grâce à de puissantes bibliothèques prêtes à l'emploi, telles que pandas, NumPy et matplotlib, vous pouvez effectuer facilement toutes sortes de traitements de données, de la manipulation et du nettoyage des données à l'analyse statistique et à la visualisation des données. 

Il convient également de mentionner la domination de Python dans les sous-domaines avancés de la science des données, notamment l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Ici, des packages et des frameworks populaires comme scikit-learn, Keras et TensorFlow fournissent la magie nécessaire pour construire et entraîner des algorithmes. 

Grâce à sa syntaxe intuitive qui imite la langue anglaise, Python est un excellent langage à apprendre pour les programmeurs débutants.

Développez vos compétences en Python

Vous pouvez commencer votre voyage en Python avec nos cours en ligne, Introduction à Python ou Introduction à la science des données avec Python.

2. R Compétences

Si Python est le roi de la science des données, R en est la reine. Développé en 1992, R est un langage de programmation open-source spécifiquement conçu pour l'analyse statistique et informatique. 

Largement utilisé dans la recherche scientifique et universitaire, ainsi que dans des secteurs tels que la finance et les affaires, R vous permet d'effectuer de nombreux types d'analyses de données. Ceci est principalement dû à la riche collection de paquets pour la science des données disponibles dans le Comprehensive R Archive Network(CRAN). 

Certaines des bibliothèques les plus populaires de R, telles que tidyr et ggplot2, font partie de tidyverse, une collection populaire d'outils de science des données dans R. 

La demande de programmeurs R augmente rapidement. Cependant, comparé aux utilisateurs de Python, le nombre de data scientists ayant des compétences en R est plus limité. Par conséquent, les programmeurs R font partie des professionnels les mieux payés dans le domaine de l'informatique et de la science des données. 

Développez vos compétences en R

Si vous débutez dans la science des données, vous devrez tôt ou tard apprendre à coder. Nous vous recommandons de commencer par choisir R ou Python. Découvrez les bases dans notre cours Introduction à R, puis passez à la vitesse supérieure dans le cours R intermédiaire. Ensuite, découvrez comment un ensemble d'outils R dédiés peut vous aider à manipuler et à visualiser des données dans Introduction to the Tidyverse.

3. Statistiques et compétences en mathématiques

Vous n'avez pas besoin de connaissances en mathématiques pour commencer à apprendre la science des données, mais vous n'avancerez pas dans votre carrière si vous ne vous familiarisez pas avec certains concepts mathématiques et statistiques. 

La maîtrise des statistiques est essentielle pour choisir et appliquer les différentes techniques de données disponibles, construire des modèles de données robustes et comprendre correctement les données que vous traitez. 

Outre les mathématiques de base enseignées dans le cadre d'un programme scolaire commun, vous devriez consacrer du temps à l'apprentissage des bases du calcul, des probabilités, des statistiques et de l'algèbre linéaire. La théorie bayésienne est également un atout si vous travaillez dans le domaine de l'IA et des techniques d'apprentissage automatique.

Développez vos compétences en statistiques et en mathématiques

Commencez par un cours d'introduction aux statistiques sans code avant d'aborder des concepts plus avancés.  DataCamp propose plus de 70 cours axés sur les statistiques et les probabilités, ce qui vous permet de choisir votre technologie préférée et de rafraîchir vos techniques statistiques. 

4. Compétences en SQL 

Bien qu'il existe depuis les années 60, le langage SQL (Structured Query Language) est toujours une compétence indispensable pour les scientifiques des données. SQL est l'outil standard dans l'industrie pour gérer et communiquer avec les bases de données relationnelles. 

Les bases de données relationnelles nous permettent de stocker des données structurées dans des tableaux qui sont liés par certaines colonnes communes. Un grand nombre de données dans le monde, en particulier les données des entreprises, sont stockées dans des bases de données relationnelles. Par conséquent, SQL est une compétence indispensable pour tout scientifique des données. Heureusement, comparé à Python et R, SQL est un langage simple et assez facile à apprendre.

Développez vos compétences en SQL

Démarrez vos compétences en matière d'interrogation de bases de données relationnelles avec une introduction à SQL ou apprenez à créer votre propre base de données dans Introduction aux bases de données relationnelles en SQL. 

