Quel niveau de mathématiques pour travailler dans la Data ?

Faut-il être bon en mathématiques pour travailler dans la Data ?

Est-il indispensable d’être fort en mathématiques pour travailler dans la Data ? Ai-je un avenir dans ce domaine si je n'ai pas eu un parcours scientifique (au lycée ou au cours de ses études supérieures) ? Autant de questions qui reviennent souvent chez les personnes qui veulent se lancer dans la Data car pour beaucoup les mathématiques sont sources de mauvais souvenirs et peuvent représenter un vrai blocage.

Pour répondre rapidement : il n'est pas nécessaire d'être un génie en maths pour travailler dans la Science des données.

Le niveau de mathématiques requis dépend avant tout du poste que vous souhaitez obtenir dans la Data, et va d’un niveau basique en mathématiques pour devenir Data Analyst, à un niveau plus avancé pour devenir Data Scientist :

Niveau pour devenir Data Analyst

Pour travailler dans la Data Analysis, de simples bases de statistiques sont nécessaires. Les missions que le Data Analyst réalise au quotidien ne demandent pas d’avoir un niveau avancé en mathématiques ni d’être féru de ça, mais simplement d’être à l’aise avec les concepts de statistiques descriptives les plus courants.

Vous pouvez acquérir ces compétences en suivant la formation complète en Data Analysis que nous proposons chez Jedha. Si vous débutez, nous vous conseillons de commencer par le parcours Data Essentials !

Niveau pour devenir Data Scientist

Si vous souhaitez travailler dans la Data Science, vous aurez besoin d’un bon niveau de mathématiques et d’une certaine appétence pour ce domaine. Les Data Scientists créent des modèles d'apprentissage automatique qui requièrent d'être à l'aise avec des concepts mathématiques tels que l'algèbre linéaire, l'analyse numérique, les probabilités et les statistiques.

En plus de cela, ils doivent être capables d'évaluer la qualité des sources de données, d'estimer les incertitudes associées aux résultats de leurs analyses et de quantifier les performances des modèles.

Rassurez-vous, si tout cela vous semble flou pour le moment, nous abordons l’ensemble de ces concepts dans notre formation pour devenir Data Scientist. La pédagogie que nous adoptons, centrée sur des exercices pratiques et sur des cas concrets, rend ces notions bien plus accessibles qu’au lycée !

Niveau pour devenir Data Engineer

Pour travailler dans la Data Engineering, pas besoin d'être un expert en mathématiques (ni en statistiques) ! Les missions du Data Engineer requièrent en revanche de grandes compétences en développement et en DevOps afin de gérer les bases de données et d’assurer le déploiement des modèles développés par les Data Scientists. Mieux vaut donc avoir des lignes de codes que des chiffres si vous souhaitez vous lancer dans cette spécialité !

Pour y parvenir, nous vous conseillons de suivre notre formation au Data Engineering assurée par des professionnels du secteur reconnus pour leurs qualités pédagogiques.

Quels sont les concepts mathématiques à maîtriser pour travailler dans la Data ?

Selon le type de métier que vous visez dans la Data, des connaissances plus ou moins avancées en mathématiques sont indispensables. Nous vous présentons ici la liste exhaustive des concepts de mathématiques utilisés en Data. Mais tous ne sont pas nécessaires selon le métier choisir (voir la section précédente).

Les statistiques

Les notions de statistiques sont fréquemment utilisées dans la Data. Si en analyse de données seules des bases de statistiques descriptives vues au lycée sont exigées, il est important d’être à l’aise avec les notions de régression et de probabilité pour travailler en Data Science.

Voici les concepts statistiques les plus fréquemment utilisés dans la Data :

• Les statistiques descriptives
• Les statistiques inférentielles
• La variance, la covariance et la corrélation
• Le calcul de probabilité
• Le théorème de Bayes
• Les tests d'hypothèses, tests A / B
• L'échantillonnage et la mesure
• La régression linéaire
• La probabilité de base
• Les fonctions de distribution de probabilité

Les fonctions, les équations et les variables

Ces connaissances mathématiques de base étudiées jusqu’en terminale sont requises pour comprendre le traitement de données massives issues du Big Data.

Parmi les notions à retenir, il y a notamment :

• La représentation graphique et coordonnées cartésiennes
• Les fonctions exponentielles
• Les identités trigonométriques
• Le logarithme
• Les nombres rationnels
• Les inégalités
• Les séries et les suites

L'algèbre linéaire

L'algèbre linéaire est l'un des domaines étudiés en spécialité mathématiques au lycée qu’il est important de maîtriser si vous souhaitez travailler dans la Data Science. Rassurez-vous, notre formation en Data Science propose une remise à niveau rapide pour être à l’aise avec ces notions.

