Dans le monde en pleine expansion de la data science, il y a tant de choses que l’on apprend avec le temps et l’expérience plutôt qu’avec des formations. Explorons ensemble ce que les data scientists ne vous révèlent pas toujours au premier abord.

1. Au-delà des chiffres : les soft skills essentielles pour un data scientist

Lorsque nous pensons à un data scientist, nous pensons souvent à quelqu’un plongé dans ses chiffres, ses codes et ses algorithmes. Or, les soft skills sont tout aussi cruciales pour réussir dans ce domaine.

• Communication : Un bon data scientist doit savoir expliquer des concepts complexes de manière simple et concise. Il ne s’agit pas seulement de comprendre les données, mais de savoir les présenter de façon à ce que n’importe qui puisse les saisir.
• Esprit critique : Savoir poser les bonnes questions est fondamental. Il ne suffit pas de collecter des données et de générer des modèles, il faut aussi pouvoir contester ses propres conclusions.
• Travail d’équipe : La collaboration avec différentes équipes, du marketing à la direction, nécessite un esprit ouvert et flexible.

Nous recommandons vivement aux aspirants data scientists de développer ces compétences en participant à des ateliers, en suivant des cours en ligne sur la communication et en s’impliquant dans des projets collaboratifs.

2. Démystifier les mythes : la vraie journée d’un data scientist

Contrairement à l’idée reçue, la journée d’un data scientist n’est pas entièrement dédiée à un codage intensif. Voici à quoi ressemble souvent leur planning :

• Réunions d’équipe et sessions de brainstorming pour aligner les projets sur les objectifs de l’entreprise.
• Nettoyage des données : Un travail laborieux mais essentiel, où l’on passe beaucoup de temps à vérifier et à corriger les jeux de données avant de s’atteler au modèle.
• Exploration des données : Identifier les tendances et patterns nécessite une bonne dose de curiosité et de passion pour les chiffres.
• Partage des résultats : La communication des insights aux personnes concernées est une partie inévitable du travail.

Pour être honnêtes, le paysage quotidien du data scientist fluctue constamment, ce qui en fait un métier à la fois stimulant et imprévisible.

3. Des erreurs coûteuses : les pièges à éviter dans une carrière en data science

Même les meilleurs data scientists peuvent tomber dans des pièges qui coûtent en temps et en ressources. En voici quelques-uns à éviter absolument :

• S’obstiner sur un outil unique : Le monde de la data science est en perpétuel changement. S’en tenir à un seul logiciel ou une seule méthode peut devenir un réel frein.
• Ignorer le feedback : Ne pas tenir compte des critiques constructives peut réduire la qualité des projets.
• Oublier l’importance des données de base : Trop se concentrer sur des modèles complexes sans avoir une base de données propre et pertinente peut mener à des résultats biaisés ou inutiles.

Il est essentiel, selon nous, de rester agile et de revoir régulièrement ses stratégies d’apprentissage pour éviter ces écueils.

En définitive, entrer et évoluer dans le monde de la data science nécessite un mélange d’expertise technique, de compétences humaines et une capacité d’adaptation sans faille. La recherche menée par McKinsey montre qu’une grande partie des professionnels en data science estiment que leur succès repose autant sur leurs compétences interpersonnelles que techniques.