La science des données nécessite-t-elle un codage ?

L’une des choses contre-intuitives à propos de l’industrie technologique est que vous n’avez pas nécessairement besoin de savoir coder pour décrocher un emploi bien rémunéré. Aucun secteur n’illustre cela comme la science des données. En fait, certains spécialistes des données font leur travail avec peu ou pas de codage.

Mais le nombre de scientifiques des données qui codent dépasse de loin ceux qui ne le font pas, R et Python étant deux des langages les plus couramment utilisés. Donc, si vous cherchez à démarrer votre carrière dans la science des données, vous vous demandez peut-être : ai-je besoin de savoir coder ?

Pour répondre à cette question, nous avons compilé ce guide. Ci-dessous, nous vous expliquerons tout sur les rôles de science des données sans code et les avantages d’apprendre à coder si vous êtes un scientifique des données.

La science des données nécessite-t-elle un codage ?

Traditionnellement, les rôles en science des données nécessitent des compétences en codage, et la plupart des scientifiques des données expérimentés qui travaillent aujourd’hui encore codent. Cependant, le paysage de la science des données continue d’évoluer et il existe désormais des technologies qui permettent aux utilisateurs de réaliser des projets de données entiers sans saisir de code.

On peut dire que le but de ces technologies n’est pas de supprimer le codage de l’ensemble de compétences d’un scientifique des données, mais de rendre l’analyse de données de base accessible à d’autres dans des rôles moins techniques. Lorsque ces technologies sont utilisées comme prévu, les scientifiques des données continuent d’utiliser le code pour des solutions plus complexes et sur mesure.

Langages de programmation populaires en science des données

Il existe un certain nombre de langages de programmation populaires dans la communauté des sciences des données à des fins différentes.

Python

Python est le langage de programmation le plus utilisé en science des données. Il est utilisé pour concevoir des données, exécuter des algorithmes d’apprentissage automatique et même créer des visualisations de données. Python possède une grande quantité de bibliothèques de science des données, comme Pandas pour manipuler des bases de données ou Matplotlib pour générer des visualisations de données.

R

Contrairement à Python, qui est également utilisé dans de nombreux domaines autres que la science des données, le langage de programmation R a été créé spécifiquement à des fins de science des données. Il est couramment utilisé pour l’apprentissage automatique et l’analyse statistique, ainsi que pour la manipulation et la visualisation de données.

SQL

Structured Query Language (SQL) est un langage spécifique à un domaine pour interagir avec des bases de données. La plupart de ceux qui apprennent SQL commencent d’abord par Python ou R. SQL a une syntaxe très simple et est considéré comme facile à apprendre par rapport aux autres langages.

Javascript

Javascript est un langage de script très populaire et très facile à apprendre. Ce n’est pas traditionnellement un langage de science des données, mais certains membres de la communauté ont commencé à l’utiliser ces dernières années. Il ne dispose pas encore de l’ensemble robuste de bibliothèques de science des données que Python et R ont, mais beaucoup pensent qu’il a du potentiel.

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Apprendre le codage pour la science des données

Il existe de nombreuses façons d’apprendre le codage pour la science des données, avec des options gratuites et indépendantes et des cours payants.

Quel langage de programmation dois-je apprendre en premier ?

Il est plus courant de choisir entre Python ou R comme premier langage de programmation de science des données. Si vous venez d’un certain milieu avec une autre expérience en génie logiciel, vous en trouverez peut-être un plus intuitif que l’autre. Mais pour la plupart des débutants, il n’y a pas vraiment de raison de choisir l’un ou l’autre.

Beaucoup de gens diraient que faire le choix et commencer est la partie importante, et que la langue que vous choisissez n’a pas d’importance. Cela dit, Python est actuellement plus populaire, donc si vous souhaitez utiliser le langage le plus populaire, choisissez Python.

Où pouvez-vous apprendre le codage pour la science des données ?

Apprendre à coder peut impliquer de fréquenter une école, de suivre un cours ou de créer votre propre programme d’auto-apprentissage.

Sites Web dédiés à l’éducation au codage

Commencer votre formation en codage peut être aussi simple que de cliquer sur un site Web et de commencer la « Leçon 1 ».

W3Schools

W3Schools est un site Web de codage entièrement gratuit avec des cours sur tous les langages de programmation auxquels vous pouvez penser, ainsi qu’une sélection de bibliothèques populaires. Vous pouvez apprendre R, Python, SQL et Java sur leur site.

Codecademy

Codecademy est également gratuit et comprend des cours sur Python, R, SQL et Javascript. Il comporte également des sections spéciales axées sur la science des données et l’apprentissage automatique.

Camps d’entraînement

Les bootcamps en science des données sont des cours intensifs suivis en ligne ou sur site qui visent souvent à accueillir des apprenants de niveau débutant et à produire des diplômés prêts à l’emploi. Avec des communautés en ligne, des programmes de mentorat et des projets pratiques, vous pouvez vous inscrire au Data Science Career Track de Springboard et obtenir votre diplôme en seulement six mois.

Cours en ligne

Les cours en ligne sont généralement un type d’étude indépendant, composé de ressources structurées et de quiz pour vous aider à progresser dans un sujet. Vous pouvez trouver des centaines de cours de programmation pour tous les usages et tous les niveaux sur des sites comme Coursera, et certains cours fourniront une certification en science des données à la fin.

