La data science est un domaine en plein essor qui attire de plus en plus de professionnels. D’après le Bureau of Labor Statistics, l’emploi des data scientists devrait croître de 36 % entre 2021 et 2031, bien plus rapidement que la moyenne. Mais comment devient-on data scientist ?
Quelles sont les compétences clés à acquérir et les meilleurs parcours de formation ? Cet article vous donnera toutes les clés pour vous lancer dans cette carrière passionnante, que vous soyez débutant ou en reconversion.
- Maîtriser les compétences techniques clés : statistiques, programmation, machine learning
- Savoir manipuler et analyser des données (data wrangling, data viz, outils)
- Se former via des études, bootcamps, MOOCs ou en autodidacte
- Pratiquer sur des projets concrets, challenges Kaggle, en enseignant
- Se spécialiser (NLP, computer vision…) et passer des certifications
- Développer ses soft skills : communication, vulgarisation, relationnel
- Se former en continu : cours en ligne, livres, conférences
Acquérir les compétences techniques fondamentales
Pour devenir data scientist, il est essentiel de maîtriser certaines compétences techniques clés. Celles-ci incluent les statistiques, l’algèbre linéaire, la programmation et les concepts du Big Data et du machine learning.
Mais pour débuter, vous devez comprendre pourquoi ces compétences sont cruciales, et pour cela visitez notre page pourquoi apprendre la Data Science ?
Les statistiques et l’algèbre linéaire sont les fondations mathématiques indispensables à tout data scientist. Il faut être à l’aise avec les concepts de probabilités, de distributions, de tests d’hypothèses, de matrices et de vecteurs. Des cours en ligne comme ceux de Khan Academy ou de Coursera peuvent vous aider à acquérir ces bases. Pour trouver les meilleures écoles offrant ces formations, consultez notre article sur les écoles pour se former en data science.
La programmation est l’outil principal du data scientist. Il est recommandé de se familiariser avec au moins un langage, idéalement Python ou R. SQL est également incontournable pour interagir avec les bases de données.
Python est le langage de programmation le plus utilisé par les data scientists (82%), suivi par SQL (58%) et R (50%).
De nombreuses ressources gratuites en ligne existent pour apprendre ces langages :
- Cours et tutoriels sur Mon Coach Data, Charles Bordet
- MOOC sur Coursera, edX, Udacity, Udemy, OpenClassrooms
- Livres et documentation officielle
Au-delà des compétences de base, un bon data scientist doit comprendre les concepts du Big Data (Hadoop, Spark), du machine learning (algorithmes supervisés et non supervisés) et du deep learning (réseaux de neurones). Des cours en ligne approfondis comme ceux d’Andrew Ng sur Coursera ou du MIT sur edX vous donneront de solides bases théoriques et pratiques.
Développer ses compétences en manipulation et analyse de données
Au-delà des compétences techniques de base, un bon data scientist doit savoir manipuler et analyser des données. Cela passe par la pratique du “data wrangling”, qui consiste à nettoyer, transformer et mettre en forme des jeux de données bruts pour les rendre exploitables.
La visualisation de données est une autre compétence clé à développer. Savoir créer des graphiques, diagrammes et tableaux de bord pertinents permet de mieux comprendre les données et d’identifier des schémas et tendances. Maîtriser des outils comme Matplotlib, Seaborn ou Plotly est un must.
Enfin, un data scientist doit être à l’aise avec les principaux outils informatiques d’analyse de données :
- Bibliothèques Python comme Pandas, NumPy ou SciPy
- Outils de traitement des données massives comme Spark ou Hadoop
- Logiciels de data visualisation comme Tableau ou PowerBI
- Environnements d’analyse statistique comme R Studio ou Jupyter Notebook
Pour monter en compétence en manipulation et analyse de données, rien ne vaut la pratique sur des projets concrets. Vous pouvez par exemple :
- Participer à des compétitions Kaggle
- Analyser des jeux de données publics (données INSEE, Banque Mondiale…)
- Reproduire des études de cas et tutoriels pas à pas
- Réaliser vos propres projets d’analyse sur des sujets qui vous intéressent
Se renseigner sur les différents parcours de formation
Il existe plusieurs voies pour se former au métier de data scientist, chacune pouvant influencer le salaire d’un data scientist en fonction de la formation choisie. Les principales options sont les études universitaires, les bootcamps, les MOOCs et l’apprentissage en autodidacte.
