Data Scientists
Présentation et atouts
Qu'est-ce qu'un data scientist ?
Les scientifiques des données sont des personnes qui utilisent leur expertise en matière de statistiques, de programmation et de domaines industriels pour transformer les données en connaissances. En d'autres termes, les data scientists sont à la fois des mathématiciens, des informaticiens et des chasseurs de tendances. Ils utilisent leur intelligence informatique pour aider les entreprises à calculer les risques et à obtenir des résultats positifs.
Évolution du rôle du data scientist
Au niveau le plus élémentaire, un data scientist est un nouveau type d'expert en données analytiques qui possède les compétences techniques nécessaires pour résoudre des problématiques complexes connues, mais aussi la curiosité d'esprit d'explorer les problèmes non identifiés qui pourraient devoir être résolus à l'avenir.
Les data scientists utilisent la science des données pour tirer des enseignements de quantités incalculables de données, structurées ou non. Alors que l'automatisation et le machine learning deviennent des composantes de plus en plus importantes dans les stratégies informatiques des grandes organisations, l'analyse des données prend de l'ampleur. La raison ? Les praticiens peuvent apporter une valeur ajoutée considérable en transformant des montagnes de données en informations qui aident les entreprises à maximiser leur potentiel.
L'avenir de la science des données
Les scientifiques des données, les développeurs et les modélisateurs ont besoin d'outils avec des temps de démarrage plus rapides, de la flexibilité et du choix. Au sujet de l'avenir de la science des données, Dan Soceanu explique l'importance d'un environnement qui peut évoluer à la hausse comme à la baisse, dans le langage de programmation de son choix, et avec peu d'assistance informatique. Regardez pour en savoir plus sur les exigences du marché, les risques, la responsabilité et la conformité dans ce domaine.
Pourquoi les data scientists sont importants
Le rôle du data scientist et l'importance de la data science elle-même ont pris racine et se sont développés parallèlement à l'essor du big data. Avec la croissance exponentielle des données, de nombreuses organisations ont compris qu'elles étaient assises sur une mine d'or, mais qu'elles n'étaient pas toujours en mesure d'en récolter les bénéfices et d'en tirer une valeur commerciale. Si les données sont effectivement l'or de l'ère de l'information, les data scientists se sont imposés comme ceux qui pouvaient habilement distinguer les vrais trésors des cailloux.
Lorsque la pandémie de COVID-19 a balayé le monde, elle a accéléré les tendances existantes à la transformation numérique, entraînant un nombre plus élevé que prévu de personnes en ligne pour travailler, faire des achats et se divertir. Cela n'a fait que renforcer le rôle du data scientist et la pertinence de sa fonction.
Une étude McKinsey d'octobre 2020 a confirmé que la crise COVID a accéléré de plusieurs années la numérisation des interactions avec les clients. Il est donc logique qu'une étude SAS réalisée en 2021 ait révélé que 91 % des scientifiques des données estimaient que leur travail était aussi important, voire plus important, qu'avant la pandémie.
Alors que des outils comme ChatGPT décollent en tant que générateurs de code, certains experts s'interrogent : L'IA générative remplacera-t-elle les data scientists ? La réponse est simple : non. Au lieu de cela, les technologies d'IA générative peuvent automatiser les tâches routinières liées aux données et aider les data scientists à passer plus de temps à utiliser leurs connaissances du domaine pour explorer les données, construire des modèles et fournir des résultats.
Avec l'effet de ricochet des adaptations des processus, des pratiques, des paramètres de fonctionnement et des hypothèses, le rôle du data scientist devrait poursuivre sa trajectoire de croissance dans un avenir prévisible. Les pénuries de personnel, les perturbations de la chaîne logistique et l'essor du e-commerce et des services cloud vont tous dans le même sens.
Les data scientists dans le monde d’aujourd’hui
Écoutez le data scientists parler de ce qu'ils font et découvrez ce qu'il faut faire pour devenir vous-même un data scientist.