Communautés en ligne

Les communautés en ligne telles que Reddit, Discord, Slack et les forums indépendants sont tous d’excellents outils pour compléter votre parcours d’apprentissage.

Kagglé

Kaggle est une grande communauté en ligne où les scientifiques des données et les praticiens de l’apprentissage automatique partagent des ensembles de données et des projets, travaillent ensemble et s’affrontent.

Défis de codage et hackathons

Pendant vos études, les défis de codage et les hackathons peuvent vous donner l’occasion de mettre vos compétences à l’épreuve et de socialiser avec d’autres programmeurs comme vous le faites. The Advent of Code est un défi de codage annuel populaire adapté aux programmeurs seniors et juniors.

Conseils pour les non-programmeurs qui apprennent la science des données

Si la programmation n’est pas quelque chose qui vous intéresse, mais que vous voulez vraiment travailler dans la science des données, nous vous recommandons de développer certaines des compétences suivantes.

Apprenez à utiliser les outils basés sur l’interface graphique

Les outils d’interface utilisateur graphique (GUI) utilisent des programmes pré-écrits afin que vous n’ayez pas à écrire de code. Ce sont les principaux outils utilisés par les scientifiques des données non programmeurs et vous permettent de prototyper, de tester et de déployer des analyses avancées et des modèles statistiques.

Deux outils low-code populaires sont KNIME et RapidMiner. Il existe également différents types de logiciels de visualisation tels que Google Charts et Tableau.

Devenez un grand conteur

En tant que data scientist, c’est votre travail de faire le travail pour comprendre ce que nos données nous disent, dans le but de le communiquer aux autres. Cela signifie que vous devez combiner des compétences de narration, de présentation et de persuasion pour expliquer vos idées découvertes et convaincre les décideurs d’entreprise d’agir en conséquence. Vous n’avez pas besoin de savoir coder pour le faire.

Renforcez votre crédibilité avec le sens des affaires

Trouver les bonnes informations à partager nécessite une connaissance approfondie de l’entreprise et du secteur dans lequel vous travaillez. Cela signifie connaître les objectifs et les principes de l’entreprise et comprendre les motivations des parties prenantes.

Acquérir une connaissance de base en programmation

Même avec les outils sans code disponibles, la plupart des data scientists bien rémunérés utilisent leurs compétences en programmation. Bien que vous puissiez entrer dans l’industrie de la science des données sans savoir coder, vous devriez envisager de l’acquérir en tant que compétence en cours de route pour faire avancer votre carrière.

Quels emplois en science des données nécessitent un codage ?

Les scientifiques des données utilisent des algorithmes d’apprentissage en profondeur et des programmes alimentés par l’IA pour trouver des modèles et faire des prédictions à l’aide de données. Mais il arrive souvent que les scientifiques des données doivent construire eux-mêmes ces types d’algorithmes et de programmes, ce qui nécessite définitivement du codage.

Ces scientifiques des données ont généralement une expérience en génie logiciel et bénéficient de nombreuses options de carrière, car les entreprises recherchent constamment des modèles statistiques encore plus efficaces et précis.

Certains titres de rôle qui entrent dans cette catégorie pourraient inclure :

Quels sont certains emplois en science des données qui ne nécessitent pas de codage ?

D’autre part, les rôles de science des données qui se concentrent uniquement sur l’utilisation de l’intelligence artificielle et d’autres programmes conçus par d’autres personnes peuvent être effectués sans codage. Il est possible de devenir un scientifique des données performant dans certains domaines en utilisant des outils low-code ou en se concentrant sur le côté visualisation du travail, ce qui peut également se faire sans codage.

Comment puis-je compenser un manque d’expérience de codage en science des données ?

Si vous ne savez pas coder, mais que vous souhaitez devenir data scientist, vous devrez alors compenser en développant les autres compétences majeures requises pour le poste. Ceux-ci inclus:

• Le sens des affaires
• Compétences analytiques
• Compétences en narration et en présentation
• Des compétences générales brillantes

Vous pouvez développer ces compétences et les mettre en valeur en constituant un portefeuille de projets de science des données à montrer aux employeurs.

Prérequis pour une carrière en science des données

Une description de poste commune pour un poste de data scientist couvrira les aspects suivants.

Éducation

Bien que vous n’ayez pas besoin d’être un expert en algèbre linéaire ou en outils statistiques, la plupart des spécialistes des données qui réussissent devront avoir une certaine forme de formation. Il s’agit souvent d’un diplôme universitaire dans un domaine lié à l’informatique ou à la stratégie commerciale, bien qu’il soit également possible de se lancer dans la science des données sans diplôme, surtout si vous avez suivi un bootcamp.

Compétences

Les compétences techniques essentielles et les compétences non techniques comprennent :

Compétences techniques

• Compétences en programmation
• Python
• R
• SQL
• Outils de visualisation
• Manipulation de données / querelles

Compétences non techniques

• Compétences en communication
• Capacités de présentation
• Compétences collaboratives
• Compétences en organisation et en gestion du temps

Outils à connaître

Les outils populaires utilisés dans l’industrie de la science des données incluent :

• Bibliothèques Python et R
• KNIME
• RapidMiner
• Graphiques Google
• Tableau
• Exceller

FAQ sur le codage en science des données

Voici quelques questions fréquemment posées sur le codage en science des données et sur ce que vous devez savoir pour entrer dans l’industrie.