5. Compétences NoSQL

Si SQL est l'outil idéal pour traiter les données structurées stockées dans des tableaux avec des lignes et des colonnes, les choses peuvent devenir un peu plus compliquées lorsqu'il s'agit de données non structurées. La majorité des données générées aujourd'hui (par exemple, audio, vidéo, images satellite, journaux de serveurs web) sont non structurées, ce qui les rend difficiles à stocker et à traiter selon le modèle relationnel traditionnel. 

Pour traiter les différents types de données non structurées, d'autres types de bases de données sont disponibles. Les bases de données dites NoSQL (pour Not only SQL) sont capables de traiter de grandes quantités de données complexes et non structurées. Les bases de données NoSQL sont par exemple MongoDB, Neo4j et Cassandra. 

Développez vos compétences NoSQL

Les bases de données NoSQL sont à la pointe de l'innovation dans le domaine de la science des données. Initiez-vous à cette technologie très demandée avec notre cours sur les concepts NoSQL. 

6. Compétences en matière de visualisation des données

Une partie essentielle du travail d'un scientifique des données consiste à communiquer les résultats de l'analyse des données. Ce n'est que si les décideurs et les parties prenantes comprennent les conclusions de l'analyse des données que celles-ci peuvent se transformer en actions. L'une des techniques les plus efficaces pour atteindre cet objectif est la visualisation des données.

La visualisation des données implique l'utilisation de représentations graphiques des données, telles que des graphiques, des tableaux et des cartes. Ces représentations permettent aux scientifiques des données de résumer des milliers de lignes et de colonnes de données complexes et de les présenter dans un format compréhensible et accessible.  

Le sous-domaine de la visualisation des données évolue rapidement, avec des contributions importantes de disciplines telles que la psychologie et les neurosciences, qui aident les scientifiques des données à identifier la meilleure façon de communiquer des informations par le biais de visuels. 

Il existe de nombreux outils pour créer des visualisations convaincantes, notamment les bibliothèques de Python comme matplotlib, les bibliothèques de R comme ggplot2, et les logiciels de veille stratégique populaires, comme Tableau et Power BI.

Développez vos compétences en matière de visualisation des données

Suivez une introduction sans code dans Comprendre la visualisation de données ou parcourez la gamme complète de cours de visualisation de données de DataCamp. De plotly à Power BI, vous trouverez des cours couvrant vos outils et technologies préférés.

7. Compétences en apprentissage automatique et en IA 

L'apprentissage automatique et l'IA sont parmi les sujets les plus brûlants de la science des données. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle axée sur le développement d'algorithmes qui apprennent à effectuer des tâches sans être explicitement programmés.

Des recommandations de Netflix aux filtres Instagram, l'apprentissage automatique est intégré à votre vie quotidienne. L'utilisation croissante des systèmes d'apprentissage automatique entraîne une augmentation de la demande de scientifiques des données ayant des compétences en apprentissage automatique. Les statistiques de 2020 montrent que 82 % des entreprises ont besoin de personnes ayant des compétences en apprentissage automatique, alors que seulement 12 % déclarent que l'offre de professionnels de l'apprentissage automatique est suffisante.

Développez vos compétences en Machine Learning et en IA

Découvrez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec notre cours Comprendre l'apprentissage automatique ou voyez comment cette technologie est utilisée pour améliorer les affaires avec le cours Apprentissage automatique pour les entreprises. Pour l'intelligence artificielle, consultez notre cursus de compétences sur les fondamentaux de l'IA et notre article sur la façon d'apprendre l'IA à partir de zéro.  

8. Compétences en apprentissage profond

Pour les praticiens de l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond (deep learning) constitue une étape supplémentaire. L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur des algorithmes puissants, appelés réseaux neuronaux artificiels, inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau humain.

La plupart des progrès réalisés dans le domaine de l'intelligence artificielle au cours des dernières années sont dus à l'apprentissage profond. Les réseaux neuronaux sont à l'origine de certaines des applications les plus perturbatrices et les plus impressionnantes, notamment les voitures autonomes, les assistants virtuels, la reconnaissance d'images et les robots. 

