Data Scientists
Présentation et atouts
Qu'est-ce qu'un data scientist ?
Les data scientists sont des personnes qui utilisent leur expertise en statistiques, en programmation et dans leur secteur d'activité 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 data science pour tirer des enseignements de quantités incalculables de données, structurées ou non. À mesure que l'automatisation et le machine learning deviennent des composantes de plus en plus importantes des stratégies informatiques des grandes organisations, l'analyse des données prend de l'ampleur. Pourquoi ? L'énorme valeur ajoutée produite en traduisant des montagnes de données en connaissances qui aident les entreprises à maximiser leur potentiel.
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.
La pandémie de COVID-19 qui a balayé le monde a aussi accéléré les tendances existantes vers la transformation numérique, poussant un nombre plus élevé que prévu de personnes sur internet 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 de COVID avait accéléré de plusieurs années la numérisation des interactions avec les clients. Il est donc logique qu'une enquête SAS de 2021 ait révélé que 91 % des data scientists estimaient que leur travail était aussi important, voire plus important, qu'avant la pandémie.
Alors que des générateurs de code comme ChatGPT décollent, certains experts se demandent si l'IA générative remplacera les data scientists. La réponse est simple : non. Au contraire, les technologies d'IA générative peuvent automatiser les tâches routinières liées aux données et aider les data scientists à consacrer plus de temps à l'utilisation de leur connaissance du domaine pour explorer les données, construire des modèles et produire 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 compétences des data scientists
Examinons de plus près la vie du data scientist – ses rôles et responsabilités dans l'organisation et les compétences qui lui permettent d'exceller. Comme nous l'avons déjà mentionné, 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 probablement un mélange de techniciens et de non-techniciens.
Que font réellement les data scientists au quotidien ? Ce graphique tiré de notre enquête SAS n'offre pas seulement un aperçu 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 exploitables.
À l'ère de l'IA, les data scientists préparent et explorent les données, développent, entraînent et déploient des modèles, et contribuent à l'innovation et à la recherche. Ils sont également experts dans la présentation d'analyses complexes d'une manière visuelle simplifiée.
À noter : ne confondez pas un data scientist, qui a tendance à travailler avec une vision à long terme, avec un analyste des 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 générales et spécialisées en programmation, analyse quantitative, intuition, communication et travail d'équipe. Et le travail d'équipe est de plus en plus important :
Une enquête SAS réalisée en 2022 révèle une pénurie constante de data scientists avancés. Pas moins de 63 % des décideurs ne disposent pas d'un nombre suffisant d'employés avec des compétences en IA et en ML, même si 54 % 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 qu'aujourd'hui, les technologies d'IA ont le potentiel de transformer des secteurs entiers. Par conséquent, 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 modélisent les principaux facteurs de risque affectant la santé des récifs coralliens et les partagent avec d'autres défenseurs de l'environnement.
Le secteur de l'énergie aident à prévoir les conditions météorologiques afin de maximiser les sources d'énergie renouvelables telles que l'énergie éolienne et l'énergie 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.
Rencontrez trois data scientists
Pradnya Pethkar
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.
Jessica Rudd
Motivée, passionnée et curieuse, la data scientist Jessica Rudd a obtenu un doctorat afin d'avoir un impact sur l'avenir de la technologie.
Timothy Bowtell
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 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, vous pouvez envisager un diplôme de premier cycle en data science 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 data science et d'Analytics.
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 carrière dans la data science. Si la plupart d'entre eux ont une formation en analyse de données ou en statistiques, d'autres viennent de domaines non techniques, comme le commerce ou l'économie.
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 des sujets suivants :
- Statistiques et machine learning.
- Languages de code comme SAS, R ou Python.
- Bases de données comme MySQL et Postgres.
- Visualisation des données et technologies de reporting.
- Hadoop et MapReduce.
Un certain nombre d'universités proposent désormais un master en data science.
Parcours professionnels pour les data scientists
Dans une grande entreprise, le poste de data scientist le plus important est celui de responsable des données (ou CDO, chief data officer). Le CDO supervise toutes les fonctions liées aux données et est chargé d'aider les managers et les dirigeants à tirer une valeur commerciale de toutes ces données. Un data scientist junior ambitieux peut suivre le parcours suivant pour devenir CDO :
- 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. Enfin, la SAS Academy for Data Science permet aux data scientists en herbe de maîtriser des compétences clés grâce à une formation approfondie et à des certifications professionnelles dans les domaines suivants :
- La curation de données.
- L'analytique avancée.
- L'IA et le machine learning.
Les solutions de data science
Les capacités et les offres de SAS® Viya® proposent une gestion robuste des données, une visualisation, une analytique avancée et une gestion des modèles pour accélérer la data science au sein de toute organisation.
SAS Visual Data Mining and Machine Learning vous permet de résoudre les problèmes analytiques les plus complexes avec une solution collaborative unique et intégrée – qui possède désormais sa propre API de modélisation automatisée.
SAS Visual Analytics vous donne les moyens de préparer rapidement des rapports de manière interactive, d'explorer vos données via des affichages visuels et d'effectuer vos analyses sur demande.
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.