Quel niveau de mathématiques pour travailler dans la Data ?

Est-il indispensable d'être très fort(e) en mathématiques pour travailler dans la Data ? Ai-je un avenir dans le domaine si je n'ai pas eu un parcours scientifique ? Ce sont des questions qui reviennent souvent et auxquelles nous répondons toujours : non ! Elles causent une certaine réticence chez beaucoup de personnes qui veulent pourtant entrer dans le monde de la Data. Or, il n'est pas nécessaire d'être doctorant en mathématiques pour travailler dans la Data ! Même si certaines bases sont indispensables, notez que vous pouvez très bien percer dans cet univers passionnant, quel que soit votre niveau d'aptitude en maths.

La Data : un domaine très vaste

La Data est un univers extrêmement vaste, ce qui fait que chacun(e) pourra trouver facilement sa place, quel que soit son niveau en mathématiques. En suivant une formation sur la Data, vous allez acquérir les compétences en math nécessaires pour exercer le travail que vous souhaitez. De plus, il existe aujourd'hui des cours de maths en ligne qui peuvent vous aider à combler vos lacunes et à acquérir les compétences mathématiques nécessaires.

Dans le monde de la Data, plus vous avez un niveau élevé en mathématiques, plus ce sera facile. Mais en général, il y a de la place pour tout le monde, même pour les moins calés en math. D'ailleurs, avec les MOOC et les formations de type bootcamp, vous pouvez suivre une formation aux mathématiques en ligne, notamment au cours de votre formation pour devenir Data Analyst, Data Scientist ou autre.

Encore une fois, il n'est pas nécessaire d'avoir un master ou un doctorat en mathématiques pour travailler dans la Data. L'essentiel est de comprendre au minimum les bases des mathématiques pour appliquer les formules dans la pratique afin de résoudre des problématiques précises et sortir des informations qui aideront dans la gestion de l'entreprise.

Quels sont les concepts mathématiques obligatoires pour la Data ?

Comme les mathématiques constituent la base de toute discipline scientifique, c'est aussi le cas pour le travail dans la Data. Même si un niveau élevé en math n'est pas requis, tous les métiers en lien avec la Data reposent sur des bases mathématiques.

Suivre une formation en ligne vous permettra d'apprendre les mathématiques pour la Data Science et vous donnera la possibilité d'accéder au travail que vous voulez. Dans le cadre de l'apprentissage des techniques, des algorithmes et des langages de programmation en vue de devenir Data Scientist, les mathématiques sont omniprésentes. Mais rassurez-vous, ce sont des bases qui sont à la portée de tout le monde, à condition d'aimer ce que vous faites.

En connaissant les dessous des algorithmes que vous utiliserez, les tâches que vous serez amené(e) à faire dans votre travail vous paraitront bien plus faciles. Vous allez comprendre la logique au lieu d'être un(e) simple exécutant(e). Une bonne compréhension et une bonne maitrise des mathématiques vous permettra d'avoir un avantage concurrentiel sur vos pairs.

Le niveau de mathématiques requis peut changer d'un métier de la Data à un autre. Un développeur et un analyste peuvent être amenés à traiter un grand nombre de données et d'informations, sans pour autant faire leur modélisation. Leur principale mission est d'utiliser les données pour un besoin immédiat et non sur une exploration scientifique approfondie.

Par contre, un Data Scientist va s'intéresser aux modèles, ce qui implique un processus beaucoup plus scientifique. Il va s'occuper de :

• La quantification de l'incertitude,
• La modélisation du processus en sondant la dynamique sous-jacente,
• L'identification du modèle à partir des données,
• L'analyse de la qualité de la source de données,
• La construction d'hypothèses,
• La traduction des limites du modèle, etc.

Tous ces processus impliquent des objets mathématiques comme les distributions statistiques ou encore les fonctions d'optimisation. Mais encore une fois, pas besoin d'avoir fait une thèse ou d'être un petit génie, n'importe qui peut apprendre ces bases mathématiques avec de la motivation.

Quelques bases mathématiques

Voici quelques bases mathématiques utiles pour travailler dans la Data. Tous ces points ne sont pas forcément indispensables, mais peuvent aider dans la réalisation de vos tâches en tant qu'acteur dans le domaine de la Data.

L'algèbre linéaire

L'algèbre linéaire est l'une des bases à avoir pour exercer dans le domaine de la Data. Les notions que vous devez connaître concernent :

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

Les statistiques

Il faut maîtriser les notions statistiques et probabilistes, notamment dans le domaine du Machine Learning. Les statistiques sont essentielles pour tous les data scientists.

Parmi ce qu'il vous faut apprendre, il y a :

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

Les fonctions, les équations et les variables

Ces connaissances mathématiques sont requises pour comprendre facilement le fonctionnement des techniques et des outils utilisés dans la Data.

