Il n’y a pas de parcours type pour devenir data scientist, mais les data scientists ont généralement une formation en mathématiques, en informatique ou en statistique. Ils ont également une solide expérience en analyse de données et en programmation.
Les langages de programmation les plus couramment utilisés par les data scientists sont Python, R et SQL.
Python est un langage de programmation populaire auprès des data scientists car il offre une syntaxe claire et concise, et il est facile à apprendre. R est également populaire car il est très adapté pour l’analyse statistique. SQL est couramment utilisé pour accéder et manipuler les données stockées dans les bases de données.
Les mathématiques sont importantes pour les data scientists car elles leur permettent d’analyser et de modéliser les données. Les statistiques sont également importantes car elles permettent aux data scientists de comprendre et d’interpréter les données.
Un data scientist a généralement une solide expérience en matière d’analyse de données et de programmation. Il est également familier avec les outils et les techniques de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.
L’apprentissage automatique est une technique qui permet aux ordinateurs de « apprendre » à partir de données, sans être explicitement programmés pour le faire. L’intelligence artificielle est une branche de l’informatique qui traite de la création d’ordinateurs capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intervention d’un être humain.
Les types de machine learning les plus couramment utilisés par les data scientists sont les algorithmes de régression, de classification et de clustering.
La régression est une technique de machine learning utilisée pour prédire une variable quantitative, comme le prix d’un bien immobilier. La classification est une technique de machine learning utilisée pour prédire une variable qualitative, comme le genre d’un film. Le clustering est une technique de machine learning utilisée pour regrouper des données en fonction de leurs similitudes.
Il y a aussi des data scientists qui ont une formation en marketing ou en gestion des affaires, car ils ont une solide expérience en matière d’analyse de données et de compréhension des besoins des clients.