Qualités essentielles d'un Data Scientist

Le Big Data se développe depuis l'aube des technologies de l'information. Aujourd'hui, les données que nous créons tous les jours équivalent à toutes les données que nous avons accumulées jusqu'en 2003. Cette quantité gigantesque de données contient des informations inestimables non seulement pour les entreprises, mais pour l'ensemble de la race humaine elle-même. L'analyse des mégadonnées aide l'industrie de la santé dans la recherche depuis un certain temps déjà. De plus, les mégadonnées pourraient même résoudre le casse-tête du cancer sous peu.

Et si je vous disais que le Big data n'est en réalité qu'un tas de données qui n'a aucun sens si vous ne savez pas comment l'utiliser ? C'est là que les data scientists entrent en jeu. Pour donner un sens au big data, nous avons besoin de data scientists, et de bons pour être précis. Et ne vous laissez pas tromper par le titre de « scientifique des données », il y a plusieurs qualités qu'un scientifique des données doit posséder pour en être appelé un. Si vous cherchez à embaucher un data scientist ou envisagez de le devenir vous-même, voici les qualités que vous devez rechercher ou posséder.

Pensée statistique

Transformer les données en informations est le travail principal d'un data scientist. Le savoir-faire de la statistique est donc une qualité qui va de soi. Regarder les choses avec un état d'esprit quantitatif est important pour rester neutre et éloigner les préjugés lors du traitement des données. Un bon scientifique des données comprend que la profondeur et la fiabilité des informations augmentent proportionnellement à la quantité de données et s'abstient de tirer des conclusions avec des données inadéquates. Avec une énorme quantité de données, les tendances et les idées apparaissent sous forme de chiffres. L'amour des chiffres est donc nécessaire pour être un vrai data scientist. Un scientifique des données doit être capable d'interroger de grandes quantités de données pour en tirer des informations exploitables, puis d'appliquer des techniques de modélisation prédictive pour anticiper les tendances futures. Une bonne maîtrise des statistiques est nécessaire pour préparer des rapports et tracer les plans d'action recommandés en fonction des informations.

Compétences en programmation

Un scientifique des données travaillerait avec différentes équipes pour créer des pipelines, des outils, des modules, des packages, des sites Web, des tableaux de bord et bien plus encore. Cela ne signifie pas qu'un scientifique des données doit être un codeur expert, mais une compréhension des algorithmes et du fonctionnement des codes peut grandement contribuer au travail d'un scientifique des données. Lorsque le système ne peut pas vous fournir les bonnes tendances ou informations, il est temps de retrousser les manches et d'écrire du code. Cela serait impossible sans certaines compétences en programmation et une flexibilité technique.

Python est reconnu comme le langage de programmation le plus polyvalent et le plus compatible et est idéal pour gérer les bases de données et les requêtes de type MapReduce. Étant facile à apprendre le langage et open-source, l'apprentissage de python ne devrait pas être un obstacle majeur entre vous et votre rêve de science des données.

Avoir d'excellentes «compétences en pseudo-code» est également pris en compte par de nombreuses organisations lors de l'embauche d'un scientifique des données. Les «compétences en pseudo-code» sont la capacité d'écrire comment une requête ou un algorithme doit fonctionner en langage clair. Cette compétence en résolution de problèmes est essentielle pour devenir un scientifique des données. La science des données est une industrie où les normes d'or changent à un rythme alarmant, ce qui souligne l'importance d'avoir plus de compétences que ce que le scénario actuel demande.

Un esprit curieux

Bien que la science des données soit un domaine assez ancien, des découvertes sont faites de temps en temps. La volonté de trouver de nouvelles façons de résoudre un vieux problème en est la raison. Un scientifique des données doit toujours garder un esprit curieux pour rechercher une nouvelle et meilleure façon d'acquérir, de fusionner et de traiter des données et de trouver des outils pour obtenir de meilleures informations. Un data scientist idéal ne devrait jamais cesser d'être curieux car les données recèlent des secrets qu'elles n'avoueraient qu'aux curieux. Un vrai scientifique des données n'essaie pas de voir comment les données prouvent que ses préjugés sont justes, mais cherche plutôt les vérités cachées au plus profond de celles-ci.

