Oubliez ces 10 mythes courants sur la science des données

Malgré le récent buzz autour de la science des données, pour de nombreux technologues, la science des données est complexe, peu claire et implique trop d'inconnues par rapport à d'autres carrières techniques. Dans le même temps, les quelques personnes qui s’aventurent dans ce domaine continuent d’entendre des mythes et des idées décourageantes en matière de science des données.

Cependant, la plupart de ces histoires sont des idées fausses courantes à mon avis. En fait, la science des données n’est pas aussi effrayante qu’on le pense. Ainsi, dans cet article, nous allons démystifier 10 des mythes les plus populaires en matière de science des données.

Mythe 1 : La science des données est réservée aux génies mathématiques

Bien que la science des données comporte des éléments mathématiques, aucune règle n'exige que vous devez être un gourou des mathématiques. En plus des statistiques et des probabilités standard, le domaine comprend de nombreux autres aspects mathématiques non stricts.

Même dans les domaines impliquant les mathématiques, vous n'avez pas besoin de réapprendre en profondeur les théories et les formules abstraites. Bien entendu, cela ne signifie pas éliminer complètement la nécessité des mathématiques dans la science des données.

Comme la plupart des parcours professionnels en analytique, la science des données nécessite des connaissances de base dans certains domaines des mathématiques. Ces domaines comprennent les statistiques, l'algèbre et le calcul. Ainsi, même si les mathématiques ne sont pas l’objectif principal de la science des données, les chiffres ne peuvent pas être entièrement évités.

Mythe 2 : Personne n'a besoin d'un data scientist

Contrairement aux professions techniques plus établies comme le développement de logiciels et la conception UI/UX, la science des données continue de gagner en popularité. Cependant, la demande de data scientists continue d’augmenter régulièrement.

Par exemple, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis estime que la demande de data scientists augmentera de 2 031 % d'ici 2021. Cette estimation n’est pas surprenante dans la mesure où de nombreux secteurs, notamment la fonction publique, la finance et la santé, ont commencé à ressentir le besoin de data scientists en raison de l’augmentation des volumes de données.

Pour de nombreuses entreprises dépourvues de data scientists, le big data rend difficile la publication d'informations précises. Ainsi, même si vos compétences ne sont pas aussi recherchées que d’autres domaines techniques, elles sont tout aussi nécessaires.

Mythe 3 : L'intelligence artificielle réduira le besoin de science des données

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle semble résoudre tous les besoins. L'intelligence artificielle est utilisée en médecine, dans l'armée, dans les voitures autonomes, en programmation, dans la rédaction d'essais et même dans les devoirs. De nos jours, tout professionnel craint qu’un jour des robots ne prennent le relais.

Mais cette crainte n’est pas vraie pour la science des données. L’IA peut réduire le besoin de certains travaux de base, mais elle nécessite toujours les compétences de prise de décision et de pensée critique d’un data scientist.

L'intelligence artificielle est capable de générer des informations, de collecter et de traiter des données plus volumineuses, mais elle n'a pas remplacé la science des données, car la plupart des algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique s'appuient sur des données, ce qui crée le besoin de data scientists.

Mythe 4 : La science des données englobe uniquement la modélisation prédictive

La science des données peut impliquer la construction de modèles qui prédisent l'avenir sur la base d'événements survenus dans le passé, mais tourne-t-elle uniquement autour de la modélisation prédictive ? Bien sûr que non!

La formation des données à des fins de prédiction peut sembler être la partie sophistiquée et amusante de la science des données. Néanmoins, les tâches en coulisses, comme le nettoyage et la transformation des données, sont tout aussi importantes.

Après avoir collecté de grands ensembles de données, les data scientists doivent trier les données nécessaires de la collection pour maintenir la qualité des données. La modélisation prédictive est donc un élément essentiel et indispensable du domaine.

Mythe 5 : Chaque data scientist est diplômé en informatique

C'est l'un des plus grands mythes de la science des données. Quelle que soit votre spécialisation universitaire, avec la base de connaissances, les cours et les mentors appropriés, vous pouvez devenir un excellent data scientist. Que vous soyez diplômé en informatique ou en philosophie, la science des données est à votre portée.

Cependant, il y a quelques choses que vous devez savoir. Bien que ce cheminement de carrière soit ouvert à toute personne intéressée et motivée, votre programme d’études déterminera la facilité et la rapidité avec lesquelles vous pourrez apprendre. Par exemple, les diplômés en informatique ou en mathématiques sont plus susceptibles de maîtriser les concepts de la science des données plus rapidement que ceux issus de domaines non liés.

