Chaque action numérique (toucher, balayage, connexion, achat ou recherche) génère des données. Ces données sont précieuses pour les organisations qui souhaitent mieux comprendre leurs acheteurs et leur activité. Cependant, elles s’accumulent rapidement et, très vite, les entreprises peuvent se retrouver confrontées à des téraoctets d’informations qu’elles ne peuvent pas utiliser pleinement. Elles savent que ces données contiennent des réponses à des questions sur le comportement des clients, le rendement des produits, les risques, les occasions de croissance et l’efficacité opérationnelle, mais, sans l’expertise appropriée, toutes ces données ne sont rien de plus que du bruit.
Pour transformer ce bruit en quelque chose de significatif, il faut que quelqu’un puisse faire plus que simplement exécuter des requêtes ou générer des rapports. Il faut bien comprendre comment poser les bonnes questions, tester des idées et construire des modèles qui révèlent la signification réelle des chiffres. Les scientifiques des données répondent à ce besoin en fournissant les compétences analytiques et le contexte d’entreprise nécessaires pour transformer des données complexes en aperçus stratégiques.
Voici quelques-unes des principales responsabilités que les scientifiques des données assument dans leur travail quotidien :
- Collecte et nettoyage des données
Les experts en science des données doivent collecter et intégrer l’information provenant de diverses sources et s’assurer qu’elle est exacte, cohérente et utilisable. Cela implique souvent de traiter des données incomplètes, non structurées ou incohérentes et d’appliquer des étapes de prétraitement pour supprimer les erreurs et veiller à ce que le formatage soit standardisé sur tous les ensembles de données. - Analyse des données
Les experts en science des données examinent les ensembles de données pour identifier les tendances, les valeurs aberrantes et les motifs. Cela inclut souvent l’analyse exploratoire des données (EDA), les tests statistiques et le nettoyage des données pour préparer l’information en vue d’une évaluation plus approfondie. - Création d’algorithmes
Ces professionnels conçoivent et mettent en œuvre des algorithmes pour traiter les données et extraire l’information pertinente de façon efficace. Ceux-ci peuvent aller de règles de classification de base à des modèles d’apprentissage machine (AM) plus avancés, en fonction de la complexité du problème traité. - Développement de modèles prédictifs
À l’aide de données historiques, les scientifiques des données créent des modèles qui prévoient les résultats ou simulent des scénarios. Ces modèles aident les entreprises à anticiper les actions des clients, à détecter les fraudes, à faire des prévisions précises du marché ou à optimiser les opérations commerciales. - Communication des aperçus aux parties prenantes
L’analyse n’est qu’un aspect du travail. Les scientifiques de données efficaces doivent également être en mesure d’expliquer leurs conclusions à l’aide de visualisations, de tableaux de bord et de rapports. De solides compétences en communication permettent de traduire les résultats techniques en recommandations claires et exploitables pour les publics techniques et non techniques.
Dans les entreprises modernes, les données sont aussi omniprésentes que l’électricité : comme elle, elles circulent en permanence et sont essentielles aux opérations dans tous les secteurs. Et comme les données continuent de façonner presque tous les aspects du commerce, la demande en professionnels capables d’extraire des aperçus à partir de ces données est généralisée. Des organisations du monde entier font appel à des scientifiques des données pour tirer le meilleur parti de leurs données. Bien que cette liste ne soit certainement pas exhaustive, voici plusieurs secteurs qui emploient activement des scientifiques des données :
- Technologies de l’information
Les entreprises des TI ouvrent souvent la voie en recrutant des scientifiques des données et en leur faisant appel pour améliorer les performances logicielles, optimiser les fonctionnalités d’IA, personnaliser les expériences utilisateur et découvrir des motifs d’utilisation pour orienter le développement des produits et guider la planification de la feuille de route. - Finances
Les institutions financières comptent sur les scientifiques des données pour soutenir leurs systèmes de détection des fraudes et créer des modèles de notation de crédit. Ils aident également les sociétés d’investissement à améliorer leurs stratégies de prévision en analysant les données de marché et en évaluant les risques en temps réel. - Soins de santé