Parmi les essentiels à apprendre, il y a :

• Graphique et coordonnées cartésiennes,
• Les fonctions exponentielles,
• Les identités trigonométriques,
• Le logarithme,
• Les nombres rationnels,
• Les fonctions polynomiales,
• Les inégalités,
• Les séries et les suites.

Bien évidemment, toutes ces notions ne pourront pas être maîtrisées rapidement. En effet, l'apprentissage se fera au fur et à mesure, dans le monde du travail et au cours de vos formations en Data. Nous pouvons dire ainsi que le monde de la Data implique un apprentissage continu, ce qui le rend d'ailleurs passionnant. Vous n'allez pas rester sur des connaissances figées, vous allez pouvoir apprendre davantage, au fur et à mesure que vous avancez dans votre carrière. C'est la raison pour laquelle les expériences constituent un atout important dans les métiers de la data.

Cas d'application des mathématiques dans la Data

Dans la vie professionnelle, il ne sera jamais demandé à un candidat à un poste d'expliquer les lois normales ou autres bases mathématiques. En revanche, il lui sera demandé d'expliquer comment fonctionne tel ou tel modèle dans la pratique.

Les élèves qui suivent des formations de type bootcamp pour devenir Data Scientist ou Data Engineer ne sont pas destinés à devenir de grands mathématiciens. En effet, ils doivent simplement comprendre les mathématiques nécessaires à l'utilisation d'une formule pour un modèle d'IA donné.

Notez que dans l'univers de la data, les mathématiques doivent servir à comprendre une problématique plus large. C'est donc la capacité à appliquer les formules dans la pratique qui compte le plus. Vous l'aurez compris, de telles aptitudes sont acquises essentiellement par la pratique. L'objectif des formateurs est de faire des formés des professionnels du secteur, maîtrisant les bases nécessaires pour travailler dans la Data.

Vous allez apprendre les bases mathématiques relatives au métier de la data de votre choix, ainsi que leur application.

Comment sont enseignées les mathématiques chez Jedha ?

Chez Jedha, nous veillons à ce que chaque élève puisse maîtriser l'essentiel lors d'un apprentissage théorique. Les modèles, les technologies et les techniques utilisés seront abordés pour qu'ils puissent se familiariser avec.

Ensuite, la formation se poursuit par un apprentissage axé essentiellement sur la pratique. Ici, nos formateurs vont apprendre aux élèves comment appliquer les théories à des cas précis propres à l'univers de la Data. Ils seront ainsi confrontés à des problématiques réelles, celles qui pourront survenir dans le monde du travail pour les aider à adopter les réflexions nécessaires, une fois dans le monde professionnel.

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 mathématique. Notre école accueille chaque année des profils différents, le profil typique n'existe pas dans notre bootcamp.

Pour notre formation Data Analytics Essentials, vous n'avez pas besoin d'avoir de compétences en data, néanmoins, une appétence pour le domaine est demandé.
Cependant, concernant la formation Data Scientist Fullstack, des bases solides en Pyhton, SLQ, algorithmes, etc, sont demandés. Cette formation succède l'Essentials (formation débutante), des connaissances sont donc nécessaire afin de commencer votre formation professionnalisante.

Conclusion

En conclusion, un niveau solide en mathématiques est demandé pour réussir une formation avancée en data science et data engineering, étant donné que la discipline repose sur des concepts mathématiques tels que l'algèbre linéaire, les probabilités et les statistiques. Cependant, vous avez la possibilité d'accéder à la formation débutante de Jedha Bootcamp afin d'apprendre les bases que requiert la data, et ainsi vous familiariser, et d'apprécier les programmes nécessaires.

Questions fréquentes sur le niveau en mathématique demandé en Data

Pourquoi choisir le domaine de la data ?

Le domaine de la data propose des emplois intéressants qui se développent rapidement. Les entreprises et organisations ont besoin de personnes qui puissent trier et comprendre les grandes quantités d'informations qu'elles reçoivent chaque jour.

Quel langage est le plus utilisé en data science ?

Le langage de programmation le plus utilisé en data science est Python. C'est un langage facile à apprendre, avec une large communauté de développeurs qui ont créé de nombreux outils et bibliothèques pour l'analyse de données, tels que NumPy, Pandas et Scikit-learn. Python est également utilisé pour des tâches telles que la visualisation de données et la création de modèles de machine learning.

Quelle est l'importance des mathématiques en informatique ?

Les mathématiques sont cruciales pour l'informatique, car elles permettent la conception et l'analyse d'algorithmes, de structures de données, de systèmes de cryptographie et l'étude de la complexité des problèmes informatiques.