Croyez-vous à ces mythes courants de la science des données? Il est temps de les désapprendre et de mieux comprendre ce domaine.

Malgré le récent engouement autour de la science des données, les gens hésitent encore à s'intéresser à ce domaine. Pour de nombreux techniciens, la science des données est complexe, peu claire et implique trop d'inconnues par rapport à d'autres carrières technologiques. Pendant ce temps, les quelques personnes qui s'aventurent sur le terrain entendent constamment plusieurs mythes et notions décourageants de la science des données.

Cependant, saviez-vous que la plupart de ces contes sont des idées fausses générales? Ce n'est pas le chemin le plus facile en technologie, mais la science des données n'est pas aussi terrifiante que les gens ont tendance à le supposer. Dans cet article, nous allons donc démystifier 10 des mythes les plus populaires en science des données.

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

Bien que la science des données ait ses éléments mathématiques, aucune règle ne dit que vous devez être un gourou en mathématiques. Outre les statistiques classiques et les probabilités, ce domaine comprend de nombreux autres aspects non strictement mathématiques.

instagram viewer

Vous n'aurez pas besoin de réapprendre les théories abstraites et les formules en profondeur dans les domaines impliquant les mathématiques. Néanmoins, cela n'exclut pas complètement le besoin de mathématiques dans la science des données.

Comme la plupart des cheminements de carrière analytiques, la science des données nécessite des connaissances de base dans certains domaines des mathématiques. Ces domaines comprennent les statistiques (comme mentionné ci-dessus), l'algèbre et le calcul. Ainsi, bien que les mathématiques ne soient pas l'accent principal de la science des données, vous voudrez peut-être reconsidérer ce cheminement de carrière si vous préférez éviter complètement les chiffres.

Mythe #2: Personne n'a besoin de Data Scientists

Contrairement aux professions technologiques plus établies comme le développement de logiciels et la conception UI/UX, la science des données gagne toujours en popularité. Pourtant, le besoin de spécialistes des données continue d'augmenter régulièrement.

Par exemple, le Bureau américain des statistiques du travail estime une croissance de 36% de la demande de data scientists entre 2021 et 2031. Cette estimation n'est pas surprenante, car de nombreuses industries, y compris la fonction publique, la finance et la santé, ont commencé à voir la nécessité des data scientists en raison des quantités croissantes de données.

Les données volumineuses présentent des difficultés pour publier des informations précises pour de nombreuses entreprises et organisations sans data scientists. Ainsi, bien que votre ensemble de compétences ne soit pas aussi populaire que d'autres domaines technologiques, il n'en est pas moins nécessaire.

Mythe n°3: l'IA réduira la demande en science des données

Aujourd'hui, l'IA semble avoir la solution à tous les besoins. Nous entendons parler de l'utilisation de l'IA dans la médecine, l'armée, les voitures autonomes, la programmation, la rédaction d'essais et même les devoirs. Chaque professionnel s'inquiète désormais qu'un robot travaille un jour à sa place.

Mais cette peur sonne-t-elle vraie pour la science des données? Non, c'est l'un des nombreux mythes de la science des données. L'IA peut réduire la demande pour certains emplois fondamentaux, mais elle nécessite toujours des compétences en matière de prise de décision et de pensée critique des scientifiques des données.

Plutôt que de remplacer la science des données, l'IA est considérablement utile, leur permettant de générer des informations, de collecter et de gérer des données beaucoup plus volumineuses. De plus, la plupart des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique dépendent 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 pourrait impliquer la construction de modèles qui prédisent l'avenir sur la base d'événements passés, mais s'articule-t-elle uniquement autour de la modélisation prédictive? Certainement pas!

Les données d'entraînement à des fins prédictives ressemblent à la partie fantaisiste et amusante de la science des données. Même ainsi, les tâches en coulisses telles que le nettoyage et la transformation des données sont tout aussi importantes, sinon plus.

Après avoir collecté de grands ensembles de données, le scientifique des données doit filtrer les données nécessaires de la collecte pour conserver la qualité des données. Il n'y a pas de modélisation prédictive, mais c'est une tâche non négociable dans ce domaine.

