Photo par Anna Nekrashevitch 
 

Avec les progrès de la technologie des données ces dernières années, nous avons assisté à une augmentation du nombre d’entreprises mettant en œuvre la science des données. De nombreuses entreprises tentent désormais de recruter les meilleurs talents pour leur projet data afin d’acquérir un avantage concurrentiel. L’un de ces talents est le data scientist.

Les data scientists ont prouvé qu'ils étaient capables d'apporter une valeur considérable aux entreprises. Cependant, qu’est-ce qui différencie les compétences des data scientists des autres ? Ce n’est pas une question facile à répondre, car les data scientists forment un grand groupe et les responsabilités professionnelles et les compétences requises diffèrent pour chaque entreprise. Néanmoins, il existe des compétences dont les data scientists auront besoin s’ils veulent se démarquer des autres.

Cet article abordera cinq compétences essentielles pour les data scientists en 2024. Je ne discuterais pas Langage de programmation or Machine Learning car ce sont toujours des compétences nécessaires. Je ne parle pas non plus des compétences en IA générative, car ce sont des compétences tendance, mais la science des données est plus vaste que cela. Je ne discuterais que d’autres compétences émergentes essentielles pour le paysage de 2024. 

Quelles sont ces compétences ? Allons-y.

Le cloud computing est un service sur Internet (« Cloud ») qui peut inclure des serveurs, des logiciels d'analyse, des services de mise en réseau, de sécurité et bien d'autres encore. Il est conçu pour s'adapter aux préférences de l'utilisateur et fournir les ressources nécessaires.

Dans la tendance actuelle de la science des données, de nombreuses entreprises ont commencé à mettre en œuvre le cloud computing pour développer leur activité ou minimiser les coûts d'infrastructure. Des petites startups aux grandes entreprises, l’utilisation du cloud computing est devenue évidente. C'est pourquoi vous pouvez commencer à voir que l'offre d'emploi actuelle en science des données exigerait que vous ayez une expérience en cloud computing.

Il existe de nombreux services de cloud computing, mais il n'est pas nécessaire de tout apprendre, car en maîtriser un signifie naviguer plus facilement vers les autres plateformes. Si vous avez du mal à décider lequel apprendre au départ, vous pouvez commencer par un programme plus important, tel que la plateforme AWS, GCP ou Azure.

Vous pouvez en savoir plus sur le Cloud Computing avec ceci Article Guide du débutant sur le cloud computing par Aryan Garg.

Machine Learning Operations, ou MLOps, est un ensemble de techniques et d'outils permettant de déployer des modèles ML en production. MLOps vise à éviter le dette technique de notre application Machine Learning en rationalisant le déploiement de modèles ML en production, en améliorant la qualité et les performances des modèles tout en mettant en œuvre les meilleures pratiques en CI/CD, avec une surveillance continue des modèles de machine learning.

MLOps est devenu l'une des compétences les plus recherchées par les data scientists, et vous pouvez constater l'augmentation des exigences MLOps dans les offres d'emploi. Auparavant, les travaux MLOps pouvaient être délégués à un ingénieur en Machine Learning. Cependant, les exigences imposées aux Data Scientists pour comprendre les MLOps sont devenues plus importantes que jamais. En effet, les Data Scientists doivent s'assurer que leur modèle d'apprentissage automatique est prêt à être intégré à l'environnement de production, que seul le créateur du modèle connaît le mieux.

C'est pourquoi l'apprentissage du MLOps en 2024 est bénéfique si vous souhaitez faire progresser votre carrière en science des données. Pour en savoir plus sur le sujet MLOps, reportez-vous à Premier brief technique de KDnuggets, qui discute de tout sur MLOps.

Le Big Data peut être décrit comme les Trois V, qui comprennent Volume, qui fait référence aux quantités massives de données générées ; Rapidité, qui explique la rapidité avec laquelle les données sont produites et traitées ; et Variété, qui fait référence à différents types de données (structurées à non structurées).

Les technologies Big Data sont devenues importantes dans de nombreuses entreprises, car de nombreuses informations et produits dépendent de la manière dont elles peuvent faire quelque chose avec le Big Data dont elles disposent. C'est une chose d'avoir du Big Data, mais ce n'est qu'en les traitant que les entreprises peuvent en tirer de la valeur. C’est pourquoi de nombreuses entreprises tentent désormais de recruter des data scientists possédant des compétences en technologie Big Data.

