10 Compétences Que Tout Data Scientist Devrait Apprendre

Summary

Dans cette vidéo, l'orateur partage 10 compétences essentielles souvent négligées dans la formation des professionnels de la donnée, comme les data scientists, analysts et engineers. Ces compétences couvrent à la fois les aspects techniques, tels que la programmation de qualité et la gestion des modèles, ainsi que des compétences humaines telles que l'empathie, la communication et la résilience face aux échecs. L'objectif est de souligner l'importance de la combinaison de compétences techniques et non techniques pour réussir et évoluer dans le domaine de la data.

Takeaways

• 😀 Maîtriser les bonnes pratiques de programmation est essentiel pour produire un code lisible, réutilisable et de qualité.
• 😀 L'analyse de la qualité des données est cruciale, car des données de mauvaise qualité conduisent à des résultats erronés.
• 😀 Les statistiques sont fondamentales pour une bonne analyse des données. Elles représentent 80% du travail des Data Scientists.
• 😀 Les Data Scientists ne passent pas leur temps à créer des modèles tous les jours. Les modèles sont des outils parmi d'autres.
• 😀 Le suivi de la performance des modèles (monitoring et back-testing) est une tâche régulière et essentielle en Data Science.
• 😀 La mise en production des modèles est une compétence clé, souvent ignorée dans les formations, mais cruciale pour leur utilisation réelle en entreprise.
• 😀 La compréhension du monde des affaires et des objectifs de l'entreprise est indispensable pour créer de la valeur à travers les données.
• 😀 La communication est essentielle : savoir vulgariser les concepts techniques pour les rendre compréhensibles par les non-experts.
• 😀 La résilience face à l'échec est une compétence importante. L'échec fait partie du processus d'apprentissage et de l'amélioration continue.
• 😀 L'empathie permet de mieux travailler en équipe et de faciliter la communication avec les métiers pour une meilleure collaboration.
• 😀 Les compétences humaines (soft skills) sont tout aussi importantes que les compétences techniques pour réussir et évoluer dans le monde de la Data.

Q & A

Pourquoi les compétences techniques seules ne suffisent-elles pas pour être efficace au travail en data science ?

Les compétences techniques sont importantes, mais elles ne suffisent pas car le travail en entreprise exige également des compétences en communication, en analyse de la qualité des données et en compréhension des enjeux métiers. Les soft skills comme la résilience, la communication et l'empathie sont tout aussi essentielles pour réussir.

Quelle est la première compétence essentielle pour un data scientist, data analyst ou data engineer ?

La première compétence essentielle est d'adopter de bonnes pratiques de programmation, telles que le respect des conventions de nommage, le formatage du code, et l'utilisation d'environnements virtuels pour garantir la lisibilité, la réutilisabilité et la portabilité du code.

Pourquoi l'analyse de la qualité des données est-elle si cruciale ?

L'analyse de la qualité des données est cruciale car des données de mauvaise qualité entraîneront des résultats erronés. Il est essentiel de vérifier la présence de données manquantes, aberrantes ou incorrectes avant d'effectuer toute analyse ou modélisation.

Quelles sont les statistiques importantes à maîtriser en data science ?

Les statistiques fondamentales incluent les tests d'hypothèses, les tests A/B et les statistiques inférentielles. Elles permettent d'analyser les données, d'évaluer la significativité des résultats et de guider les décisions basées sur les données.

Quel rôle jouent les modèles dans le travail quotidien des data scientists ?

Les modèles ne sont qu'un outil parmi d'autres. Les data scientists ne passent pas leur journée à créer de nouveaux modèles ; ils doivent savoir quand un modèle est nécessaire et quand d'autres outils ou méthodes, comme l'analyse statistique ou des agrégations simples, sont plus appropriés.

Pourquoi est-il important de suivre les performances des modèles une fois qu'ils sont déployés ?

Il est important de suivre les performances des modèles pour s'assurer qu'ils restent efficaces au fil du temps. Les modèles peuvent perdre en pertinence si la population ou les conditions changent, donc un suivi constant est nécessaire pour garantir leur fiabilité.

Qu'est-ce que la mise en production d'un modèle et pourquoi est-ce essentiel ?

La mise en production d'un modèle consiste à déployer le modèle dans un environnement opérationnel où il peut être utilisé pour prendre des décisions en temps réel. Cela nécessite la création d'APIs et la gestion de l'infrastructure nécessaire pour que le modèle soit accessible et utilisable de manière continue.

Pourquoi comprendre le monde des affaires est-il essentiel pour un data scientist ?

Comprendre le monde des affaires permet au data scientist de lier son travail aux objectifs de l'entreprise, comme la rentabilité et la croissance. Cela facilite la communication avec les parties prenantes et aide à développer des solutions qui ont un impact réel sur les résultats de l'entreprise.

Comment la communication est-elle une compétence cruciale pour les data scientists ?

La communication est essentielle car les data scientists doivent pouvoir expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes. La capacité à vulgariser les résultats et les processus permet aux équipes métiers de comprendre et d'adopter les solutions proposées.

Pourquoi la résilience face à l'échec est-elle importante en data science ?

La résilience est importante car l'échec fait partie du processus d'apprentissage. En data science, l'expérimentation, l'itération et l'échec rapide permettent d'apprendre, d'améliorer les modèles et de progresser plus rapidement. Cela encourage à partager ses travaux même s'ils ne sont pas parfaits.