Connaître la théorie et la pratique des réseaux neuronaux change rapidement la donne lorsqu'il s'agit d'embaucher ou de promouvoir des scientifiques de données. Cependant, il est juste de dire que l'apprentissage profond est une discipline compliquée qui nécessite un niveau avancé de mathématiques et de programmation. C'est pourquoi les professionnels de l'information qui maîtrisent l'apprentissage profond sont parmi les mieux payés du secteur des sciences de l'information.

Développez vos compétences en matière d'apprentissage en profondeur

Démarrez votre parcours d'apprentissage en apprenant à construire des réseaux neuronaux dans certains des frameworks les plus populaires pour l'apprentissage profond. Essayez nos cours Introduction à l'apprentissage profond avec Keras et Introduction à TensorFlow en R.

9. Compétences en traitement du langage naturel

Les humains communiquent entre eux principalement par le biais du langage et du texte. Il n'est donc pas surprenant qu'une grande partie des données que nous collectons se présente sous ce format. Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'extraction d'informations significatives à partir du langage naturel et du texte. 

Le NLP est en plein essor dans l'industrie des données. Les techniques NLP basées sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond alimentent certaines des applications les plus omniprésentes, telles que les moteurs de recherche, les chatbots et les systèmes de recommandation.

Développez vos compétences en NLP et Machine Learning

Découvrez comment Python peut vous aider à tirer des enseignements du texte dans le parcours de compétences Traitement du langage naturel en Python ou faites passer vos compétences en R au niveau supérieur avec Introduction au traitement du langage naturel en R. 

10. Compétences en matière de Big Data

Lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données complexes à grande vitesse, s'appuyer uniquement sur Python ou R peut ne pas suffire. L'écosystème du Big Data englobe des outils et des technologies en plein essor, conçus pour effectuer des analyses de Big Data de manière plus rapide, évolutive et fiable. Ces tâches vont des processus ETL et de la gestion des bases de données à l'analyse des données en temps réel et à la planification des tâches. 

Développez vos compétences en matière de Big Data

Découvrez les fondements de la gestion des données distribuées et de l'informatique avec notre cursus Big Data with PySpark, ou apprenez à planifier des workflows de données avec notre cours Introduction à Airflow en Python.

11. Compétences en matière de cloud computing

Parallèlement à l'évolution de l'écosystème du Big Data, les services basés sur le cloud deviennent rapidement une option de choix pour de nombreuses entreprises qui souhaitent tirer le meilleur parti de leur infrastructure de données.

Le paysage du cloud computing est dominé par les Big tech, à savoir Amazon Web Services, Microsoft, Azure et Google Cloud. Ces fournisseurs proposent des solutions sur mesure en fonction de la situation du client et de nombreux outils de données qui nous permettent de mener le flux de travail de la science des données sans quitter le cloud.   

Développez vos compétences en matière d'AWS et de cloud computing

Plongez dans les bases grâce à nos cours sans code : Comprendre le cloud computing et les concepts du cloud AWS. Ensuite, apprenez à optimiser vos flux de travail dans Introduction à AWS Bython en Python.

Compétences du Data Scientist

Bien que les capacités techniques constituent une part importante des compétences des scientifiques des données, il existe également des compétences moins tangibles dont vous aurez besoin pour vous épanouir dans ce secteur. 

12. Le sens des affaires

Les données ne sont rien d'autre que des informations. En tant qu'être humain, notre corps recueille constamment des informations par l'intermédiaire de nos sens. Mais pour donner un sens à ces informations, nous devons en comprendre la signification et les implications. Il en va de même pour l'analyse d'énormes quantités de données. Pour découvrir des informations significatives à partir de données, nous devons d'abord comprendre les données que nous traitons. 

Outre les compétences techniques que nous avons mentionnées précédemment, les data scientists doivent également avoir une solide compréhension commerciale du secteur ou de l'industrie dans lequel ils travaillent, qu'il s'agisse de la finance, des soins de santé, du marketing ou autre. Ces connaissances spécifiques à un domaine sont essentielles pour donner un sens aux données et effectuer une meilleure analyse.

13. Compétences en matière de communication

La science des données n'est pas seulement une affaire de mathématiques et de programmation ; il s'agit aussi de présenter et de communiquer les résultats de l'analyse des données. Si les gens ne comprennent pas les résultats d'une analyse, votre travail de scientifique ne sera pas utile à l'entreprise. 

