Qui sont les data scientists et à quoi servent-ils Python ?

Vous vous demandez si une carrière en science des données vous convient ? Dans cet article, je vais essayer d'expliquer ce qu'est la science des données et qui sont les spécialistes de la science des données. Découvrez les compétences dont vous avez besoin pour devenir l'un d'entre eux, y compris Python.

J'observe un énorme intérêt pour la science des données depuis un certain temps. Les forums en ligne et les médias sociaux sont constamment inondés de toutes sortes d'informations et de questions sur ce sujet. Les gens veulent savoir ce qu'est vraiment la science des données, comment entrer dans ce monde et si cela rapporte vraiment. Qu'avez-vous besoin de savoir? Je vais essayer de répondre à ces questions ci-dessous.

Commençons par les bases.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données consiste à extraire des informations exploitables à partir de données en appliquant une combinaison d'outils issus de la statistique et de l'informatique. Les scientifiques des données utilisent les données pour répondre à une variété de questions commerciales. Quels canaux de distribution sont les plus efficaces ? Quels clients sont susceptibles d'arrêter d'utiliser les produits ou services de votre entreprise au cours de la prochaine année ? Comment fidélisez-vous ces clients ?

Pour répondre à ce genre de questions, un scientifique des données effectue généralement un long voyage en commençant par la collecte et le nettoyage des données, en passant par le développement des modèles, l'interprétation des résultats et enfin, la présentation de ces résultats aux chefs d'entreprise. Scientifiques des données performants :

• comprendre le domaine dans lequel ils travaillent afin de pouvoir définir les exigences en matière de données et les approches possibles pour résoudre des problèmes commerciaux spécifiques.
• avoir de bonnes compétences en communication pour comprendre les questions commerciales et exprimer clairement comment la science des données peut aider à répondre à ces questions.
• connaître les approches les plus efficaces pour la collecte et le nettoyage des données
• avoir une expertise dans le machine learning (ML), les statistiques et les outils de programmation (Python, R) pour créer, former et évaluer des modèles qui répondent à des questions commerciales spécifiques.
• savoir interpréter les résultats du modèle développé.
• avoir de bonnes capacités de présentation pour expliquer ces résultats aux chefs d'entreprise.

Êtes-vous déjà enthousiasmé par la puissance de la science des données ? Nous allons maintenant passer en revue les nombreux avantages d'une carrière en science des données.

Pourquoi choisir une carrière en science des données ?

Ce n'est pas sans raison que le rôle de la science des données est devenu si populaire dans le monde entier. Voici quelques-uns des avantages les plus évidents d'une carrière en science des données :

1. Les data scientists sont généralement très bien payés . Une étude de Glassdoor basée sur une enquête anonyme auprès de près de 16 000 scientifiques des données montre que le salaire de base moyen d'un scientifique des données aux États-Unis est de 114,5 000 $ par an. De même, Indeed rapporte le salaire moyen pour ce rôle à 120 000 $ par an. Ce qui est encore plus excitant, c'est que même les data scientists débutants avec moins d'un an d'expérience gagnent environ 101,7 000 $ par an aux États-Unis. Peu d'emplois offrent un salaire aussi élevé en tout début de carrière.
2. La science des données est en demande . Malgré tout le buzz autour des métiers de la science des données et une croissance significative du nombre de data scientists, l'offre est encore rare compte tenu de la demande existante. Selon le S. Bureau of Labor Statistics, l'emploi de chercheurs en informatique et en information devrait augmenter de 15% de 2019 à 2029, beaucoup plus rapidement que la moyenne de toutes les professions (4%). Cette tendance est susceptible d'être également pertinente pour d'autres pays.
3. Les tâches professionnelles en science des données sont polyvalentes. Les scientifiques des données rencontrent généralement des problèmes commerciaux intéressants et divers à résoudre. Un jour, vous travaillerez peut-être sur la prédiction de l'attrition des clients, et un autre jour, vous pourrez être transféré dans une équipe développant un système de recommandation.
4. Les data scientists peuvent choisir un secteur dans lequel travailler. Les entreprises de différents secteurs et industries recherchent des data scientists. Vous pouvez choisir de travailler dans les soins de santé, le commerce électronique, le marketing ou la banque. De plus, si vous travaillez en tant qu'indépendant, vous pouvez poursuivre plusieurs projets dans différents secteurs.

