La Data Science est la science des données. C’est la discipline qui permet à une entreprise d’explorer et d’analyser les données brutes pour les transformer en informations précieuses permettant de résoudre les problèmes de l’entreprise. Découvrez la définition précise du terme de Data Science, ainsi qu’un aperçu des compétences nécessaires pour devenir Data Scientist.
Table des matières
Data science Définition : Data science c’est quoi ?
La Data Science, ou science des données, est un mélange disciplinaire entre la data inférence, le développement d’algorithme et la technologie, dont l’objectif est la résolution de problèmes analytiques complexes. Au cœur de ce grand mélange, on retrouve les données, les quantités massives d’informations brutes stockées dans les data warehouses des entreprises. Concrètement, la science des données permet d’utiliser les données de façon créative pour générer une valeur pour les entreprises.
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La Data Science permet de découvrir des insights au sein des ensembles de données
Tout d’abord, la Data Science permet de découvrir des insights au sein des données. En plongeant dans ces informations à un niveau granulaire, l’utilisateur peut découvrir et comprendre des tendances et des comportements complexes. Il s’agit de faire remonter à la surface des informations pouvant aider les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes.
Par exemple, Netflix mine les données pour découvrir les patterns de visionnage de son contenu pour comprendre ce qui suscite l’intérêt des utilisateurs, et utilise cette information pour décider quelles séries produire. Target identifie ses principaux segments de clientèle et le comportement d’achat pour être en mesure de s’adresser à de nouvelles audiences. Proctor & Gamble se fie aux données pour prédire la demande future, afin d’optimiser sa production.
Pour extraire ces précieuses informations, les Data Scientists commencent tout d’abord par explorer les données. Face à une question complexe, le Data Scientist se transforme en détective. Il mène l’enquête et tente de comprendre les patterns au sein des données. Pour y parvenir, il est nécessaire de faire preuve d’une créativité analytique. La recherche d’informations basée sur les données est essentielle pour une guidance stratégique de l’entreprise. De fait, les Data Scientists agissent comme des consultants.
La Data Science permet de créer un Data Product
Un data product est un asset qui repose sur des données et les traite pour générer des résultats à l’aide d’un algorithme. L’exemple classique d’un data product est un moteur de recommandation, qui ingère les données des utilisateurs et génère des recommandations personnalisées basées sur ces données.
Parmi les exemples concrets les plus pertinents, on peut citer le moteur de recommandation d’Amazon, ou celui de Netflix. De même, le filtre anti-spam de Gmail est un data product, puisqu’un algorithme se charge de traiter les mails entrants et de déterminer s’il s’agit ou non de spams. La vision par ordinateur, utilisée par les voitures autonomes, est également un data product. Ses algorithmes de machine Learning sont capables de reconnaître les feux de signalisation, de détecter les autres voitures ou les piétons etc.
Contrairement aux Data Insights, le Data Product ne vise pas à conseiller les exécutifs d’une entreprise dans leurs décisions. L’algorithme qui l’accompagne est conçu pour être directement intégré aux applications centrales. En guise d’exemple d’applications de Data Science, on peut citer la page d’accueil d’Amazon, la boîte aux lettres de Gmail, ou le logiciel de pilotage automatique de la voiture sans pilote.
Les Data Scientists jouent un rôle clé dans le développement de data product. Ce sont eux qui développent les algorithmes, qui les testent, les raffinent et les déploient dans les systèmes de production. C’est la raison pour laquelle les data scientists sont également des développeurs techniques.
Data Science : quels sont les talents nécessaires pour devenir Data Scientist ?
La Data Science est un mélange entre trois grands domaines : l’expertise mathématique, la technologie, et le business. Tout d’abord, le minage de données et le développement d’un data product requiert une faculté à voir les données à travers un prisme quantitatif. Les textures, les dimensions et les corrélations entre les données peuvent être exprimées de façon mathématique. De nombreux problèmes auxquels sont confrontées les entreprises peuvent être résolus à l’aide de modèles analytiques reposant sur des mathématiques pures. Comprendre les mécaniques de ces modèles est la clé du succès. La lecture de Mooc dédié à la Data Science est une première initiation à ce domaine d’expertise.
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Data science : formation mathématiques avancées exigée
De nombreuses personnes commettent l’erreur de penser que la data science est entièrement liée aux statistiques. Les statistiques sont importantes, mais ne sont pas la seule forme de mathématiques utilisée. De nombreux algorithmes de machine learning reposent par exemple sur l’algèbre linéaire. De façon générale, un bon data scientist doit avoir des connaissances solides en mathématiques.
Deuxièmement, le data scientist doit être doué d’une forme de créativité technologique. Pour cause, il utilise la technologie pour explorer d’immenses ensembles de données et travailler avec des algorithmes complexes afin de résoudre des problèmes complexes. Pour ce faire, le scientifique des données doit être capable de coder, de créer des prototypes de solutions rapides, et de les intégrer aux des systèmes de données complexes. Parmi les principaux langages associés à la science des données, on compte le SQL, le Python, le R, et SAS. En périphérie, on retrouve également Java, Scala, et Julia. Des formations et des cours de Data science de niveau Master sont prodiguées par des grandes écoles comme Polytechnique Paris Saclay ou le master M2MO de l’Université Paris Diderot Paris 7. Toutefois, la seule connaissance de ces langages ne suffit pas.
