Avec l’essor des entreprises dispensées sur les données et les progrès technologiques, il existe de nombreuses opportunités pour les data scientist de travailler avec des entreprises et des organisations à travers le pays. Mais qu’est-ce que la science des données exactement ? Et comment pouvez-vous devenir un Data Scientist ?
Qu’est-ce qu’un Data Scientist
Qu’est-ce qu’un scientifique des données ?
Un Data Scientist est une personne qui utilise ses compétences pour analyser de grandes quantités de données, puis utiliser ces données pour prendre des décisions éclairées. Ils sont chargés d’identifier les tendances, les modèles et les idées dans les données avec lesquelles ils travaillent. Il s’agit notamment de trouver des corrélations entre différents facteurs, comme ce qui se passe lorsque les taux d’intérêt montent ou descendent.
Un scientifique des données utilise également ses compétences pour trouver des moyens d’utiliser plus efficacement les données qu’il analyse.
Par exemple, si vous étudiez les appels du service clientèle de votre entreprise, vous pouvez chercher à savoir quels agents de centre d’appels déclenchent les appels le plus efficacement afin de leur confier davantage d’appels. Vous pourriez également vouloir savoir combien de temps chaque agent passe à parler en moyenne par appel client, afin de vous assurer que chacun respecte la politique de l’entreprise concernant la durée de chaque appel.
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Prérequis techniques pour une formation en Data Science au Cameroun
La science des données est un domaine en pleine expansion, ce qui signifie que le nombre de personnes qui s’y engagent va continuer à augmenter. Cependant, il existe certaines exigences techniques spécifiques dont vous avez besoin pour réussir en tant que scientifique des données.
Les prérequis mathématiques
Les mathématiques font partie du métier de Data Science, mais ce n’est pas la seule chose. En fait, les mathématiques ne sont qu’une pièce du puzzle qui compose un Data Scientist.
- Les statistiques
- Les propriétés de médiane, écart-type, variance, moyenne, mode
- Générateur de nombres aléatoires, calcul d’erreurs
- Modèle de régression linéaire
- Théorie d’estimation
- L’algèbre linéaire
- Application linéaire, transposée de matrices, système d’équations linéaires
- Décomposition de matrices
- Espace vectoriel
- Les probabilités
- Loi uniforme, loi normale, loi binomiale, loi de poisson,
- Théorème de Bayes, probabilité conditionnelle,
- Méthode de Monte Carlo (estimer la moyenne d’une variable aléatoire)
Les prérequis en programmation
Des compétences de base en programmation sont nécessaires pour devenir un scientifique des données.
Vous devrez apprendre Python et R, qui sont des langages de programmation utilisés par la plupart des Data Scientists.
Python est le langage le plus couramment utilisé pour travailler avec de grands ensembles de données. Il est facile à apprendre, et il est open source, ce qui signifie qu’il existe de nombreuses ressources en ligne pour vous aider à apprendre rapidement. Vous pouvez également utiliser Python pour créer des applications Web ou automatiser des tâches sur votre ordinateur.
R est un autre langage de programmation souvent utilisé par les Data Scientists car il est couramment utilisé dans les milieux universitaires et de la recherche, de sorte que de nombreuses bibliothèques ont été développées pour son utilisation par les statisticiens et autres chercheurs. Il est également largement utilisé pour l’analyse statistique car il dispose de fonctions intégrées pour travailler avec des ensembles de données qui n’existent pas dans Python (comme les opérations matricielles).
Les compétences et qualités du data scientist
Les scientifiques des données sont souvent chargés d’aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en fonction de leurs données. Ils utilisent leurs compétences pour rassembler des informations provenant de sources multiples, les analyser et créer des rapports pour leurs clients.
Pour devenir un scientifique des données performantes, vous devrez développer plusieurs compétences et qualités :
Excellente maîtrise d’au moins un langage informatique
Le data scientist doit avoir une excellente maîtrise d’au moins un langage informatique. En effet, le data scientist devra être capable d’écrire du code permettant de manipuler, d’analyser et de visualiser de grandes quantités de données.
Maîtrise des techniques d’analyse des données, des méthodologies statistiques
Les data scientists maîtrisent les techniques d’analyse des données et les méthodologies statistiques. Ils peuvent utiliser ces compétences pour prédire des tendances, découvrir des modèles et identifier des corrélations dans les données qu’ils collectent.
Les scientifiques des données sont également capables de développer des algorithmes qui peuvent être appliqués à de grands ensembles de données. Cela les aide à donner un sens aux informations qu’ils ont recueillies et à les transformer en informations utiles qui peuvent être utilisées par d’autres personnes dans leur organisation.
Connaissance approfondie d’un outil analytique
La principale responsabilité d’un data scientist est d’extraire la valeur des données. Il doit être capable d’utiliser les bons outils pour ce travail, et il doit les connaître à fond. Il existe de nombreux outils différents qu’un data scientist peut utiliser, mais son outil le plus courant est R ou Python. Il doit être capable de communiquer ce qu’il fait avec cet outil d’une manière compréhensible pour les autres.
Bon bagage en mathématiques
Les data scientists sont des experts en statistiques et en apprentissage automatique, ce qui nécessite une solide compréhension des mathématiques. Ils doivent être capables d’appliquer leurs connaissances en matière de probabilités, d’algèbre, de calcul et de statistiques à des problèmes du monde réel.