Dans le secteur de la santé, les scientifiques des données travaillent sur les dossiers des patients, les résultats des traitements et les mesures opérationnelles pour améliorer la prestation des soins. Leur travail soutient également l’utilisation d’analyses prédictives pour favoriser la détection précoce des maladies. - Recherche
La recherche universitaire et scientifique s’appuie fortement sur les scientifiques des données pour gérer et interpréter de grands ensembles de données. Dans tous les domaines, de la réalisation d’essais cliniques à l’analyse du comportement social, les chercheurs s’appuient sur des experts des données pour découvrir des preuves qui appuient ou réfutent leurs hypothèses. - Sciences de la vie
Les entreprises pharmaceutiques et de biotechnologie travaillent avec des scientifiques des données pour analyser les données et les réponses des patients pendant les essais cliniques. Leurs résultats aident à accélérer le développement de médicaments et à soutenir la création de thérapies ciblées basées sur les profils individuels des patients. - Assurance
Dans le secteur de l’assurance, les scientifiques des données jouent un rôle essentiel dans l’amélioration de la tarification des polices et de l’évaluation des risques. Leur travail permet également de détecter les activités suspectes en matière de sinistres. - Vente au détail
Les scientifiques des données jouent un rôle clé dans la vente au détail, où ils s’efforcent de mieux comprendre les clients sur les canaux en ligne et en magasin. En analysant les tendances des ventes et en suivant les mouvements des stocks, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées concernant les promotions, les prix, les niveaux de stock, etc. - Télécommunications
Les entreprises de télécommunications font appel à des scientifiques des données pour surveiller les motifs d’utilisation des appels et des données, ce qui les aide à cerner rapidement les problèmes de réseau et à réduire le taux de perte de clients. Les données jouent également un rôle dans l’orientation des mises à niveau des services et l’optimisation des investissements en infrastructure. - Gouvernement
Dans le secteur public, les scientifiques des données contribuent à tout, de la planification budgétaire à la détection des fraudes. Ils participent à des projets de données à grande échelle liés à la santé publique, à la sécurité nationale et aux transports, ce qui aide les agences à attribuer leurs ressources de façon plus efficace.
L’analyse est une partie importante du travail d’un scientifique des données. Il n’est donc pas étonnant que les rôles de scientifique des données et d’analyste de données soient souvent confondus. Cependant, bien que ces termes soient parfois utilisés de manière interchangeable, les scientifiques des données et les analystes de données remplissent des fonctions distinctes :
Les scientifiques des données sont généralement chargés de résoudre des problèmes ouverts en combinant programmation, modélisation statistique et apprentissage machine. Ils conçoivent des expériences, créent des modèles prédictifs et développent des algorithmes personnalisés pour extraire des aperçus à partir de données complexes (souvent non structurées). Leur travail commence généralement par en déterminant les questions à poser pour répondre à des besoins précis, puis en déterminant la manière dont les données peuvent être utilisées pour y répondre.
Les analystes de données se concentrent davantage sur l’examen des ensembles de données existants pour mettre en évidence les tendances, générer des rapports et répondre à des questions d’entreprise prédéfinies. Ils travaillent principalement avec des données structurées et utilisent l’interrogation, l’agrégation et la visualisation des données pour soutenir les décisions opérationnelles et stratégiques. Bien que leurs analyses soient essentielles pour les aperçus opérationnels, elles ne créent généralement pas de modèles ni ne déploient de solutions d’apprentissage machine plus avancées.
En termes simples, les analystes de données expliquent ce qui s’est passé, tandis que les scientifiques des données utilisent les données pour prédire ce qui pourrait se passer ensuite et pourquoi.
Les scientifiques des données combinent plusieurs disciplines pour transformer les données brutes en aperçus stratégiques. Cela signifie que pour être efficaces, ils doivent posséder des compétences techniques, mais aussi savoir communiquer, résoudre des problèmes et harmoniser les activités. Ce mélange de compétences techniques et non techniques permet aux scientifiques des données d’analyser l’information et de garantir sa facilité d’utilisation dans un contexte d’entreprise.