Data science : Les challenges d’un emploi multitâche
Le spécialiste de la Data sciencedoit savoir naviguer habilement entre ces langages, penser de façon algorithmique, et avoir la faculté de résoudre des problèmes complexes. Ces facultés sont critiques, car le data scientist doit être en mesure de comprendre la complexité des données et de leur flux. Une lucidité à l’égard des connexions entre ces différents éléments est indispensable.
Enfin, il est primordial pour un scientifique des données d’être un consultant tactique pour l’entreprise. Le data scientist travaille près des données, et peut donc apprendre davantage de ces données que quiconque. Il lui incombe donc de traduire ses observations et de partager son savoir pour contribuer à la résolution des problèmes de l’entreprise. Il doit savoir manier les données pour narrer une histoire cohérente en usant des insights comme d’un palier.
Cette pertinence pour le business est aussi importante que la maîtrise de la technologie et des algorithmes. Les objectifs de l’entreprise doivent être alignés avec les projets de data science. Concrètement, la valeur d’un scientifique des données ne vient pas seulement de sa maîtrise des mathématiques, des données et de la technologie, mais d’une association des trois.
Pour toutes les entreprises qui souhaitent utiliser les données pour stimuler la croissance de leur entreprise, la data science est la clé. Les projets de science des données peuvent générer d’importants retours sur investissements. Toutefois, le recrutement de personnes dotées de compétences nécessaires n’est pas une tâche aisée. Une fois qu’un data scientist de talent est embauché, il est nécessaire de le garder motiver en lui offrant l’autonomie nécessaire et en lui proposant des défis à la hauteur de ses compétences. L’apprentissage de la Data science exige une récompense à la hauteur des tâches demandés. C’est pourquoi les data scientists sont payés entre 40 000 et 60 000 euros par an en Europe. Aux Etats-Unis, ce salaire peut grimper jusqu’à 150 000 dollars par an suivant l’exigence des entreprises en data science.
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FAQs
What GPA do you need for data science? ›
✔ 3.0 Minimum GPA from last 2 years of graded full-time study. Applicants are required to have a GPA of at least 3.0 for the last 60 graded semester credits or the last 90 graded quarter credits of their schooling (U.S.), or roughly the equivalent of the last two years of graded study (undergraduate and/or graduate).
Is data science hard for an average student? ›Data science is a difficult field. There are many reasons for this, but the most important one is that it requires a broad set of skills and knowledge. The core elements of data science are math, statistics, and computer science.
How hard is it to get into NYU Data Science masters? ›Admission to NYU's Master of Science in Data Science is extremely competitive. This speaks both to the popularity of the field of Data Science and to the very high calibre of students who we seek as part of our program.
What GPA do you need for Data Science masters? ›The ideal applicant has a minimum undergraduate GPA of 3.0 or higher. A major in mathematics, applied mathematics, statistics, computer science or a field of engineering is a good background for this program.
Can I learn data science on my own? ›You Don't Need a Degree to Be a Data Scientist
And if you can find a mentor or community who can help guide and support your learning then that's even better! But don't be afraid to start learning on your own either because there's plenty of resources out there.
Despite a recent influx of early-career professionals, the median starting salary for a data scientist remains high at $95,000. Mid-level data scientist salary. The median salary for a mid-level data scientist is $130,000. If this data scientist is also in a managerial role, the median salary rises to $195,000.
What skills are required for data science? ›- It all Starts With the Basics – Programming Language + Database. ...
- Mathematics. ...
- Data Analysis & Visualization. ...
- Web Scraping. ...
- ML with AI & DL with NLP. ...
- Big Data. ...
- Problem-Solving Skill.
To roughly understand Data Science you need at least 6 to 8 months and to become a Data Scientist you need 1 more month to build your resume and hunt for the job.
Is there a lot of math in data science? ›Mathematics is an integral part of data science. Any practicing data scientist or person interested in building a career in data science will need to have a strong background in specific mathematical fields.
Can I become a data scientist in 6 months? ›Becoming a data scientist in six months is possible if you have a strong background in mathematics and coding. If you are one such candidate, follow the steps below: Download simple datasets and perform Exploratory Data Analysis on them.
Does data analyst require coding? ›
Do Data Analysts Code? Some Data Analysts do have to code as part of their day-to-day work, but coding skills are not typically required for jobs in data analysis.
How much Python do data scientists need? ›For data science, the estimate is a range from 3 months to a year while practicing consistently. It also depends on the time you can dedicate to learn Python for data science. But it can be said that most learners take at least 3 months to complete the Python for data science learning path.
What math do I need for data science? ›How much math is needed in the field of data science? A wide range of mathematical concepts is put into play. But if you're starting from scratch, you should focus your studies on three core areas, the so-called Big Three. This includes: Linear algebra, calculus, and most importantly, statistics and probability.
