Quelles sont les caractéristiques d’un data scientist compétent ? Lorsqu’on recherche le candidat idéal, les tests de compétences sont souvent en tête de liste pour la plupart des entreprises et des recruteurs. Après tout, sélectionner quelqu’un qui ne possède même pas les compétences les plus fondamentales d’un data scientist peut être une erreur extrêmement coûteuse. Cependant, les data scientists compétents possèdent également des attributs qu’un test de compétences ne peut pas identifier. Ils possèdent une grande variété de talents et d’attributs qu’on ne peut pas obtenir en lisant un livre. La question est maintenant de savoir quels sont-ils exactement et comment les reconnaître ?
En raison de la pression intense qui accompagne un recrutement réussi, les entreprises et les recruteurs se tournent de plus en plus vers des solutions fondées sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML). Selon The Guardian, plusieurs grandes entreprises, telles que BP, Expedia et Vodafone, utilisent une application appelée Headstart, pilotée par ML, pour les aider à trouver les personnes les plus qualifiées. Headstart effectue des sélections de candidats et les place à des postes qui leur conviennent à l’aide de différents algorithmes prédictifs et contextuels. Dans cet article, nous aborderons diverses compétences essentielles qu’un data scientist doit posséder pour réussir.
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Dans ce blog, vous découvrirez certaines des capacités et caractéristiques les plus importantes qu'un Data Scientist doit posséder.
1. Programmation
Une personne qui travaille dans le domaine de la science des données doit maîtriser au moins un langage de programmation, comme R, Python, SAS ou Hadoop. Il ne suffit pas de savoir écrire du code ; il faut également être à l’aise pour analyser des données en utilisant une variété d’environnements de programmation différents. Un data scientist doit avoir une bonne maîtrise des langages de programmation et la capacité de s’adapter rapidement aux tendances technologiques changeantes pour réussir dans sa carrière. Le domaine de la science des données connaît actuellement un intérêt et une valeur sans précédent parmi les entreprises du monde entier. Toute réticence de votre part à utiliser divers outils de programmation peut être un facteur décisif pour une entreprise qui compte sur les résultats de votre travail pour accélérer l’expansion de son entreprise.
2. Analyse des données quantitatives
C'est le cœur de la mission d'un data scientist dans le cadre de son emploi. Le profil d'un data scientist doit inclure des caractéristiques telles que la capacité à avoir une compréhension à la fois rationnelle et intuitive d'un environnement complexe et de son comportement, la capacité à traiter des données confuses et difficiles à exploiter, et la capacité à créer des prototypes et des modèles pour tester des hypothèses. Des concepts tels que la construction de modèles de prédiction et de régression, l'apprentissage automatique, y compris les algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés, la prévision de séries chronologiques, les méthodes de réduction des données, les réseaux neuronaux et d'autres sujets connexes sont des connaissances requises.
3. Compétence en mathématiques et en statistiques
L'avenir d'un data scientist et d'une entreprise est voué à l'échec s'ils n'ont pas accès aux statistiques. Sans mathématiques et statistiques, il sera impossible de générer des hypothèses sur la façon dont un système se comportera en réponse aux changements, de formuler des hypothèses statistiquement significatives sur les variations des données, de définir des mesures pour définir des objectifs et mesurer le succès, et de tirer des conclusions précises à partir de l'ensemble de données. Si une personne n'a pas de bases solides en mathématiques et en statistiques, il lui sera difficile d'écrire du code ou de faire bon usage des fonctions.
4. Compétences en visualisation
Il est bien connu que les individus sont capables d’assimiler plus rapidement les informations lorsqu’elles sont présentées sous forme de visuels plutôt que de mots ou de chiffres. Un data scientist sera en mesure de présenter en toute confiance des informations à un public technique ou non technique s’il possède une connaissance opérationnelle des outils de visualisation de données tels que Tableau, Qlikview, Plotly ou Sisense. Cela permettra de convaincre le public de la valeur commerciale qui peut être tirée des informations du data scientist. Lorsqu’il s’agit de déterminer si un data scientist réussira ou non, l’une des choses les plus importantes qu’il puisse faire est de se familiariser avec les principes fondamentaux de la visualisation des données et de présenter des données attrayantes aux parties prenantes.
5. Analyse de plusieurs variables et algèbre linéaire
Il est possible, mais pas certain, qu’un data scientist soit amené à concevoir ses propres modèles d’implémentation en interne à un moment donné de sa carrière. Cette question peut ou non être posée explicitement lors du processus d’entretien. Cela est particulièrement vrai dans les situations où les produits définis par les données ont le potentiel d’apporter des améliorations révolutionnaires pour l’entreprise. La discipline de la science des données est très jeune et, par conséquent, il n’existe pas de définition de poste gravée dans la pierre. Lorsqu’il s’agit de créer des modèles prêts à l’emploi, il peut donc être très utile d’avoir une connaissance pratique de l’algèbre linéaire et du calcul multivariable. De plus, l’intervieweur peut vous surprendre avec une question utilisant le calcul. Un data scientist sûr de lui leur conseillera de faire de leur mieux.
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Conclusion
Cette liste de talents et d'attributs des data scientists à succès peut vous donner une longueur d'avance dans la recherche des meilleurs individus, que vous soyez un employeur ou un recruteur cherchant à pourvoir un poste. Assurez-vous, lors de votre prochaine embauche, de rechercher des candidats qui ont une bonne dose de créativité en plus de leurs talents techniques, ainsi qu'un bon équilibre entre l'intuition des données, les compétences en matière de réflexion statistique, un « esprit de hacker » et une « mentalité de hacker ». Les data scientists qui possèdent ces traits contribueront incontestablement à la croissance et au succès de votre entreprise.
Image en vedette : Vecteur d'analyse de données créé par storyset
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