Qu’est-ce que la Data Science ?
La Data Science consiste à transformer des données brutes en informations intelligibles et exploitables pour une entreprise.
Le développement de la Data Science répond à l’augmentation exponentielle de données disponibles. En effet, la digitalisation des économies a entraîné une hausse spectaculaire du volume total d’informations stockées dans les systèmes informatiques du monde entier (big data). En 2018, les experts prévoyaient que ce volume de données serait encore multiplié par 5 entre 2018 et 2025 !
Aujourd’hui, les données sont omniprésentes. Les entreprises collectent quotidiennement des données sur leurs prospects, leurs clients, leur marché, leurs concurrents… Mais, au-delà de la collecte, le véritable enjeu consiste à trouver les moyens de faire une utilisation intelligente et optimale de la data.
En effet, il faut bien comprendre que la plupart des données existantes ne sont pas exploitables en l’état. Les données sont des éléments bruts. Or, les données brutes n’ont aucune valeur “business”. Elles nécessitent un traitement informatique pour leur donner du sens et les transformer en informations utilisables pour le marketing, les commerciaux, les services clients…
La Data Science couvre tout le parcours de la donnée dans l’entreprise. Elle se décline en 5 grandes phases :
- La collecte : cette étape consiste à aller chercher la donnée à différents points de contact
- La conservation : cette phase consiste à nettoyer et à stocker les données
- Le traitement : il s’agit ici de classer les données, de les modéliser et de les synthétiser
- L’analyse : cette étape consiste à étudier et à faire parler les données, à détecter des schémas récurrentes et à produire des prédictions
- La communication : cette dernière phase consiste à formaliser les résultats de l’analyse sous forme de tableaux de bords ou de visuels pour les communiquer aux managers et collaborateurs concernés et les aider dans leur prise de décision
Les missions du Data Scientist
Le métier du Data Scientist consiste à analyser de manière pointue les données pour répondre aux problématiques de l’entreprise (en marketing comme en management), accompagner la prise de décisions stratégiques et optimiser l’expérience client.
On peut résumer sa mission en deux grands axes :
- Générer de la connaissance grâce aux données
- Concevoir de nouveaux produits digitaux data-driven
Générer de la connaissance à partir des données
La première mission du Data Scientist est d’étudier et de faire parler les données. À partir des données, il cherche à détecter et comprendre des schémas comportementaux complexes ou des tendances. L’idée est de faire remonter à la surface des informations qui aideront les entreprises à prendre des décisions plus avisées (en matière de marketing ou même de management …).
Par exemple, Netflix analyse les données de visionnage de ses programmes pour comprendre ce qui intéresse ses utilisateurs. La marque utilise ensuite ces informations pour décider quelles séries originales elle va produire.
Afin de trouver la réponse à une problématique de l’entreprise, le Data Scientist élabore une hypothèse de travail, un projet, puis il suit différentes pistes. En général, il commence par explorer et étudier les données. Mais il ne se contente pas d’une analyse informatique exploratoire. Il utilise aussi des algorithmes de Machine Learning pour prédire les occurrences d’un événement dans le futur. C’est ainsi qu’il aboutit à une modélisation statistique pour répondre à la question posée.
L’objectif de la démarche est de passer de données brutes à des recommandations stratégiques appuyées sur la donnée. De ce point de vue, le Data Scientist occupe un emploi de consultant : il aide les parties prenantes de l’entreprise à tirer profit de la donnée dans leurs prises de décisions pour mener à bien chaque projet.
Concevoir des produits digitaux data-driven
Le Data Scientist est aussi chargé de concevoir des produits digitaux à partir des données analysées. Il s’agit de produits qui s’appuient sur le traitement des données pour générer des résultats de façon algorithmique.
Par exemple, un moteur de recommandation comme celui d’Amazon fonctionne sur ce principe. Sur la base des données de l’utilisateur, l’algorithme génère une liste de recommandations personnalisées.
Ici, il ne s’agit plus seulement de produire du conseil managérial, mais de construire un algorithme informatique pour répondre directement à la problématique. Cela implique la création de nouveaux algorithmes, mais aussi des tests et le déploiement technique de la solution dans les systèmes de production.
Dans ce contexte, les Data Scientists agissent comme des développeurs en construisant des outils qui peuvent être actionnés à grande échelle.
Les compétences clés
Les compétences techniques du Data Scientist
Le métier de Data Scientist demande un certain nombre de compétences techniques :
- Des connaissances en mathématiques : pour générer des recommandations et construire des produits digitaux à partir des données, il est impératif d’envisager la donnée sous l’angle quantitatif. La plupart des solutions impliquent la création de modèles analytiques complexes. Elles demandent donc des connaissances avancées en probabilités et en statistiques (variance, variables aléatoires, théorème de Bayes…) et en algèbre linéaire (manipulations matricielles…).
- La programmation : le Data Scientist doit connaître un ou plusieurs langages de programmation pour explorer de gros volumes de données (big data). Python est un des plus courants en Data Science.
- Des notions de Machine Learning : comprendre les grands principes de fonctionnement des algorithmes de Machine Learning est un atout pour exercer un métier en Data Science, en particulier pour la création d’un produit data-driven.
- La maîtrise des requêtes SQL est une compétence importante pour extraire de l’information utile.
- La gestion des données non structurées : le Data Scientist doit comprendre et gérer des données non structurées issues de différents canaux (médias sociaux, flux vidéo ou audio,…).