Bonne aptitude à la communication
Le data scientist est une personne qui a de bonnes compétences en communication. Il doit présenter ses conclusions de manière compréhensible, afin que les autres puissent facilement les comprendre.
Il possède également de bonnes compétences rédactionnelles, car il doit être capable de rédiger des rapports et d’expliquer ses conclusions dans ces rapports.
Organisation, rigueur
Le data scientist est le ciment de l’équipe. Il est chargé de veiller à ce que tous ses coéquipiers disposent des données dont ils ont besoin pour accomplir leur travail. Cela signifie qu’il doit être organisé, afin de pouvoir suivre qui a besoin de quoi et quand. Le scientifique des données doit également être rigoureux, car il doit s’assurer que les données en question sont correctes et précises.
Résistance au stress et à la fatigue
La capacité du data scientist à résister au stress et à la fatigue est une partie importante de son travail. Ils doivent être capables de travailler de longues heures et de gérer les situations difficiles qui peuvent survenir.
Maîtrise de l’anglais
Il est important de bien maîtriser la langue anglaise, car la plupart des personnes travaillant dans le domaine de la science des données sont très instruites et parlent plusieurs langues.
Quel parcours Data Scientist est fait pour vous ?
La science des données est un domaine complexe, avec de nombreux chemins vers le succès.
La première étape pour choisir la voie qui vous convient est de comprendre ce que vous recherchez. Voulez-vous être entrepreneur ? Ou voulez-vous faire partie d’une plus grande entreprise ? Voulez-vous travailler dans le milieu universitaire ? Ou cherchez-vous plutôt un rôle dans la gestion des produits ?
Une fois que vous avez déterminé le type de rôle et d’environnement que vous recherchez, il est temps d’examiner les parcours de données. Voici trois parcours courants :
Le scientifique des données
Il s’agit du parcours le plus courant en science des données, qui consiste à effectuer des analyses pour des entreprises ou d’autres organisations. Vous pouvez vous attendre à ce que ce poste exige une certaine expérience de la programmation et une bonne connaissance des outils d’apprentissage automatique comme Python ou R comme nous l’avons énoncé plus haut dans cet article.
Il est probable que vous passiez la plupart de votre temps à travailler dans des cadres et des outils préexistants, mais il existe des possibilités d’innovation si votre entreprise le permet, voire l’encourage !
L’ingénieur en données
L’ingénierie des données consiste à construire des systèmes qui aident à collecter et à stocker des données. Vous pouvez travailler à la construction de plates-formes qui gèrent le flux de données au sein de grandes organisations ou développer des outils qui facilitent l’accès aux données et leur analyse par des personnes de tous niveaux (même des utilisateurs non techniques !).
Analyste de données (Data Analylist)
Un analyste de données est une personne qui comprend parfaitement comment utiliser les données pour résoudre des problèmes et prendre des décisions. Il est à l’aise pour trouver, nettoyer, analyser et présenter les informations qu’il trouve afin d’aider une organisation à prendre des décisions éclairées.
Quelles sont les missions d’un Data Scientist ?
La mission d’un Data Scientist consiste à collecter et à analyser des données, et à formuler des recommandations sur la base de ces analyses.
Les scientifiques des données sont embauchés par les organisations pour les aider à rassembler et à donner du sens aux informations. Ils sont souvent chargés de trouver des moyens d’améliorer les processus commerciaux, d’augmenter les bénéfices ou de rationaliser les opérations.
Les scientifiques des données travaillent également avec l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser des tâches qui seraient autrement effectuées par des humains. Par exemple, ils peuvent utiliser des algorithmes d’IA pour prédire quels clients répondront le mieux à une certaine campagne publicitaire ou à une offre de produits.
Quels sont les débouchés professionnels d’une formation en Data Science au Cameroun ?
La science des données devient un parcours professionnel essentiel et croissant dans le monde d’aujourd’hui. Au Cameroun, le data scientist peut être employé dans de nombreux domaines tels que :
- La banque et la finance
- l’assurance
- Marketing et publicité
- Télécommunications
- Gestion de la distribution
Êtes-vous fait pour devenir Data Scientist ?
Vous êtes passionné par la recherche de la valeur cachée dans les données ? Voulez-vous résoudre des problèmes réels grâce à la puissance de la science des données ? Êtes-vous prêt à vous attaquer aux problèmes complexes et à les rendre simples ? Si c’est le cas, vous êtes peut-être fait pour une carrière en science des données !
La science des données est un domaine émergent qui se développe à un rythme exponentiel. Il regorge d’opportunités pour ceux qui souhaitent utiliser leurs compétences mathématiques et informatiques pour aider à résoudre certains des plus grands problèmes du monde.
Conclusion
En conclusion, la science des données est un outil très utile pour les entreprises et les sociétés. Elle les aide à comprendre leurs clients et à prendre des décisions bien informées. Grâce à la science des données, les entreprises peuvent améliorer leur service clientèle et augmenter leurs ventes. La science des données permet également de mieux comprendre le marché ; Par conséquent, les entreprises seront en mesure de rivaliser avec leurs concurrents.
La formation en science des données au Cameroun vous permet d’apprendre à utiliser correctement cet outil. Après avoir terminé votre formation, vous serez en mesure d’appliquer vos connaissances dans des situations réelles et d’obtenir de bons résultats.
