Data Scientist : les technologies en demande sur le marché

Aspirer à devenir Data Scientist est considéré par beaucoup comme un pari gagnant pour l’avenir. L'avènement des Big Data et des nouvelles technologies a en effet propulsé le métier de Data Scientist au devant de la scène depuis déjà plusieurs années.


Mais ce métier reste encore jeune et ses contours ne cessent d'évoluer au fil du temps, selon les progrès scientifiques et techniques réalisés en matière d'intelligence artificielle (IA) et de gestion des données.


Comme tout métier impliquant une large variété de technologies et de disciplines, notamment informatiques, la composition des compétences associées varie surtout à l'échelle des outils technologiques et des approches de programmation, allant du développement d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning) jusqu'à l'ingénierie des données.


Dans un article précèdent, nous avions survolé l'état de la demande pour les Data Scientists en pleine crise COVID-19. Aujourd'hui, nous nous intéressons plus spécifiquement aux outils technologiques que les candidats devraient maitriser.


Programmation, un fondamental avec Python, R et SQL en tête


La maîtrise des langages informatiques et leurs environnements fait partie des compétences essentielles des Data Scientist, non seulement car ceux-ci s'avèrent essentiels à l'interaction avec les données et les applications, mais aussi car la capacité de réaliser des implémentations techniques / applicatives est souvent exigée dans les offres d'emploi, notamment pour rendre ces données exploitables au sein des organisations.


De plus, plus d’un tiers des offres demandent explicitement des connaissances en Machine Learning, ce qui sous-entend la maitrise des principaux langages informatiques qui servent à développer et mettre en œuvre ces IA. On retrouve ainsi un trio de tête formé par Python, SQL et R.



Au delà de ce premier niveau de demande et pour chacun de ces outils de programmation, les recruteurs s'attendent à une expertise dans la manipulation des librairies et outils spécifiques à certaines tâches et qui peuvent varier selon le contexte d'application, comme le développement des modèles de Machine Learning qui nécessitent par exemple des librairies telles que TensorFlow ou Keras.


Naturellement, la prééminence du langage Python a pour conséquence une demande plus forte des librairies développées dans ce langage.



La gestion et la visualisation des données à ne pas négliger


Afin qu’elles puissent être efficacement interprétées, communiquées et exploitées, les données produites par les Data Scientists ont souvent besoin d'être traduites dans un format visuel à travers des graphiques ou des cartes. Cela les rend plus naturelles à comprendre pour l'esprit humain et facilite ainsi l'extraction des tendances ainsi que la production d'insights.


Pour ce faire il est commun d’utiliser des outils de visualisation dans l'objectif de restituer et présenter ces données à leurs utilisateurs finaux, souvent des décisionnaires au sein de l’entreprise ou parmi ses clients.


Pour les Data Scientists, les outils Tableau, Power BI et la suite Elastic (ELK) arrivent en tête de la demande des recruteurs.



Les Data Scientists se doivent aussi de savoir manipuler et gérer les données, ce qui requiert la maitrise de nombreux outils et systèmes de bases de données allant des bases de données relationnelles, des bases NoSQL et jusqu'au "frameworks" Big Data. Chacun de ces éléments possède ses propres caractéristiques et des usages spécifiques.



Enfin, il est à noter que dès qu'il s'agit de Data Sciences ou de Big Data, les compétences Cloud revêtent aussi une importance décisive. En règles générale, les environnements les plus demandés sont ceux de Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) et Google Cloud Platform (GCP).

 

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