Les études universitaires sont une voie classique pour devenir data scientist. Les filières scientifiques comme les mathématiques, statistiques, informatique ou ingénierie sont les plus pertinentes. Elles offrent de solides bases théoriques mais sont parfois un peu déconnectées de la pratique.
Les bootcamps et formations accélérées sont une alternative de plus en plus populaire. En quelques semaines ou mois intensifs, ils permettent d’acquérir les compétences techniques et pratiques nécessaires pour être opérationnel. Mais leur coût peut être élevé et leur qualité inégale.
Les MOOCs et cours en ligne sont une option flexible et abordable pour se former. Des plateformes comme Coursera, edX, Udacity ou DataCamp proposent de nombreux cours de qualité, souvent dispensés par des universités renommées. Mais ils nécessitent une grande motivation et ne sont pas toujours suffisants.
Enfin, l’apprentissage en autodidacte est possible pour les plus passionnés. A l’aide de livres, de tutoriels et de projets personnels, on peut acquérir un excellent niveau. Mais cela demande beaucoup de temps, de détermination et de rigueur.
| Option | Avantages | Inconvénients |
|---|---|---|
| Études universitaires | -Solides bases théoriques -Reconnaissance du diplôme -Réseau alumni | -Durée (3 à 5 ans) -Coût élevé -Parfois trop théoriques |
| Bootcamps / Formations accélérées | -Compétences techniques et pratiques -Formateurs expérimentés -Projets concrets | -Coût élevé -Rythme intensif -Qualité variable |
| MOOCs / Cours en ligne | -Flexibilité -Abordables voire gratuits -Large choix de sujets | -Nécessite motivation -Peu d’encadrement -Pas toujours suffisants |
| Apprentissage en autodidacte | -Gratuit -À son rythme -Projets personnels | -Demande beaucoup de temps et de rigueur -Pas de validation des acquis -Difficile de rester motivé |
Le choix dépendra de votre situation, vos objectifs et vos contraintes. L’idéal est souvent de combiner plusieurs approches de manière complémentaire.
Pour approfondir ces compétences et devenir un expert, vous pouvez consulter notre sélection des meilleures Formations Data Science.
Mettre en pratique ses connaissances sur des projets concrets
Pour devenir un bon data scientist, il ne suffit pas d’accumuler des connaissances théoriques. Il est essentiel de les mettre en pratique sur des projets concrets pour développer ses compétences et son expérience.
Réaliser des projets personnels est un excellent moyen de constituer un portfolio. Choisissez des sujets qui vous passionnent et essayez de résoudre des problèmes réels avec vos compétences en data science. Documentez bien vos projets sur GitHub pour pouvoir les présenter à de futurs employeurs.
Participer à des défis et compétitions en ligne est une autre façon de progresser. Des plateformes comme Kaggle ou DrivenData proposent régulièrement des challenges de machine learning avec des datasets à analyser. C’est l’occasion de se mesurer à d’autres data scientists et d’apprendre de nouvelles techniques. Les Hackathons sont aussi de super expériences de data science sous pression.
Enfin, enseigner est un des meilleurs moyens d’apprendre. En expliquant des concepts de data science à d’autres, on clarifie et consolide ses propres connaissances. Cela peut se faire via un blog, des tutoriels, des présentations aux meetups… Ou tout simplement en partageant vos projets et découvertes avec votre entourage !
Se spécialiser dans un domaine de la data science
Après avoir acquis de solides bases en data science, il est recommandé de se spécialiser. Choisissez un domaine qui vous passionne et approfondissez vos connaissances dans celui-ci.