Les compétences techniques (ou spécialisées) font référence aux aptitudes pratiques requises pour collecter, traiter, analyser et modéliser des données. Elles sont fondamentales pour le flux de travail des scientifiques des données et sont souvent la priorité des responsables du recrutement lors de l’évaluation des candidats Il s’agit des compétences suivantes :
- Programmation
La plupart des scientifiques des données maîtrisent différents langages de programmation (tels que Python, R ou SQL). Cela permet au scientifique des données de travailler au niveau dorsal des applications pour construire des modèles et automatiser les tâches à différentes étapes du pipeline de données. - Analyse statistique
La compréhension des concepts statistiques permet aux scientifiques des données de tester les hypothèses et de valider les résultats. Ces compétences permettent de faire en sorte que les modèles soient basés sur des motifs de données solides plutôt que sur des coïncidences ou des biais. - Apprentissage machine
Les scientifiques des données créent souvent des outils prédictifs qui apprennent à partir des données historiques. Savoir appliquer des méthodes d’apprentissage supervisées et non supervisées leur permet de développer des solutions qui s’adaptent au fil du temps et fournissent des résultats plus précis. - Visualisation des données
L’aptitude à présenter les données visuellement est essentielle pour rendre les aperçus accessibles. Des graphiques et des tableaux de bord clairs aident les parties prenantes non techniques à comprendre ce que les données montrent et pourquoi elles sont importantes. - Gestion des données
Avant de commencer toute analyse, les données doivent être nettoyées, formatées et organisées. Les scientifiques des données consacrent beaucoup de temps à veiller à ce que les ensembles de données soient complets et prêts à l’emploi. - Outils pour les données volumineuses
Dans les environnements où les données sont volumineuses ou évoluent rapidement, les outils traditionnels peuvent être insuffisants. Les plateformes telles que Hadoop et Apache Spark prennent en charge le traitement à grande échelle et sont souvent utilisées lorsque vous travaillez avec des ensembles de données volumineux.
Les compétences générales permettent aux scientifiques des données de travailler avec les personnes et dans des contextes d’affaires de façon efficace. Ces compétences font en sorte que leur travail technique ait un impact réel sur l’ensemble de l’entreprise.
- Sens des affaires
La compréhension des objectifs de l’entreprise et des défis opérationnels aide les scientifiques des données à concentrer leur travail sur les occasions à forte valeur ajoutée. Ce contexte est nécessaire pour définir des questions pertinentes et mesurer l’impact des aperçus qu’ils produisent. - Communication
Expliquer les résultats en langage clair permet de renforcer la confiance et l’adption chez les collègues non techniques. Les scientifiques des données doivent présenter des résultats complexes de manière à soutenir la prise de décision. - Pensée critique
Les bons scientifiques des données évaluent leurs propres hypothèses et posent des questions réfléchies sur les données. Cet état d’esprit les aide à éviter les conclusions trompeuses et à découvrir des aperçus plus approfondis. - Curiosité
Une forte volonté d’explorer les données conduit souvent à des détections que d’autres personnes peuvent négliger. La curiosité favorise l’expérimentation et la recherche de résultats supplémentaires ou inattendus. - Collaboration
La plupart des projets nécessitent la participation d’équipes interfonctionnelles. Les scientifiques des données doivent collaborer de façon efficace avec les ingénieurs, les chefs d’entreprise et les autres parties prenantes pour que leur travail soutienne des objectifs plus larges. - Adaptabilité
Les technologies évoluent rapidement et les priorités peuvent changer en fonction des besoins de l’entreprise. Les scientifiques des données doivent être à l’aise avec l’apprentissage de nouveaux outils et l’adaptation de leur approche en fonction des besoins.
La voie qui mène à une carrière dans la science des données n’est pas la même pour tout le monde : certains accèdent à ce domaine grâce à des programmes universitaires traditionnels, tandis que d’autres développent leurs compétences grâce à d’autres méthodes ou à l’expérience acquise en travaillant dans des domaines connexes. Quelle que soit la voie empruntée, le plus important est la capacité à travailler de façon efficace avec les données et à montrer aux employeurs que vous pouvez appliquer ces compétences dans des scénarios concrets.
De nombreux scientifiques des données sont titulaires d’un diplôme dans un domaine technique ou quantitatif. Un baccalauréat en informatique, statistiques, mathématiques ou sciences des données constitue une base solide. Ces programmes couvrent généralement des concepts fondamentaux tels que les structures de données, les probabilités, l’algèbre linéaire et l’analyse statistique, ainsi qu’une expérience indispensable en programmation.
Une maîtrise en science des données, en analyse ou dans un domaine étroitement connexe, permet aux professionnels d’approfondir leurs connaissances en apprentissage machine, en systèmes de données volumineuses et en modélisation avancée. Bien qu’il ne soit pas obligatoire pour chaque rôle, un diplôme d’études supérieures peut être utile pour les candidats qui cherchent à se spécialiser ou à postuler à des postes de niveau supérieur.
Un diplôme traditionnel n’est pas le seul moyen d’accéder à ce domaine. Les programmes intensifs, les cours en ligne et les programmes de certification professionnelle peuvent offrir un enseignement ciblé et une formation pratique. Ces programmes sont souvent structurés pour aider les participants à acquérir des compétences immédiatement exploitables sur le marché du travail, et sont généralement plus ciblés et accélérés que l’enseignement traditionnel.