Mythe #5: Chaque data scientist est diplômé en informatique

Voici l'un des mythes les plus populaires de la science des données. Heureusement, la beauté de l'industrie technologique est la transparence lorsque passer à une carrière dans la technologie. Par conséquent, quelle que soit votre spécialisation universitaire, vous pouvez devenir un excellent scientifique des données avec le bon arsenal, les cours et les mentors. Que vous soyez diplômé en informatique ou en philosophie, la science des données est à votre portée.

Cependant, il y a quelque chose 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 de votre apprentissage. Par exemple, un diplômé en informatique ou en mathématiques est plus susceptible de saisir les concepts de la science des données plus rapidement que quelqu'un d'un domaine non lié.

Mythe n° 6: les data scientists n'écrivent que du code

Tout data scientist expérimenté vous dira que cette notion est entièrement fausse. Bien que la plupart des scientifiques des données écrivent du code en cours de route, selon la nature du travail, le codage n'est que la pointe de l'iceberg en science des données.

L'écriture de code ne fait qu'une partie du travail. Mais le code est utilisé pour créer les programmes et les algorithmes utilisés par les scientifiques des données dans la modélisation des prédictions, l'analyse ou les prototypes. Le codage ne fait que faciliter le processus de travail, donc l'appeler le travail principal est un mythe trompeur de la science des données.

Power BI de Microsoft est un outil d'analyse et de science des données vedette doté de fonctionnalités puissantes et de capacités d'analyse. Cependant, contrairement à l'opinion populaire, apprendre à utiliser Power BI n'est qu'une partie de ce dont vous avez besoin pour réussir en science des données; cela implique bien plus que cet outil singulier.

Par exemple, bien que l'écriture de code ne soit pas au centre de la science des données, vous devez apprendre quelques langages de programmation, généralement Python et R. Vous aurez également besoin de connaître des packages comme Excel et de travailler en étroite collaboration avec des bases de données, en extrayant et en rassemblant des données. N'hésitez pas à obtenir des cours pour vous aider à maîtriser Power BI, mais rappelles-toi; ce n'est pas la fin de la route.

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

Ensuite, nous avons une autre déclaration dangereuse et fausse que, malheureusement, la plupart des gens croient. 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 des entreprises comme Amazon ou Meta équivaut à une indisponibilité de travail pour tout data scientist.

Cependant, les data scientists qualifiés ont de nombreuses opportunités d'emploi, surtout aujourd'hui. Toute entreprise qui travaille directement avec les données des consommateurs, qu'il s'agisse d'une startup ou d'une entreprise de plusieurs millions de dollars, a besoin d'un data scientist pour des performances maximales.

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

Mythe n° 9: des données plus volumineuses équivaut à des résultats et des prévisions plus précis

Bien que cette affirmation soit généralement valide, c'est encore une demi-vérité. Les grands ensembles de données réduisent vos marges d'erreur par rapport aux plus petits, mais la précision ne dépend pas uniquement de la taille des données.

Premièrement, la qualité de vos données est importante. Les grands ensembles de données ne sont utiles que si les données collectées sont adaptées pour résoudre le problème. De plus, avec les outils d'IA, des quantités plus élevées sont bénéfiques jusqu'à un certain niveau. Après cela, plus de données sont préjudiciables.

Mythe #10: Il est impossible d'auto-apprendre la science des données

C'est l'un des plus grands mythes de la science des données. Semblable à d'autres voies technologiques, l'auto-apprentissage de la science des données est tout à fait possible, en particulier avec la richesse des ressources dont nous disposons actuellement. Des plateformes comme Coursera, Udemy, LinkedIn Learning et autres sites Web de tutoriels ingénieux ont des cours (gratuits et payants) qui peuvent accélérer la croissance de votre science des données.

Bien sûr, peu importe le niveau auquel vous vous trouvez actuellement, novice, intermédiaire ou professionnel; il y a un cours ou une certification pour vous. Ainsi, bien que la science des données puisse être un peu complexe, cela ne rend pas l'auto-apprentissage de la science des données exagéré ou impossible.

Il y a plus dans la science des données qu'il n'y paraît

Malgré l'intérêt pour ce domaine, les mythes de la science des données ci-dessus et plus font que plusieurs passionnés de technologie évitent le rôle. Maintenant, vous avez les bonnes informations, alors qu'attendez-vous? Explorez les nombreux cours détaillés sur les plateformes d'apprentissage en ligne et commencez votre voyage en science des données dès aujourd'hui.