Pour transformer les données en décisions, les scientifiques des données doivent être capables de communiquer leurs idées correctement. De plus, les scientifiques des données doivent savoir comment raconter des histoires convaincantes sur les données. Pour ce faire, des approches et des cadres de communication innovants, tels que la narration de données, peuvent faire une grande différence.

14. Compétences en matière d'éthique des données

La technologie elle-même est neutre. Mais l'utilisation qui en est faite ne l'est pas. Ces dernières années, certaines entreprises axées sur les données se sont retrouvées sous les feux de la rampe pour avoir mis au point des pratiques et des applications susceptibles d'avoir un impact négatif sur les personnes et la société. Cela a sapé la crédibilité et la confiance que les citoyens accordent aux entreprises et, plus généralement, à la technologie.

Pour s'assurer que les données ont un impact positif, les scientifiques des données doivent développer une conscience éthique. Cela implique de se familiariser avec des concepts importants, tels que la confidentialité des données, la partialité des algorithmes et les boucles de rétroaction, et de travailler à l'élaboration d'algorithmes équitables, transparents et responsables. Vous pouvez également vous familiariser avec l'éthique de l'IA, qui pourrait devenir un enjeu majeur dans les années à venir. 

15. Sensibilisation à l'environnement

Le monde est au cœur d'une crise climatique sans précédent. Le changement climatique et la perte rapide de biodiversité menacent les conditions qui rendent la vie humaine possible. Bien que souvent omise, l'industrie numérique, y compris la science des données, doit réfléchir à son impact environnemental. 

Le stockage et le traitement d'énormes quantités de données et la formation d'algorithmes d'apprentissage automatique nécessitent une énergie considérable, ce qui entraîne des émissions supplémentaires de CO2 dans l'atmosphère. Par exemple, en 2019, il a été estimé que la formation d'un grand modèle d'inclinaison profonde peut émettre plus de 626 000 livres d'équivalent dioxyde de carbone, ce qui représente près de cinq fois les émissions d'une voiture américaine moyenne pendant toute sa durée de vie, y compris celles liées à la fabrication. En outre, les centres de données, où la plupart des données sont stockées et traitées, consomment également beaucoup d'eau pour refroidir les serveurs. 

Graphique : MIT Technology Review. Source : Strubell et al.

Pour faire face à la crise climatique, les scientifiques des données doivent être conscients de l'impact environnemental de leur travail et, plus largement, de l'industrie de la science des données. Cela pourrait éventuellement contribuer à optimiser et à réduire la consommation d'énergie et à développer des pratiques plus durables.

Compétences du Data Scientist - Réflexions finales

Cet article présente les 15 compétences les plus demandées chez les data scientists. Apprendre à les connaître tous peut s'avérer difficile, voire insurmontable, surtout si vous êtes au début de votre parcours dans le domaine de la science des données. Pourtant, il n'y a pas lieu de s'inquiéter. Très peu de scientifiques des données disposent d'une boîte à outils aussi complète. 

Vous devriez commencer à acquérir certaines compétences de base, notamment Python, R et/ou SQL, ainsi que certains principes fondamentaux de la statistique, et passer progressivement à d'autres sujets. 

Mais quelles sont les compétences de data scientist à acquérir ensuite ? Il n'y a pas de réponse exacte à cette question. Le plus souvent, votre parcours d'apprentissage dépendra des exigences de votre emploi. Par exemple, si vous vous retrouvez chez un fournisseur basé sur le cloud, vous devrez probablement acquérir des compétences en matière d'informatique en nuage. En revanche, si votre entreprise se concentre sur l'apprentissage automatique, vous savez déjà ce qu'il vous faut pour obtenir une promotion. 

Enfin, si vous souhaitez simplement améliorer vos compétences, notre conseil est simple : apprenez les compétences qui vous intéressent le plus ! Consultez notre guide sur la façon de devenir data scientist pour obtenir d'autres conseils sur la poursuite de ce parcours professionnel passionnant. Commencez à apprendre dès aujourd'hui avec notre cursus professionnel Data Scientist with Python.