Au cours des cinq prochaines années, la création mondiale de nouvelles données devrait atteindre une volumétrie de plus de 180 zettaoctets. Le simple volume de données créé est une opportunité, et la capacité d’une entreprise à débloquer ces données et à les utiliser à leur plein potentiel peut créer un avantage concurrentiel important.

À partir de 2021, la capacité à travailler avec des données est une compétence extrêmement précieuse qui n’est plus réservée aux spécialistes des données.

Bien qu’un Data Scientist recueille, utilise et acquiert des connaissances à partir des données, en utilisant un large éventail de compétences, tous les employés n’ont pas besoin de devenir Data Scientist pour maximiser le potentiel des données. Cependant, un apprentissage de base de la Data Science par l’ensemble des employés d’une organisation permet de s’assurer que les données soient exploitées dans tous les services. 

Par exemple, grâce à la data science, un directeur de la supply chain pourra mieux anticiper ses stocks grâce à une analyse de prédiction du sell-in / sell-out en fonction de données historiques, et externes à l’entreprise (tourismes, météo par exemple). Aussi un directeur financier pourrait se servir d’algorithmes de prédiction de machine learning analyser plus finement les variations du besoin en fonds de roulement et optimiser les financements à court terme de l’entreprise.

Voici ce que vous devez savoir en Data Science afin d’exceller dans votre rôle quotidien. 

Principes fondamentaux de la Data Science

Pour être en mesure de tirer parti de la puissance de la Data Science, il faut d’abord avoir une compréhension de base des concepts clés tels qu’ils s’appliquent au domaine, comme les statistiques, les probabilités, la réduction de la dimensionnalité, la tendance centrale, les tests d’hypothèse et la théorie de l’échantillonnage. 

Il est important de vous familiariser avec les outils et les technologies de base, ainsi qu’avec la différence entre la science des données, l’ingénierie des données, l’analyse commerciale et les disciplines connexes. 

Le niveau de connaissances requis dépend de votre poste, mais la Data Science doit vous aider à comprendre comment les données influencent les pratiques commerciales et à connaître les principes fondamentaux de la Data Science.

Machine Learning et modélisation des données

L’intelligence artificielle (IA) est à l’origine d’une grande partie de la technologie que nous utilisons tous les jours. Les outils basés sur le Machine Learning automatisent et optimisent les processus pour améliorer le fonctionnement des entreprises. La modélisation des données est le moteur du Machine Learning, qui consiste à former des machines utilisant des mathématiques et des algorithmes pour catégoriser et faire des prédictions.

Il est essentiel de savoir que le Machine Learning est un processus itératif qui s’améliore continuellement au fur et à mesure qu’il traite les données et analyse les résultats. Et également de savoir que les réponses se trouvent dans les ensembles de données, et non en dehors des données.

Par-dessus tout, il est important de bien connaître les possibilités et les limites du Machine Learning.

Programmation

Si la Data Science fondamentale pour les employés n’exige pas que tout le monde devienne un ingénieur logiciel qualifié, le manque de compétences et de connaissances de base en programmation freine les employés.

Nous devons tous être capables de communiquer avec les ordinateurs ou les machines que nous utilisons tous les jours sur le lieu de travail. L’apprentissage d’un langage de programmation, tel que Python, a non seulement une application pratique, mais favorise également la résolution de problèmes et la pensée critique. 

Comprendre le fonctionnement de la programmation, les capacités du code et son application à la Data Science vous permet de repousser les limites lorsque vous cherchez des réponses, identifiez des opportunités et recherchez plus d’efficacité.

Manipulation et analyse des données

La manipulation des données, également connue sous le nom de traitement des données, consiste à s’assurer que les données avec lesquelles vous travaillez soient propres afin qu’elles puissent être transformées dans un format permettant une analyse efficace. L’analyse des données implique une série d’étapes dont l’objectif est de découvrir des informations utiles pour étayer les conclusions et soutenir la prise de décision. 

Il est essentiel de savoir comment travailler avec des bases de données. Presque toutes les bases de données utilisent le langage de requête structuré (SQL), c’est donc une compétence précieuse pour tout employé qui utilise des bases de données. Avec le SQL, vous pouvez partager et gérer des données, interroger, mettre à jour et reconnaître des données, et créer et modifier des structures de données. 

Les entreprises s’appuient sur le SQL pour le traitement et la préparation des données, l’utilisation d’outils Big Data et la réalisation d’opérations analytiques avec des données stockées dans des bases de données relationnelles. Les organisations axées sur les données ont besoin que leurs employés sachent comment fonctionne SQL et comment le mettre en œuvre.

Visualisation des données

La visualisation des données est la représentation graphique des données. Il s’agit de la manière dont les données sont traduites et simplifiées à l’aide de diagrammes, de graphiques ou d’autres éléments visuels.

Il est donc important de savoir comment créer, lire et utiliser les visualisations de données. Cela vous assurera une communication claire tout en vous aidant à poser de meilleures questions et à prendre des décisions plus éclairées.

Compétences en matière de communication et de narration

Une communication efficace combinée à la Data Science, devient plus claire, plus persuasive et plus percutante. Pouvoir présenter un problème, une solution, une stratégie ou une idée en s’appuyant sur des données fait toute la différence. 

Les données racontent une histoire et parlent d’elles-mêmes, mais ce qui fait bouger les choses, c’est l’interprétation, la compréhension et le contexte qui les accompagnent. Lorsque vous utilisez les données pour communiquer, vous êtes en mesure de transmettre et de mettre en évidence ce qui est le plus important, de clarifier la confusion et d’influencer les décisions critiques. 

Avoir des connaissances en Data Science est essentiel pour progresser au sein de son entreprise

Compte tenu de la quantité de données créées chaque jour, la Data Science n’est pas uniquement réservée aux spécialistes des données. Vous pouvez considérer la Data Science comme une compétence essentielle de tous les employés pour prospérer dans n’importe quel rôle.

Toutes les organisations modernes et compétitives ont des pratiques et des technologies axées sur les données, ce qui signifie que les employés et les employeurs peuvent bénéficier de l’approfondissement des compétences en science des données dans l’ensemble de l’organisation.

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