Avec les données, les choses peuvent parfois devenir assez difficiles, et seule la curiosité peut vous conduire vers les résultats. C'est pourquoi la curiosité est l'une des qualités les plus essentielles d'un data scientist.

Nature axée sur les résultats

L'analyse des données concerne davantage les résultats que le processus lui-même. Peu importe comment vous apportez les résultats avec les données tant qu'il y a les résultats attendus. Les scientifiques des données peuvent parfois devoir emprunter plusieurs voies pour résoudre certains problèmes. Être bloqué par de petits obstacles n'est pas une bonne qualité pour un data scientist. Être axé sur les résultats aide dans de tels cas, car la forte détermination à convertir les données en résultats devient la force motrice pour eux-mêmes. Les data scientists, en général, sont des personnes qui passent d'un problème à l'autre tout en jonglant avec différentes tâches en même temps. Rien que le résultat ne peut les arrêter de l'effort.

La créativité

La créativité pourrait ressembler à l'étrange dans cette liste. La vérité est que c'est l'une des qualités les plus importantes pour un scientifique des données. Les créatifs n'ont pas peur de se tromper, ils expérimentent de nouvelles choses et osent explorer de nouveaux territoires. Ils trouvent des opportunités dans leurs échecs et peuvent facilement changer de direction. Tous ces éléments sont essentiels pour la science des données.

Nous catégorisons souvent les gens en cerveau gauche et cerveau droit. Les sciences dures comme les mégadonnées sont rarement associées à la créativité et c'est une grave erreur. Les scientifiques des données se situent quelque part entre les deux catégories et ont besoin d'un brin de créativité pour trouver de nouvelles approches et façons de gérer les données. Les statistiques et les bases de données ne sont pas l'essence même de la science des données, c'est la narration qui rend le résultat final de l'analyse utile aux décideurs.

La créativité seule ne peut pas faire un data scientist, bien sûr. Quelqu'un qui peut préparer des rapports faciles à utiliser, attrayants et accrocheurs n'est peut-être pas toujours le meilleur candidat pour le rôle d'un scientifique des données. Les data scientists peuvent être qualifiés de solutionneurs de problèmes créatifs.

Compréhension des bases de données

Que vous travailliez avec des données structurées, non structurées ou les deux ensemble, un bon data scientist doit avoir une idée fondamentale du fonctionnement des bases de données. En outre, une compréhension de base des bases de données en colonnes et relationnelles peut grandement faciliter le travail d'un data scientist. De nombreux entrepôts d'entreprise utilisent encore des bases de données relationnelles traditionnelles. Les scientifiques des données devront également être impliqués dans la configuration de ces bases de données, bien qu'il y ait du personnel technique pour exécuter la tâche. Le savoir-faire du développement d'une infrastructure de base de données capable de gérer des données non structurées est comme une cerise sur le gâteau.

Grandes compétences en communication

Un data scientist travaillera principalement avec la technologie, l'analyse et les gens d'affaires en même temps. Il (elle) agit souvent en tant que traducteur pour toutes les parties impliquées. Gérer le jargon technique et commercial en même temps et savoir quoi utiliser avec qui nécessite de solides compétences en communication. Le résultat de l'analyse n'est généralement pas joli, du moins pour quelqu'un qui n'est pas un scientifique des données. Les idées et les tendances sont coincées dans les chiffres et doivent être interprétées et communiquées à l'équipe commerciale et aux parties prenantes d'une manière qu'elles comprennent. Un grand spécialiste des données devrait être capable de traduire le résultat complexe de l'analyse en une forme plus simple comprise par des personnes d'horizons divers en utilisant la narration, les métaphores et les moyens de communication visuels.

Faim de données

Un grand scientifique des données est toujours avide de plus de données. La quête de données est une quête sans objectifs définis, car plus de données sont toujours de meilleures données. Un scientifique des données doit continuer à rechercher davantage de sources de données, de meilleures façons de les acquérir et des méthodes innovantes pour les traiter. La volonté d'acquérir plus de données est quelque chose qu'un data scientist doit posséder car les données sont le carburant de l'analyse.