Consultez ce guide pour obtenir de bonnes recommandations sur la recherche d'un emploi en science des données ou de tout emploi lié à Python.

Vous vous demandez si vous avez les qualifications requises ? Découvrons !

Ce qu'il faut apprendre pour devenir Data Scientist

Maintenant que vous savez ce que font les scientifiques des données, vous pouvez probablement deviner le type de compétences requises pour ce rôle. Résumons-les ensemble. Les compétences requises par un data scientist sont :

1. Mathématiques

Tous les calculs sont effectués par des ordinateurs de nos jours. Cependant, pour être efficace en tant que data scientist, vous devez être bon en mathématiques. Vous devez savoir comment effectuer des opérations vectorielles et matricielles, bien comprendre les probabilités et maîtriser les statistiques. Les ordinateurs font les calculs, mais les scientifiques des données construisent des modèles et interprètent les résultats, et c'est là que les connaissances en mathématiques et en statistiques sont cruciales.

2. Informatique

Certains pensent qu'un scientifique des données n'est qu'un nouveau nom fantaisiste pour un statisticien. Pour moi, ce sont deux rôles distincts, avec une différence essentielle dans la façon dont ces deux professions utilisent la technologie. Les statisticiens se concentrent sur la recherche avec des tests de signification, des diagrammes de diagnostic et des analyses de séries chronologiques. Ils utilisent des progiciels tels que SAS ou SPSS comme outils pour rationaliser la création de modèles et les calculs.

En revanche, les scientifiques des données sont natifs de la technologie . Leur travail est généralement automatisé autant que possible. Ils utilisent des requêtes SQL et différentes bibliothèques Python pour automatiser le processus de collecte de données. Ensuite, ils utilisent Python ou R pour visualiser les données avec seulement quelques lignes de code. Les scientifiques des données peuvent créer des modèles d'apprentissage automatique à partir de zéro à l'aide de Python, ou ils peuvent utiliser l'une des nombreuses bibliothèques Python pour la science des données afin de rendre la création de modèles encore plus efficace. Enfin, les modèles construits par les data scientists peuvent être déployés, par exemple dans une application web, à l'aide de divers outils d'ingénierie logicielle. Par conséquent, les compétences en Python sont essentielles pour la profession de la science des données.

3. Expertise du domaine

En tant que data scientist, vous devez avoir une compréhension approfondie de l'industrie dans laquelle vous travaillez. On ne peut pas analyser efficacement les canaux de distribution d'une boutique en ligne sans comprendre le fonctionnement du secteur du e-commerce. Vous ne pouvez pas fournir de recommandations utiles pour optimiser le processus de construction si vous ne savez pas comment fonctionne l'industrie. Bien sûr, tous les projets de science des données doivent être menés en étroite collaboration avec une fonction métier qui peut fournir l'expertise nécessaire dans le domaine. Cependant, il est toujours important pour un scientifique des données d'avoir une certaine compréhension de l'industrie - au minimum, vous devriez être en mesure de poser les bonnes questions.

4. Communication

Ne négligez jamais l'importance de la communication pour un data scientist. Pour en devenir un, vous devez savoir écouter et raconter des histoires. Il faut écouter les chefs d'entreprise pour comprendre leurs problèmes. Vous devez être en mesure de communiquer clairement comment la science des données peut aider à répondre à leurs besoins commerciaux. Même si elle est assez puissante, la science des données n'est pas une pilule magique pour résoudre tous les problèmes de l'entreprise, et c'est la responsabilité du scientifique des données de construire des attentes réalistes.

Enfin, une fois que vous avez les résultats de vos modèles, vous devez communiquer ces résultats aux chefs d'entreprise. Vous ne pouvez pas simplement leur envoyer un tas de tableaux et de graphiques. Au lieu de cela, vous devez traduire vos résultats en informations exploitables.

Pour résumer, un scientifique des données qui réussit combine les compétences d'un statisticien, d'un ingénieur logiciel et d'un analyste commercial. En effet, un solide ensemble de compétences techniques et de compétences générales est nécessaire pour réussir dans ce domaine.