Is a masters in data science worth it? ›High salaries are common for master's in data science graduates. Whether students come into a master's degree program in data science with a bachelor's degree in a related field or they are looking to completely pivot careers, securing an advanced degree typically means a significant pay raise.
Is a master's degree in data analytics worth it? ›Yes, a Masters in Data Analytics is worth it for many students. The Bureau of Labor Statistics is projecting 11% job growth in computer and information technology occupations over the next 10 years.
Is a career in data science worth it? ›Yes, data science is a very good career with tremendous opportunities for advancement in the future. Already, demand is high, salaries are competitive, and the perks are numerous – which is why Data Scientist has been called “the most promising career” by LinkedIn and the “best job in America” by Glassdoor.
Is New York University good for data science? ›Master of Data Science is one of the best courses to choose from that offers in-depth learning in a Data Science and Business Intelligence. An MS Degree in Data Science and Business Intelligence from the New York University has consistently made its place among the top global universities.
What GPA do you need for CS PhD? ›However, in some cases, GRE general scores may provide helpful supporting information. Applicants to the computer science PhD program must have a minimum grade point average (GPA) of 3.40 (A = 4.00) in their undergraduate studies (international GPAs are systematically converted) to be considered.
What are prerequisites for data science masters program? ›Prerequisites. An undergraduate degree in a field emphasizing quantitative skills is expected, such as a degree in computer science, information science, engineering, math, physical science, health science, business, economics, psychology, social science or urban and city planning.
Is data science easy for beginners? ›Because of the often technical requirements for Data Science jobs, it can be more challenging to learn than other fields in technology. Getting a firm handle on such a wide variety of languages and applications does present a rather steep learning curve.
Can I become data analyst in 3 months? ›
Can I become data analyst in 3 months? Ans: Make the most of your three months and learn everything you can. Because time is limited, the emphasis should be on learning Excel, SQL, R/ Python, Tableau/ PowerBI, and ML if time allows. Investing your time in projects will also give you an advantage when applying for jobs.
Is data science easier than computer science? ›Both fields require problem-solving and analytical skills. Paying attention to detail, having good communication skills, and understanding businesses are also very important. Since both these fields can go hand in hand, there is no definite answer to Data Science vs Computer Science which is better.
Is data science high paying? ›One of the highest-paying careers in data science. Data Scientists earn an average of Rs. 116,100 a year, according to Glassdoor. As a result, Data Science is a very lucrative career choice.
Is data scientist a stressful job? ›Several data professionals have defined data analytics as a stressful career. So, if you are someone planning on taking up data analytics and science as a career, it is high time that you rethink and make an informed decision.
Are data scientists well paid? ›According to Glassdoor, data scientists make on average $128,549, while some areas like metro cities and Silicon Valley report salaries of more than $200,000. Even in Europe, there is an increase in the demand for data scientists, and that demand is expected to rise even further.
Which degree is best for data scientist? ›B.S. in Computer Science: This degree is a natural fit for a career in data science with its emphasis on programming languages. Earning this degree gives you a strong technical foundation and familiarity with today's industry-standard tools.
How do I become a data scientist with no experience? ›- Earn education. You may consider first earning a degree, such as an associate or bachelor's, in data science or a related field. ...
- Get certifications. ...
- Participate in an internship. ...
- Network. ...
- Create an original project.
Education requirements for data science professionals vary by position, employer, and industry. Data scientists typically need at least a bachelor's degree in computer science, data science, or a related field. However, many employers in this field prefer a master's degree in data science or a related discipline.
Is GRE required for MS in data science? ›The program does not consider GRE or GMAT scores in the admissions process. We found that GRE scores are an unreliable predictor of success in graduate school, our program, and the data science field.
What is data science masters program? ›In this program, you will learn expertise in statistical modeling, data management, machine learning, data visualization, software engineering, research design, data ethics, and user experience to meet the growing needs of industry, not-for-profits, government agencies, and other organizations.
How do I become a data scientist with no experience? ›
- Earn education. You may consider first earning a degree, such as an associate or bachelor's, in data science or a related field. ...
- Get certifications. ...
- Participate in an internship. ...
- Network. ...
- Create an original project.
Their scores should be in the 75th percentile on the quantitative section and 25th percentile on the verbal section.
How can I get admission in MS data science? ›Students applying to different data science programmes must have a four-year full-time graduation degree in a STEM field. It is essential to have a BTech or BE degree in engineering, computer science, physical science, mathematics, mathematics and computing, statistics, or another related field.
Is data science really in demand? ›A decade later, the job is more in demand than ever with employers and recruiters. AI is increasingly popular in business, and companies of all sizes and locations feel they need data scientists to develop AI models.
Does Masters in data science require coding? ›Important technical skills that are required to become a data scientist include: Programming: You need to have in-depth knowledge of programming languages like Python, C/C++, Perl, SQL and Java. Python is regarded as the most common coding language required in data science roles.
Is a masters in data science worth it? ›High salaries are common for master's in data science graduates. Whether students come into a master's degree program in data science with a bachelor's degree in a related field or they are looking to completely pivot careers, securing an advanced degree typically means a significant pay raise.