- La Data Visualization : le Data Scientist doit aussi communiquer les résultats de son travail de façon claire et efficace.
Les soft skills indispensables en Data Science
La Data Science exige une large palette de compétences techniques. Cependant, le métier de Data Scientist ne se limite pas à ses aspects techniques ! Il requiert aussi un état d’esprit spécifique et une bonne capacité de communication auprès des parties prenantes de l’entreprise.
Tout d’abord, le Data Scientist doit avoir une bonne compréhension des enjeux business (marketing, management…). Sinon, il ne pourra pas mobiliser ses compétences techniques à bon escient. En effet, son rôle consiste à générer, à travers les données, des opportunités d’optimisation. Pour cela, il doit être capable de détecter les problématiques à résoudre.
Il doit aussi faire preuve de curiosité et d’intuition dans son travail pour percevoir des schémas dans les données et trouver des gisements de valeur dans la masse de données.
Enfin, il doit être un bon communiquant. Un bon Data Scientist comprend les données mieux que quiconque. Mais cela ne sert à rien s’il n’est pas capable de les traduire en informations exploitables pour l’entreprise. Il lui appartient donc de vulgariser ses résultats auprès de personnes qui n’ont pas forcément une connaissance technique de l’utilisation des données.
Les principaux outils des métiers de la Data Science
Pour atteindre ses objectifs, le Data Scientist mobilise une large palette d’outils. Voici les principaux outils qu’il utilise régulièrement :
- Python : Python est un langage de programmation open-source très populaire chez les Data Scientists. Simple d’utilisation, il permet de créer rapidement des programmes, beaucoup plus intuitivement que d’autres langages. Associé à des librairies puissantes, il permet de gérer des gros jeux de données. C’est donc un outil informatique particulièrement adapté pour la Data Science, notamment pour le Machine Learning.
- Jupyter Notebooks : une interface de programmation intuitive permettant de visualiser et de partager les résultats de ses analyses.
- R : R est est un langage de programmation et un logiciel libre de traitement statistique des données. Il permet de programmer des techniques statistiques, d’analyse de données, de Machine Learning, de data mining et de Data Science.
- SQL : le langage SQL (structured query language) permet une communication avec les bases de données et d’en extraire de l’information pertinente.
- Hadoop : Hadoop est un outil open-source utilisé pour stocker et traiter des big data.
- SAS : SAS est un outil avancé d’analyse des données. Il présente des fonctionnalités puissantes pour extraire et analyser un large jeu de données, puis les convertir en informations utiles pour l’entreprise.
- Tableau : Tableau est une solution de business intelligence et de data visualization. Les Data Scientists l’utilisent notamment pour ses fonctionnalités de reporting. L’outil permet de présenter ses résultats de façon facilement compréhensible pour chacun.
Pourquoi devenir Data Scientist ?
Un métier très recherché par les entreprises
Les entreprises ont pris conscience de l’avantage concurrentiel que les données pouvaient leur apporter. Cependant, la donnée n’est utile que si on dispose des compétences pour l’extraire, la structurer, la traiter et la transformer en information utile.
C’est justement l’objet des métiers de la Data Science. Le rôle du Data Scientist est particulièrement important dans la mesure où il fait le lien entre les données et leurs implications business (en terme de management, de marketing…). Il ne se contente pas d’extraire ou d’analyser la data. Il construit des modèles prédictifs pour traduire la data en recommandations actionnables ou en produit basé sur la data.
La demande pour des profils de Data Scientist est donc très forte actuellement, surtout avec l’ouverture des données dans certains secteurs comme la santé, la banque ou l’assurance. Les opportunités pour exercer ce métier ne devraient donc pas manquer.
Pour les entreprises en revanche, trouver les bons profils risque de devenir un défi. Une étude McKinsey prévoyait en effet une pénurie d’experts en data management sur le marché américain. Cette pénurie est notamment liée au faible nombre d’établissements qui dispensent des parcours de formations en Data Science.
Cette rareté a évidemment un effet vertueux sur les salaires. Selon le cabinet de recrutement digital Urban Linker, en Île-de-France, un Data Scientist junior gagne en moyenne entre 43-48k annuels. Cette rémunération se situe entre 60-73k annuels pour un profil senior. Bien entendu, ces salaires peuvent varier si vous exercez ce métier dans une autre région française ou à l’étranger.
Formation : apprendre la Data Science avec Le Wagon
Le Wagon dispense une formation Data Science intensive en 9 semaines (à temps plein) ou en 24 semaines (à temps partiel). L’objectif de cette formation est de vous apporter toutes les compétences nécessaires pour rejoindre une équipe data et booster votre carrière. Si, à la sortie de la formation, vous vous sentez complètement à l’aise avec toutes les notions apprises pendant le bootcamp, vous pourrez directement occuper un emploi de Data Scientist.
Nous avons construit cette formation pour vous permettre d’appréhender la Data Science étape par étape, de la boîte à outils du Data Scientist en Python à l’implémentation complète d’un modèle de Machine Learning en production. Le bootcamp se termine par un module opérationnel, où vous mettrez en pratique les connaissances acquises dans le cadre d’un projet orienté business.
À l’issue de votre parcours de formation, vous bénéficierez également de la puissance de notre communauté Tech ainsi que de notre service carrières pour mieux vous guider dans votre projet d’emploi.
Prêt à vous lancer ?
Téléchargez le syllabus de notre formation Data Science ci-dessous pour découvrir le programme en détails et en savoir plus sur nos alumni et notre communauté !