Mais par où commencer ? Commençons par Python.

Pourquoi Python est-il un outil clé en science des données ?

La relation entre Python et la science des données est mutuellement bénéfique. La science des données a contribué de manière significative à la popularité croissante de Python ces dernières années. D'autre part, Python facilite le processus d'apprentissage de la science des données.

Python est un langage de programmation généraliste de haut niveau connu pour sa lisibilité du code, sa productivité et son accessibilité aux débutants en programmation. Les data scientists choisissent généralement Python comme outil clé pour une raison :

• Python est facile à apprendre, à lire et à écrire . En raison de sa syntaxe de type anglais, Python est vraiment facile à comprendre et à apprendre. Quelques semaines peuvent suffire pour apprendre à traiter les données et à créer des modèles en Python. Cela vaut même si vous n'avez aucune expérience en programmation. Commencez par ce mini-cours Python pour la science des données et voyez par vous-même à quel point Python est accessible.
• Il existe de nombreuses bibliothèques Python open source prenant en charge les tâches de science des données. Ces packages vous permettent de traiter vos données, de créer des visualisations de données avancées et de créer des modèles d'apprentissage automatique complexes avec seulement quelques lignes de code. Par exemple, il y a le Numpy bibliothèque de gestion de tableaux et de matrices multidimensionnels, Pandas pour la manipulation et l'analyse des données, Matplotlib pour la visualisation des données, et scikit-learn pour créer des modèles d'apprentissage automatique. Découvrez les 15 meilleures bibliothèques pour la science des données ici.
• Les modèles créés en Python peuvent être facilement déployés en production . En entreprise, vous vous attendez généralement à ce que vos modèles de science des données soient utilisés en production. Python est très bien adapté pour gérer le déploiement et le support des modèles. Les modèles construits avec Python sont prêts pour la production contrairement aux modèles construits avec R, un autre langage de programmation populaire pour la science des données, mais plus axé sur la recherche.

Lisez cet article pour en savoir plus sur les autres avantages de l'utilisation de Python pour la science des données.

Comment apprendre Python pour la science des données

Êtes-vous prêt à vous lancer dans votre aventure Python ? Commencez dès aujourd'hui avec la mini-piste interactive Python for Data Science qui pose les bases de la programmation nécessaires pour travailler dans le domaine de la science des données. Voici les cours inclus dans cette piste :

• Introduction à Python pour la science des données (141 défis de codage) :couvre les visualisations et analyses de données simples, les calculs de base, la création et la manipulation de variables, et l'utilisation de blocs de données dans Python.
• Travailler avec des chaînes en Python (57 défis de codage) :couvre la jointure, l'itération et le découpage de chaînes, le formatage des valeurs de chaîne en Python et l'utilisation des fonctions de chaîne courantes
• Comment lire et écrire des fichiers JSON en Python (35 défis de codage) :couvre tout ce que vous devez savoir pour travailler avec des données stockées au format JSON (c'est-à-dire, ouvrir, lire et écrire des fichiers JSON).
• Comment lire et écrire des fichiers CSV en Python (51 défis de codage) :couvre toutes les bases nécessaires pour traiter les données stockées au format CSV, sans doute l'un des formats de données les plus populaires en science des données.
• Comment lire et écrire des fichiers Excel en Python (45 défis de codage) :explique comment lire des fichiers Excel avec openpyxl et comment les traiter dans les boucles for. Vous apprendrez également à créer des fichiers Excel et à modifier leur contenu en Python.

Après avoir terminé cette mini-piste, vous serez en mesure d'écrire des scripts de traitement de données simples et de créer des visualisations de données de base. Ce serait un bon début pour une carrière réussie en science des données ! Même si vous décidez de poursuivre une carrière différente, cette piste serait une bonne entrée dans le monde de l'informatique.

Êtes-vous prêt à devenir Data Scientist ?

Vous avez maintenant un cheminement de carrière clair et savez comment devenir un data scientist. Commencez par apprendre à utiliser Python et continuez. Je crois que vous atteindrez vos objectifs. A bientôt en classe !