De nombreuses technologies sont incluses dans ces termes lorsque l’on parle de technologies Big Data. Cependant, il peut être classé en quatre types : le stockage de données, l'exploration de données, l'analyse de données et la visualisation de données.

Voici quelques outils populaires qui sont souvent répertoriés comme nécessaires dans les offres d’emploi :

-Apache Hadoop

-Apache Spark

-MongoDB

-Tableau

-Mineur rapide

Vous n'avez pas besoin de maîtriser tous les outils disponibles, mais en comprendre quelques-uns lancerait certainement votre carrière pour le mieux. Pour en savoir plus sur les technologies Big Data, voici un article d'introduction intitulé Travailler avec Big Data : outils et techniques par Nate Rosidi cela pourrait lancer votre voyage Big Data.

Les data scientists ont besoin de compétences techniques et d'une solide expertise du domaine pour faire progresser leur carrière. Un data scientist junior souhaitera peut-être modéliser l'apprentissage automatique pour atteindre les paramètres techniques les plus élevés, mais le senior comprend que notre modèle doit mettre les valeurs commerciales avant tout le reste.

L'expertise du domaine signifie que nous comprenons les activités du secteur sur lequel nous travaillons. En comprenant l'entreprise, nous pourrions mieux nous aligner sur l'utilisateur professionnel, sélectionner de meilleures mesures pour le modèle et cadrer les projets de manière à avoir un impact sur l'entreprise. En 2024, cela deviendra particulièrement important à mesure que les entreprises commenceront à comprendre comment la science des données pourrait apporter une valeur significative.

Le problème avec l’acquisition de connaissances spécialisées dans un domaine est qu’elles ne peuvent être apprises efficacement que si nous travaillons déjà en tant que data scientists dans ce secteur. Alors, comment pourrait-on acquérir cette compétence si l’on ne travaille pas dans l’industrie que l’on souhaite ? Il existe plusieurs façons, notamment :

– Suivre des cours en ligne et une certification dans des secteurs connexes

– Réseautage actif sur les réseaux sociaux

– Contribuer au projet open source

– Avoir un projet parallèle lié à l’industrie

– Trouver un mentor

– Faire un stage

Ce sont des suggestions pour acquérir une expertise dans un domaine, mais vous pouvez faire preuve de plus de créativité pour trouver l'expérience. L'article « La connaissance du domaine est-elle un obstacle pour démarrer une carrière dans les données ? par Vaishali Lambe peut également vous aider à acquérir une expertise dans le domaine.

Certains pourraient voir les données sous forme de chiffres ou de mots dans la base de données sans se soucier de la personne décrite par ces données. Cependant, une grande partie de ces données étaient des informations privées qui pourraient nuire aux utilisateurs et à l'entreprise si nous les traitions mal. Le sujet devient encore plus important à notre époque moderne, à mesure que la collecte et le traitement des données deviennent plus faciles.

L’éthique de la science des données concerne les principes moraux qui guident la manière dont les data scientists devraient travailler. Le domaine couvre l'impact potentiel de notre projet de science des données sur les individus et la société, qui devrait suivre la meilleure décision morale que nous puissions prendre. Le sujet concerne généralement les préjugés, l’équité, l’explicabilité et le consentement. 

D'autre part, la confidentialité des données est un domaine concerné par la légalité de la manière dont nous collectons, traitons, gérons et partageons des données. Il vise à protéger les informations personnelles provenant de l’individu et à éviter toute utilisation abusive. Chaque domaine peut avoir un cadre de confidentialité des données différent ; par exemple, le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe s'applique généralement uniquement aux données personnelles en Europe.

Les connaissances en matière d’éthique et de confidentialité des données sont devenues des compétences essentielles pour les data scientists, car les conséquences de leur violation sont graves. L'article de Nisha Arya sur Ethique ainsi que Confidentialité des données pourrait devenir votre point de départ pour mieux comprendre ces sujets.

Cet article aborde cinq compétences essentielles dont tout data scientist a besoin en 2024. Ces compétences comprennent :

1. Cloud Computing
2. MLOps
3. Technologie Big Data
4. Domaine d'expertise
5. Éthique et confidentialité des données

J'espère que ça aide! Partagez vos réflexions sur les compétences répertoriées ici et ajoutez votre commentaire ci-dessous.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya est un gestionnaire adjoint en science des données et un rédacteur de données. Tout en travaillant à plein temps chez Allianz Indonesia, il aime partager des conseils Python et Data via les réseaux sociaux et les supports d'écriture.

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• La source: https://www.kdnuggets.com/5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024