Le profil de data scientist se trouve en tête de classement des métiers les plus intéressants aux États-Unis. En plus des salaires les plus élevés, 116 840 dollars, la science des données est surtout un domaine réservé aux passionnés. Même si la demande en Europe reste timide, découvrez les compétences requises pour ce poste.
Les compétences requises
En général, un data scientist doit absolument maîtriser le langage R et le langage Python en sus de ses aptitudes en développement. Il doit être en mesure de créer ses propres outils en Python et de s’attaquer à des analyses de données non structurées comme les images, vidéos ou données textuelles. Pour une exception, les compétences en C++ ou en Java peuvent remplacer une expérience en Python. L’essentiel est que le candidat soit capable de coder et de travailler avec les outils d’analyse prédictive et statistiques.
Les expériences attendues du data scientist
Afin de traiter les big data, il est primordial que chaque candidat ait une expérience des bases de données non relationnelles et des bases relationnelles. Le pré-requis reste le SQL tandis qu’un grand avantage est réservé au postulant ayant des compétences en Hadoop ou Spark. Les entreprises espèrent que les data scientists aient une expérience de l’apprentissage machine. Les 6 domaines principaux auxquels les data scientist doivent maîtriser sont SQL, Python, Hadoop, Hive, Java et R.
Conseils indispensables
Les spécialisations courantes comme les mathématiques, sciences informatiques et statistiques proposent des formations liées à ce métier. Les personnes ayant une expérience en développement ou en informatique doivent s’acquérir des compétences statistiques. De nombreux programmes dispensent de formation intensive sur ces compétences spécifiques. Le site Kaggle propose également aux data scientist de résoudre des problèmes complexes et de travailler sur des projets réels.