Mythe 6 : Les data scientists n'écrivent que du code

Tout data scientist expérimenté vous dira que le concept selon lequel les data scientists écrivent uniquement du code est complètement faux. Bien que la plupart des data scientists écrivent du code en cours de route, en fonction de la nature du travail, le codage n'est que la pointe de l'iceberg de la science des données.

L'écriture de code ne fait qu'une partie du travail. Cependant, le code est utilisé pour créer des programmes et des algorithmes que les data scientists utilisent pour la modélisation prédictive, l'analyse ou le prototypage. Le codage ne fait que faciliter le flux de travail, donc le qualifier de travail principal est un mythe trompeur en science des données.

Mythe 7 : Power BI est le seul outil nécessaire à la science des données

Power BI de Microsoft est un outil vedette de science et d'analyse des données doté de fonctions et de capacités d'analyse puissantes. Mais contrairement à la croyance populaire, apprendre à utiliser Power BI n’est qu’une partie de ce qu’il faut pour réussir en science des données ; cela implique bien plus que ce seul outil ;

Par exemple, même si l'écriture de code n'est pas l'objectif central de la science des données, vous devrez apprendre certains langages de programmation, généralement Python et R. Vous devrez également comprendre des logiciels tels qu'Excel et travailler en étroite collaboration avec des bases de données pour en extraire et organiser les données. N'hésitez pas à suivre des cours pour vous aider à maîtriser Power BI, mais n'oubliez pas que ce n'est pas la fin du chemin.

Mythe 8 : La science des données n'est nécessaire que pour les grandes entreprises

Lorsque vous étudiez la science des données, l'impression générale est que vous ne pouvez obtenir un emploi que dans les grandes entreprises de n'importe quel secteur. En d’autres termes, ne pas être embauché par une entreprise comme Amazon ou Meta équivaut à ne pas être disponible pour un poste de data scientist.

Cependant, il existe de nombreuses opportunités d'emploi pour les data scientists qualifiés, surtout aujourd'hui. Toute entreprise qui gère directement les données des consommateurs, qu'il s'agisse d'une startup ou d'une entreprise multimillionnaire, a besoin de data scientists pour des performances optimales.

Cela dit, rédigez votre CV et voyez ce que vos compétences en science des données peuvent apporter aux entreprises qui vous entourent.

Mythe 9 : Des données plus volumineuses équivalent à des résultats et des prédictions plus précis

Bien que cette affirmation soit souvent valable, elle est encore à moitié vraie. Les grands ensembles de données peuvent réduire la marge d’erreur par rapport aux ensembles de données plus petits, mais la précision ne dépend pas seulement de la taille des données.

Tout d’abord, la qualité des données est importante. Les grands ensembles de données ne sont utiles que si les données collectées permettent de résoudre le problème. De plus, en utilisant des outils d’intelligence artificielle, jusqu’à un certain niveau, plus de volume est bénéfique. Après cela, davantage de données n’ajoutent aucune valeur.

Mythe 10 : Il est impossible d'apprendre la science des données par soi-même

Il est impossible d'apprendre par soi-même la science des données. C'est l'un des plus grands mythes de la science des données. À l’instar d’autres filières techniques, apprendre soi-même la science des données est tout à fait possible, surtout avec l’abondance des ressources dont nous disposons actuellement. Des plates-formes telles que Coursera, Udemy, LinkedIn Learning et d'autres sites de didacticiels ingénieux proposent des cours pour accélérer la croissance de votre science des données.

Bien sûr, peu importe le niveau auquel vous êtes actuellement, novice, intermédiaire ou professionnel, il y a un cours ou une certification pour vous ; Ainsi, même si la science des données peut être un peu compliquée, cela ne rend pas pour autant l’enseignement de la science des données par soi-même exagéré ou impossible.

La science des données est bien plus que cela

Malgré l'intérêt pour ce domaine, les mythes ci-dessus et bien d'autres font que certains passionnés de technologie se détournent de ce rôle. Maintenant que vous avez les bonnes informations, qu’attendez-vous ? Explorez de nombreux cours détaillés pour commencer votre parcours en science des données dès aujourd'hui.

Titre original : 10 mythes courants sur la science des données que vous devriez désapprendre maintenant

Auteur original : JOSHUA ADEGOKE

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