Les 8 compétences & qualités d’un bon Data Scientist

Benoît Yèche
Par 
Benoît Yèche
Chief Marketing Officer
Dernière mise à jour le 
26
 
January
 
2024
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Les 8 compétences & qualités d’un bon Data Scientist
Sommaire

Vous rêvez de devenir data scientist ? La data est un univers qui se développe très vite, avec des opportunités de carrière plus qu'alléchantes. Mais c'est aussi un domaine exigeant, avec certains prérequis et des skills nécessaires pour réussir, que ce soit en terme de savoir faire et de savoir être. 

Pour être sûr que vous avez le profil qui plaira aux recruteurs, on vous dit tout sur les 8 compétences et qualités indispensables à un bon data scientist :

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4 compétences techniques indispensables pour un Data Scientist

Le métier de Data Scientist est un métier qui demande de maitriser une gamme précise de hard skills, à mi-chemin entre le Data Analyst, qui sera moins technique, et le Data Engineer avec un niveau plus expert. Selon nous, les 4 domaines de compétences indispensables sont :  

1 - La programmation

C’est une compétence clé pour être Data Scientist. Il vous faudra maîtriser les langages de programmation populaire pour le traitement des données tels que Python, SQL ou R. Nous vous conseillons de vous concentrer d'abord sur Python, qui est le plus courant et le plus facile à prendre en main. Indispensable pour travailler sur l'intelligence artificielle !

2 - Les statistiques

Il y a une dimension mathématique dans la Data. Bien qu’il ne faille pas être statisticien de formation, il est important que vous ayez des bases solides en statistique, en algèbre linéaire et fonctions, ce qui vous permettra de concevoir des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning.

3 - La Data Visualisation

Quand vous allez mener des analyses, vous allez très souvent devoir les présenter à des personnes qui n’y connaissent rien, il faudra donc être capable de les imager, et quoi de mieux qu’un beau graphe ou un dashboard pour appuyer votre propos. C’est le principe de la Data Visualisation !

Un bon data Scientist doit connaître les plus grands outils de BI et de DataViz tels que Power BI et Tableau. Mais il peut aussi être utile d'être à l'aise dans l'utilisation des logiciels CRM les plus courants, comme Salesforce ou Hubspot. Ils ont des outils de reporting et de Dataviz intégrés.

4 - Une expertise en Machine Learning

Un bon data scientist doit être capable de réaliser des prédictions à partir des données existantes. Pour cela, il faut avoir une bonne maîtrise des algorithmes de Machine Learning.

4 qualités recherchées chez un Data Scientist 

Pour faire carrière en tant que Data Scientist, il ne suffit pas d’avoir un super niveau technique, il faut aussi avoir les soft skills qui vont avec le job ! On vous liste les qualités interpersonnelles qu’un recruteur exigera de vous : 

1 - De la curiosité intellectuelle

Un bon data scientist doit être muni d’une bonne dose de curiosité intellectuelle, car il doit être capable de comprendre les problématiques, les missions, les équipes métiers pour lesquelles il travaille. Il doit aussi avoir l’esprit d’abstraction nécessaire pour analyser et problématiser des données brutes. 

2 - Être orienté solution 

Aimer décortiquer une problématique, chercher à comprendre en croisant des données pour les mettre en cohérence, tenter de construire des modèles pour trouver des solutions : avoir envie de résoudre des problèmes est une qualité indispensable pour un data scientist. 

3 - Le sens de la communication 

Au-delà de la connaissance des chiffres, vous devrez être en capacité d'expliquer vos trouvailles et votre raisonnement à un public qui potentiellement n’y connait rien. Cela implique de savoir rédiger et parler en public, et d’être pédagogue. 

4 - Savoir travailler en équipe

Le data scientist s'appuie beaucoup sur ses collègues pour aller à la pêche à l'information. Il faut donc avoir un bon relationnel, et apprécier de travailler en équipe !

Quelle formation pour se reconvertir dans la Data Science

Bonne nouvelle, le métier de data scientist est ouvert à des profils d’horizons très divers. Il n’est pas obligatoire d'être ingénieur ou statisticien diplômé pour travailler dans la data ! Cependant, vous aurez peut-être besoin de vous former pour acquérir les compétences nécessaires. Chez Jedha, on propose trois formations en Data Science (débutant, avancé et expert) qui peuvent se combiner  selon votre niveau de base :

  • Par exemple, si vous êtes grand débutant en Data, pour devenir Data Scientist vous devrez suivre notre formation pour débutant puis notre formation Fullstack
  • Si vous avez déjà les bases, vous pouvez suivre directement notre formation Fullstack, et enchaînez avec notre formation Lead pour acquérir également des bases de data engineering. 

L’avantage de nos formations si vous êtes en reconversion professionnelle ? Elles sont nettement moins longues et coûteuses qu’un master en science des données

Conclusion

Maintenant que vous connaissez les compétences et les qualités clés qui feront de vous un bon data scientist, vous voici fin prêts pour entamer votre reconversion dans la data !

Questions fréquentes

Quelles sont les 3 grandes qualités d’un data scientist

Les 3 grandes qualités ou soft skills d'un data scientist sont d'être curieux, d’être orienté solution et d'avoir un bon sens de la communication !

Qui peut devenir data scientist ? 

Si on a une appétence forte pour les mathématiques et l'informatique, n’importe qui peut devenir data scientist en suivant une formation accélérée de type Bootcamp en Data, ou une formation universitaire plus classique

Comment se reconvertir dans la data science ?

Pour vous reconvertir dans la data science, il vous faudra suivre une formation dans ce domaine. Nous vous recommandons une formation accélérée plutôt qu’une licence ou un master. Vous pouvez par exemple suivre la Formation Fullstack de Jedha pour devenir Data Scientist en 450h. 

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Benoît Yèche
Benoît Yèche
Chief Marketing Officer
Benoît est le Chief Marketing Officer de Jedha Bootcamp depuis décembre 2022. Diplômé d'HEC et Sciences Po Paris, il s'est spécialisé dans le marketing et les start-ups. Passionné de Data Marketing et des sujets liés à la formation continue, il a rejoint Jedha pour développer la notoriété de l'école de référence en Data et en Cybersécurité !

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