Bon nombre de ces autres parcours incluent également des projets pratiques qui simulent des défis d’entreprise réels. Cela peut être particulièrement utile pour les personnes qui changent de carrière ou qui souhaitent acquérir rapidement une expérience pertinente. Certains apprenants utilisent ces programmes pour étoffer leur diplôme actuel.
En science des données, les employeurs veulent plus qu’un CV ou un diplôme : ils veulent voir comment vous pensez et ce que vous pouvez construire. Un portefeuille solide vous permet de montrer votre approche de la résolution des problèmes et vos capacités techniques grâce à des projets menés à bien.
Les portefeuilles peuvent inclure des projets personnels, des études de cas ou des défis que vous avez relevés grâce à vos compétences en science des données. Héberger votre travail sur des plateformes telles que GitHub permet à d’autres personnes de visualiser votre code et de voir les résultats de votre analyse. De bons portefeuilles fournissent souvent une documentation claire, des visualisations et un contexte autour du problème résolu.
Décrocher un rôle dans la science des données implique généralement un processus d’entretien en plusieurs étapes, incluant des évaluations techniques et comportementales. Il peut être demandé aux candidats de résoudre des problèmes de programmation, d’expliquer des concepts statistiques ou d’interpréter des données à partir d’un ensemble de données fourni. De nombreux employeurs évalueront également la manière dont vous communiquez votre réflexion, en particulier lorsqu’il s’agit de compromis ou de limites dans votre approche.
Relever les défis courants de codage et examiner les concepts fondamentaux en matière de statistiques et d’apprentissage machine est un bon moyen de se préparer. Certaines entreprises peuvent également inclure des travaux à faire à domicile ou des séances de résolution de problèmes en direct. Préparer des exemples de projets passés et être prêt à expliquer votre rôle et votre raisonnement peut vous aider à vous démarquer.
Le travail d’un scientifique des données est directement lié aux outils qu’il utilise. De la collecte et de la gestion des données brutes au développement de modèles prédictifs et à la communication des résultats, chaque étape du processus dépend de technologies fiables. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des technologies les plus couramment utilisées par les scientifiques des données dans le cadre de leur travail :
La programmation est au cœur du flux de travail en science des données, et différents langages de programmation sont adaptés à différentes tâches.
- Python
Largement utilisé dans ce domaine pour sa lisibilité et son vaste écosystème, Python prend en charge l’analyse de données, l’apprentissage machine et l’automatisation grâce à des bibliothèques telles que pandas, NumPy, scikit-learn et TensorFlow. - R
Préféré dans de nombreux milieux universitaires et de recherche, R excelle dans l’analyse statistique et la visualisation des données. - SQL
SQL est essentiel pour récupérer et gérer des données structurées à partir de bases de données relationnelles. Il s’agit d’une compétence clé pour accéder aux données de production et les préparer en vue de leur analyse. - SAS
Principalement utilisé dans les systèmes hérités, SAS est encore largement utilisé dans les secteurs de la santé et des finances. SAS est prisé pour sa fiabilité et sa prise en charge de la modélisation statistique à grande échelle. - Scala et Java
Ces langages sont souvent les plus efficaces dans les environnements de données volumineuses, en particulier lorsque vous travaillez avec des plateformes comme Apache Spark pour le traitement distribué des données.
Les scientifiques des données s’appuient sur les visualisations pour rendre leurs résultats compréhensibles et exploitables. Des références visuelles bien conçues peuvent révéler des motifs, dégager les tendances et offrir un contexte que les chiffres bruts ne peuvent pas fournir.
Les outils couramment utilisés pour créer des visualisations de données sont les suivants :
- IA générative (GenAI)
- Tableau
- Power BI
- Plotly
- Matplotlib
- Seaborn
- ggplot2
Grâce aux avancées récentes, l’apprentissage machine (AM) et l’intelligence artificielle (IA) jouent un rôle plus central dans la science des données. Les infrastructures et bibliothèques qui prennent en charge ces capacités aident les scientifiques des données à construire, former et déployer des modèles avec plus d’efficacité et de précision.
Pour exceller en tant que scientifique des données, découvrez les méthodes d’analyse des données grâce à des cours avancés sur l’IA et familiarisez-vous avec les infrastructures suivantes :
- Scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- XGBoost
- LightGBM
- Keras
En dépit d’outils puissants, le travail des scientifiques des données est rarement simple. La plupart des obstacles auxquels les scientifiques de données sont confrontés ne sont pas techniques, mais logistiques, stratégiques ou liés à la communication. Relever ces défis nécessite une combinaison de compétences techniques et de sens des affaires. Vous trouverez ci-dessous deux des obstacles les plus courants rencontrés par les scientifiques des données.