Les compétences des data scientists
Examinons de plus près la vie du data scientist - son rôle et ses responsabilités dans l'organisation et les compétences qui lui permettent d'exceller. Les data scientists sont principalement chargés d'utiliser des logiciels pour organiser et analyser les données. Ils doivent également être capables de traduire les résultats de leur analyse en termes facilement compréhensibles par les parties prenantes, qui sont susceptibles d'être un mélange de techniciens et de non-techniciens.
Si vous êtes curieux de savoir quels sont les principaux langages de programmation que les data scientists doivent connaître, lisez cet article de ZDNET.
Vous vous demandez ce que font réellement les data scientists au quotidien ? Ce graphique tiré de notre enquête SAS ne donne pas seulement une idée de la façon dont ils passent leur temps, il donne aussi une vue assez chronologique de leurs processus. La collecte de données est une première étape importante, mais ce n'est qu'une étape parmi d'autres qui sont essentielles pour transformer les données en informations utilisables.
À l'ère de l'intelligence artificielle (IA), les scientifiques des données préparent et explorent les données, développent, forment et déploient des modèles, et contribuent à l'innovation et à la recherche. Ils sont également experts dans la présentation d'analyses complexes sous une forme visuelle simplifiée.
Remarque : ne confondez pas un data scientist, qui a tendance à travailler dans une perspective à long terme, avec un analyste de données. Les analystes soutiennent la prise de décision en temps réel et à court terme. Les data scientists prennent les objectifs d'une entreprise ou d'un département et regardent plus loin, créant des moteurs de prédiction et des algorithmes d'optimisation pour générer des gains d'efficacité à long terme.
Qu'en est-il des compétences ? Les meilleurs data scientists possèdent un mélange de compétences douces et dures en programmation, en analyse quantitative, en intuition, en communication et en travail d'équipe. Le travail d'équipe prend de plus en plus d'importance.
Une enquête SAS de 2022 révèle une pénurie continue de compétences pour les data scientists avancés. Pas moins de 63 % des décideurs n'ont pas assez d'employés ayant des compétences en IA et en ML, même si 54 % d'entre eux utilisent déjà ces technologies et que 43 % à 44 % prévoient de le faire au cours des deux prochaines années.
Parler du travail en data science
Le data scientist Robert Blanchard affirme être un codeur dans l'âme et aimer coder. Mais il voit aussi les avantages des modèles "glisser-déposer". Découvrez comment il travaille avec ses collègues pour combiner SAS® et Python afin de déployer un modèle de computer vision sur un drone.
Où trouver des data scientists
Il ne fait aucun doute que les technologies d'IA d'aujourd'hui ont le potentiel de transformer des secteurs entiers. En conséquence, les data scientists sont de plus en plus sollicités pour résoudre des problèmes complexes et aider les entreprises à mieux servir leurs clients.
Les data scientists dans ...
Le secteur bancaire aident les gens à visualiser la performance des portefeuilles en matière de développement durable.
L'agriculture aident à modéliser les données de compensation carbone pour encourager la production durable d'engrais.
La recherche universitaire modélise les principaux facteurs de risque affectant la santé des récifs coralliens et les partage avec d'autres défenseurs de l'environnement.
L'énergie (pétrole et gaz) aide à prévoir le temps pour maximiser les sources d'énergie renouvelables telles que l'énergie éolienne et solaire.
La santé et les sciences de la vie contribuent à rationaliser les processus afin de fournir des soins plus efficaces et de connecter les sources de données pour améliorer la vie des patients ainsi que l'efficacité des prestataires et des gouvernements.
Les assurances aident les prestataires à évaluer les risques, à détecter les fraudes et à affiner les offres de produits afin de générer davantage d'activités et de mieux servir les clients.
L'industrie manufacturière appliquent le machine learning pour anticiper la maintenance ou les pannes des machines et maintenir la chaîne de fabrication en état de marche.
Le commerce de détail utilisent l'IA pour aider les clients à trouver la file d'attente la plus courte dans un magasin.
Le secteur public sauvent des vies en aidant à coordonner les feux de circulation pour les premiers secours.
Les télécommunications et les médias contribuent à optimiser les réseaux et à mieux adapter l'expérience des clients.
Rencontre avec trois data scientists
Un diplôme d'études supérieures, un stage et une certification ont permis à cette data scientist de décrocher la carrière de ses rêves en Nouvelle-Zélande.
