Comment développer votre équipe de science des données

La science des données est l’une des principales compétences techniques dont tous les employés ont besoin en 2022. Mais comment aidez-vous votre équipe à développer ces compétences et à définir ce qu’elle doit spécifiquement apprendre ? Nous avons récemment demandé à un panel de scientifiques des données de partager leurs idées sur le développement d’une équipe de science des données. Voici quelques plats à emporter.

Rechercher des talents internes

Il y a un besoin croissant de compétences d’analyse comme l’apprentissage automatique, la science des données et la visualisation des données, mais pas assez de candidats sur le marché pour répondre à ces besoins. C’est pourquoi il est essentiel de développer ce talent en interne.

« Le développement des talents internes nécessite une approche à deux volets », explique Mike Cohen, instructeur Udemy. Le premier volet concerne la formation continue et l’apprentissage continu. « La science des données est en constante évolution », déclare Mike. Cela signifie que votre équipe interne doit régulièrement consacrer du temps à suivre les derniers développements dans le domaine et à renforcer les compétences fondamentales en mathématiques et statistiques sur lesquelles reposent les techniques de science des données.

Le deuxième volet consiste à éduquer les non-experts sur ce que l’entreprise peut espérer obtenir de ses données. Ce processus de développement de la littératie des données garantit que chacun comprend ce qui est réaliste et où ses données pourraient être erronées. « Vous n’avez pas besoin d’être un spécialiste des données pour apprendre à prendre des décisions fondées sur des données », explique Mike.

Trouver un équilibre entre l’étendue et la profondeur des connaissances

« Essayer de tout savoir aboutit à des connaissances superficielles », déclare Mike. Et dans le monde de la science des données, il est impossible de tout savoir. Les scientifiques des données doivent s’efforcer de trouver un équilibre entre l’étendue et la profondeur des connaissances. Mike le dit ainsi : « Chaque individu devrait avoir sa propre connaissance approfondie d’un petit nombre de sujets. »

Il est également impératif de développer la connaissance des besoins de votre entreprise, affirme l’instructeur Udemy Diogo Alves de Resende. « Si vous vous contentez de travailler sur vos données et de créer vos modèles, mais que vous ne savez pas ce dont l’entreprise a besoin, il y a un décalage », explique Diogo.

Fournir des outils pour aider votre équipe à développer des compétences en science des données

Quels outils permettront à vos data scientists de réussir ? Selon Diogo, « les meilleurs outils de science des données sont ceux qui permettent la collaboration ». Voici quelques-uns des types d’outils spécifiques que les data scientists devront utiliser régulièrement.

• Outils de bloc-notes partageables : Les notebooks sont un type d’informatique interactive qui permet aux data scientists d’écrire et d’exécuter du code, de visualiser les résultats et de partager des informations. Ils créent une boucle de rétroaction instantanée et favorisent la collaboration. Il existe de nombreux outils de bloc-notes disponibles, Jupyter étant l’option la plus populaire.

• GitHub : « Les scientifiques des données doivent utiliser GitHub pour la même raison que les ingénieurs en logiciel : pour la collaboration, apporter des modifications  » en toute sécurité  » aux projets et être en mesure de suivre et d’annuler les modifications au fil du temps », selon Rebecca Vickery de Towards Data Science.

• Une base de données rapide, efficace et facile à interroger : Les scientifiques des données doivent concevoir, créer et interagir avec des bases de données pour effectuer leur travail. « Les bases de données rendent le stockage structuré sécurisé, efficace et rapide », explique Sara Metwalli de Towards Data Science. « Ils fournissent un cadre sur la manière dont les données doivent être stockées, structurées et récupérées. Avoir des bases de données vous évite d’avoir à déterminer quoi faire de vos données dans chaque nouveau projet. » Les bases de données courantes incluent Hive, Presto et Redshift.

• Outils de tableau de bord faciles à utiliser : Avec un nombre croissant de travailleurs cherchant à glaner des informations à partir des données, même lorsqu’ils ne sont pas officiellement des data scientists, les outils de tableau de bord deviennent de plus en plus populaires. Les outils de tableau de bord de visualisation des données tels que Tableau et Looker facilitent la présentation et le partage des données.

Soutenez le parcours de science des données de votre organisation

Que vous développiez une équipe de quelques scientifiques des données — ou de quelques milliers — il est important de comprendre le paysage de la science des données. Quelles sont les compétences les plus critiques et comment pouvez-vous aider votre équipe à les développer ? Explorez ces sujets plus en détail dans notre série de vidéos à la demande. Regardez-le ici.