Des données propres sont essentielles pour obtenir des résultats fiables, mais dans la pratique, elles sont souvent incohérentes ou incomplètes. Même les petites erreurs, telles que des valeurs manquantes ou des entrées en double, peuvent fausser l’analyse et réduire la fiabilité d’un modèle.
Pour résoudre ces problèmes, les scientifiques des données utilisent des méthodes de prétraitement pour repérer et corriger les problèmes avant le début de la modélisation. Des outils tels que pandas en Python ou tidyr en R aident à automatiser ces étapes. La normalisation des règles de validation des données au point d’entrée peut également éviter que les problèmes s’aggravent au fil du temps. Dans de nombreuses entreprises, ce travail implique une coordination avec les ingénieurs de données ou les propriétaires de systèmes pour s’accorder sur la façon dont l’information est collectée et gérée.
Même la meilleure analyse peut ne pas avoir d’impact si les conclusions ne sont pas clairement communiquées. Les scientifiques des données doivent souvent expliquer des modèles techniques et des résultats statistiques à des parties prenantes non techniques qui ne comprennent pas forcément, ou qui n’ont pas besoin de comprendre, les mathématiques sous-jacentes.
Pour que les aperçus soient utiles au public visé, le message doit être clair et concis. Des aides visuelles et des résumés en langage clair aident les décideurs à comprendre l’importance des conclusions. Lorsque les scientifiques des données se concentrent sur les implications plutôt que sur la méthodologie, leur travail devient plus facile à mettre en œuvre et plus susceptible d’avoir une incidence sur la stratégie.
Les scientifiques des données continuent de figurer parmi les professionnels les plus recherchés dans le paysage professionnel actuel. À mesure que les entreprises adoptent de plus en plus de solutions optimisées par l’IA, le besoin de personnes qualifiées capables d’interpréter les données, de construire des modèles et de traduire les aperçus en actions ne cesse de croître. Pour répondre à ce besoin, les futurs scientifiques des données doivent suivre le rythme des nouvelles technologies et affiner les compétences qui leur permettent de se démarquer.
ServiceNow University offre aux apprenants un moyen flexible et accessible de développer une expertise en matière d’analyse, d’automatisation et d’IA, centrée sur une compréhension approfondie de la façon de tirer pleinement parti de ServiceNow AI Platform🅫. ServiceNow University soutient également les scientifiques des données actuels et futurs en proposant des formations gratuites sur demande, ainsi que des cours dispensés par un instructeur, conçus pour vous aider à obtenir les certifications essentielles et à développer les compétences dont vous avez besoin pour réussir. Les cours suivants peuvent être particulièrement utiles pour les scientifiques des données potentiels :
- Analyse des données de plateforme – Principes fondamentaux
Ce cours présente les principales capacités d’analyse de ServiceNow, notamment comment surveiller les ICP, configurer des indicateurs de formule et créer des tableaux de bord. Il aborde également les notions essentielles. - Analyse des données de plateforme – Principes avancés
Allant au-delà des principes fondamentaux, ce cours se concentre sur la modélisation des données et la conception de tableaux de bord avancés. Les thèmes abordés incluent les répartitions scriptées, les tableaux de bord interactifs et les mesures externes. Il prépare également les participants à l’examen Spécialiste certifié de la mise en œuvre – Analyse des données de plateforme. - Analyse de la performance – Principes avancés (sur demande)
Une version numérique et flexible du cours Analyse de la performance – Principes avancés, cette option permet aux apprenants d’acquérir des compétences plus approfondies en analyse des tendances et en visualisation à leur propre rythme. - Comprendre les pastilles de données et les flux de données dans les flux de travail
Ce cours de microapprentissage explique comment les pastilles de données sont utilisées pour transmettre des informations entre les actions de flux et comment les flux de données gèrent les collections d’enregistrements. À l’aide de ces outils, les participants s’entraînent à identifier, configurer et dépanner les mouvements de données au sein des flux. - Workflow Data Fabric (parcours d’apprentissage)
Le parcours d’apprentissage Workflow Data Fabric explore comment connecter, comprendre et agir sur les données de tous les flux de travail à l’aide de la plateforme unifiée de ServiceNow. Il se concentre sur la combinaison de l’IA, des données et des flux de travail pour soutenir la prise de décision en temps réel et générer un impact stratégique.
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