Les concepts à connaître en algèbre linéaire sont les suivants :

• Les propriétés de base des matrices et le concept de factorisation matricielle
• Les espaces vectoriels et des applications linéaires
• La règle de multiplication de matrice et divers algorithmes
• Les vecteurs propres
• Les produits internes et externes
• Les matrices spéciales (matrices carrées, matrices triangulaires, matrices d'identité…)
• La matrice inverse
  

Comment les mathématiques sont-elles enseignées chez Jedha ?

Chez Jedha, nous n’enseignons pas les mathématiques de façon théorique, comme au collège ou au lycée. Ce sont des mathématiques appliquées : les maths sont un outil au service de la data. Alors si les maths vous ont laissé un mauvais souvenir, donnez leur une seconde chance !

Notre pédagogie est centrée sur la pratique, et les théories sont toutes abordées à travers des cas concrets tels que vous pouvez les retrouver dans vos futurs projets Data. Les concepts sont illustrés et deviennent moins abstraits, et cela vous donne un avant-goût des missions qui vous attendent en entreprise une fois votre diplôme obtenu.

Nos professeurs en Data sont tous des professionnels passionnés par leur métier. Ils savent que les mathématiques sont une matière difficile et redoutée, ce qui les amène à proposer des cours accessibles et à assurer un suivi individuel, adapté à chaque élève !

Faut-il avoir de bonnes bases mathématiques pour suivre une formation Data chez Jedha ?

Non, il ne faut pas spécialement avoir de bonnes bases en mathématiques pour suivre une formation Data dans notre école. Celle-ci accueille des profils très différents, allant des débutants à des professionnels ayant un diplôme d’ingénieur ou travaillant déjà dans la Data. 

Pour suivre notre formation Data Essentials destinée aux débutants, aucune base en mathématiques n’est attendue. Nos professeurs vous apprendront les notions statistiques essentielles dont vous aurez besoin pour analyser des données et les représenter visuellement. Vous pourrez ensuite poursuivre votre cursus avec notre formation Data Analysis Fullstack conçue pour faire de vous un Data Analyst professionnel !

Notre formation Data Science Fullstack demande elle en revanche de solides bases en mathématiques, notamment en algèbre linéaire et fonctions. Nous vous conseillons donc de suivre d’abord notre formation Essentials qui vous garantit le niveau nécessaire pour accéder à ce parcours Fullstack professionnalisant.

Conclusion

Pour conclure, le niveau de mathématiques nécessaire pour travailler dans la Data dépend du métier que vous envisagez de faire ! Rassurez-vous, dans tous les cas nos formations en Data vous permettent d’atteindre le niveau de maîtrise attendu par les recruteurs.

N’hésitez pas à consulter notre syllabus pour en savoir plus.  Et si vous avez des questions, nous organisons des Portes Ouvertes en ligne chaque mercredi à 19h. N’hésitez pas à vous inscrire !

Questions fréquentes sur le niveau en mathématique demandé en Data

Quel niveau de mathématiques est nécessaire pour travailler dans la Data ?

Le niveau de mathématique nécessaire pour travailler dans la Data dépend du domaine qui vous intéresse ! Pour travailler dans la Data Analysis, pas besoin d’être expert en maths, ni passionné de chiffres. Seuls des principes statistiques de base sont nécessaires, et ils sont assimilés très rapidement en suivant une formation Data pour débutants.

En revanche, si c’est la Data Science qui vous intéresse, vous devez avoir un intérêt prononcé pour les mathématiques et suivre une formation avancée en Data, nécessaire pour maîtriser la conception d’algorithmes de Machine Learning et Deep Learning.

Quels concepts de mathématiques faut-il maîtriser pour travailler dans la Data ?

Pour travailler dans la Data, il est essentiel de maîtriser les principaux concepts statistiques, des indices descriptifs aux régressions. C’est le domaine de prédilection des Data Analysts, même si de bonnes bases dans ce domaine sont aussi nécessaires aux Data Engineer. Les Data Scientists doivent eux maîtriser en plus des statistiques l’algèbre linéaire, les fonctions, équations et variables afin de concevoir des algorithmes sur-mesure.

Faut-il maîtriser l'algèbre linéaire pour travailler dans la Data ?

Si vous voulez travailler dans la Data Analyse, pas besoin de maîtriser l’algèbre linéaire de A à Z, des notions en statistiques suffisent. Mais si vous souhaitez travailler dans la Data Science, la maîtrise de l’algèbre linéaire est essentielle. Pour vous mettre à niveau, des formations complètes et professionnalisantes existent, comme celle que nous proposons chez Jedha. Vous pouvez également prendre des cours de maths en ligne avec des professeurs particuliers !

‍