Dynamique, passionnée et curieuse, la data scientist Jessica Rudd a obtenu un doctorat pour pouvoir influer sur l'avenir de la technologie.
L'histoire de Bowtell prouve qu'il n'est jamais trop tard pour changer de carrière si l'on a suffisamment d'ambition. Découvrez comment – et pourquoi – il est passé de l'ingénierie à la data science.
Comment devenir un data scientist
Vous souhaitez vous lancer dans une carrière dans la data science ? Vous n'êtes pas seul. Cette discipline devient de plus en plus pertinente. La bonne nouvelle, c'est que le marché est loin d'être saturé pour les postes de data scientist. Voici quelques réflexions sur le cursus et la formation requises pour y accéder.
Étudiants souhaitant devenir data scientists
Si vous entrez sur le marché du travail dès la fin de vos études, envisagez d'obtenir un diplôme de premier cycle en science des données ou dans un domaine connexe, comme les statistiques, l'informatique, l'ingénierie informatique ou les systèmes d'information. Veillez à choisir une université qui propose un diplôme en data science ou, au moins, des cours de science des données et d'analytique.
Oklahoma State University, University of Alabama, Kennesaw State University, Southern Methodist University, North Carolina State University et Texas A&M, voilà autant d'exemples d'établissements proposant des programmes en data science. Dans de nombreux cas, les compétences SAS sont incluses dans le programme de data science.
Professionnels en milieu de carrière souhaitant devenir data scientists
De nombreux professionnels souhaitent faire évoluer leur carrière vers la science des données. Si la plupart des scientifiques des données ont une formation en analyse de données ou en statistiques, d'autres sont issus de domaines non techniques, comme l'économie ou les affaires.
Quelle que soit votre formation, demandez-vous si vous possédez les compétences de base qui permettent aux data scientists d'exceller – à savoir un don pour la résolution de problèmes, une capacité à bien communiquer et une envie insatiable de comprendre comment fonctionnent les choses.
Envisagez de vous spécialiser dans des sous-thèmes tels que l'intelligence artificielle, la recherche, la gestion de bases de données ou le machine learning. Préparez-vous à avoir une solide compréhension de :
- Statistiques et machine learning.
- Langages de codage tels que SAS, R, SQL, Java ou Python.
- Bases de données comme MySQL et Postgres.
- Technologies de visualisation des données et de création de rapports.
- Hadoop et MapReduce.
À noter qu'un certain nombre d'universités proposent désormais un master en science des données.
Parcours professionnels pour les data scientists
Dans une grande entreprise, le poste de data scientist le plus élevé est celui de chief data officer (CDO). Le CDO supervise toutes les fonctions liées aux données et est chargé d'aider les gestionnaires et les dirigeants à tirer une valeur commerciale de toutes ces données. Pour les ambitieux, le chemin qui mène du data scientist junior au CDO peut ressembler à ceci :
- Analyste de données.
- Data scientist de niveau intermédiaire.
- Data scientist senior.
- Manager en data science.
- Directeur en data science.
- Responsable des données (chief data officer).
Vous pouvez acquérir les compétences nécessaires pour devenir data scientist par vous-même, en suivant un cours en ligne ou en participant à des formations. Le réseautage est également utile. Vous pouvez entrer en contact avec d'autres data scientists ou trouver une communauté en ligne.
Les solutions de data science
SAS® Viya® offre des fonctionnalités robustes de gestion des données, de visualisation, d'analyse avancée et de gestion des modèles pour accélérer la science des données dans toute organisation.
SAS for Machine Learning and Deep Learning vous aide à résoudre des problèmes analytiques complexes à l'aide d'une solution unique, intégrée et collaborative - avec sa propre API de modélisation automatisée.
SAS Visual Analytics vous permet de préparer rapidement des rapports de manière interactive, d'explorer vos données par le biais d'affichages visuels et d'effectuer vos analyses en libre-service.
Ces solutions, et bien d'autres encore, reposent sur SAS Viya, la plateforme de data science de SAS, leader sur le marché, qui fonctionne sur une architecture moderne, évolutive et basée sur le cloud.