Voici quelques exemples de spécialisations possibles pour un data scientist :
- 🔒 Sécurité : détection de fraudes, cybersécurité, analyse des menaces
- ☁️ Cloud : architecture de données, déploiement de modèles, big data
- 💬 NLP (traitement du langage naturel) : chatbots, analyse de sentiments, traduction automatique
- 👁️ Computer vision : reconnaissance d’images, détection d’objets, réalité augmentée
Pour devenir expert dans votre domaine, n’hésitez pas à :
- Suivre des cours et tutoriels spécialisés
- Lire des articles de recherche et assister à des conférences
- Réaliser des projets pratiques mettant en œuvre ces techniques
- Echanger avec d’autres passionnés sur des forums et groupes dédiés
Enfin, passer des certifications peut être un excellent moyen de valider vos compétences spécialisées. Parmi les plus reconnues, on peut citer :
- TensorFlow Developer Certificate pour les experts en deep learning
- AWS Certified Data Analytics pour les spécialistes du cloud
- Certification IA Microsoft pour les professionnels de l’intelligence artificielle
- Cloudera Certified Specialist in Machine Learning pour les experts en big data et ML
Les experts français en data science se spécialisent également dans des domaines variés. Apprenez-en plus sur leurs spécialités sur notre page dédiée aux experts en data science à suivre en France.
Développer ses soft skills
Les compétences techniques ne suffisent pas pour être un bon data scientist. Il faut aussi développer ses “soft skills”, c’est-à-dire ses compétences relationnelles et de communication.
Apprendre à vulgariser des concepts complexes est essentiel. Un data scientist doit savoir expliquer ses résultats à des non-experts (managers, clients…). Pour cela, entraînez-vous à présenter vos projets de manière simple et pédagogique, en utilisant des analogies et des visualisations.
Savoir présenter efficacement ses résultats est un autre soft skill clé. À l’écrit, soignez vos rapports d’analyse en structurant bien vos idées. À l’oral, entraînez-vous à pitcher vos projets en quelques minutes et à répondre aux questions. Des formations en prise de parole peuvent vous aider.
Enfin, un data scientist doit avoir de bonnes compétences relationnelles. Vous serez amené à collaborer avec des profils variés (ingénieurs, business managers…). Apprenez à vous adapter à vos interlocuteurs et à communiquer de manière assertive. L’empathie et l’écoute active sont aussi des qualités précieuses.
Pour des ressources gratuites et à jour, consultez notre page sur les ressources pour vous former gratuitement à la data science.
Se former en continu
La data science est un domaine en constante évolution. Pour rester compétitif, il est essentiel de se former en continu et de se tenir au courant des dernières avancées.
Suivre des cours en ligne est un excellent moyen de monter en compétence. Des plateformes comme Coursera, edX ou DataCamp proposent des formations de qualité, dispensées par des universités et entreprises renommées. Vous y trouverez de nombreux cours sur le machine learning, les statistiques, la programmation… De quoi compléter votre formation initiale ou acquérir de nouvelles compétences pointues.
Lire des livres de référence est une autre façon d’approfondir ses connaissances. Parmi les incontournables, on peut citer :
- Deep Learning avec Keras et TensorFlow d’Aurélien Géron
- R pour les data sciences de Hadley Wickham et Garrett Grolemund
- Learning Spark de Jules Damji, Brooke Wenig et Denny Lee
- Data Science from Scratch de Joel Grus
Pour plus de recommandations de lecture, consultez notre page sur les livres pour mieux vous former à la Data Science.
Enfin, assister à des conférences et meetups permet de découvrir les dernières tendances et de rencontrer ses pairs. Des événements comme PyData, DataScienceGO ou useR! rassemblent des milliers de data scientists du monde entier pour partager leurs recherches et retours d’expérience. C’est aussi l’occasion de développer son réseau et de trouver de nouvelles opportunités professionnelles.
