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 :
Apprenez à connaître d’autres étudiants en science des données
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.
Dois-je poursuivre la science des données si je n’aime pas le codage ?
Il est toujours possible d’entrer dans le domaine des scientifiques des données si vous n’aimez pas le codage, surtout si vous vous concentrez sur des rôles lourds de visualisation ou de gestion. Vous pouvez également travailler en tant que stratège commercial dans une équipe de science des données et aider à orienter l’équipe dans les informations qu’elle s’efforce de découvrir.
Cependant, il faut aussi dire que certains rôles et domaines de la science des données ne sont pas viables si vous n’avez pas l’intention d’étudier la programmation. Certains scientifiques des données travaillent avec l’IA et l’apprentissage automatique pour écrire des modèles prédictifs complexes que d’autres scientifiques et analystes des données utiliseront ensuite.
Un non-programmeur peut-il devenir data scientist ?
Un non-programmeur peut devenir un data scientist en utilisant des outils low-code. Le fait qu’une entreprise soit heureuse d’embaucher un scientifique des données à l’aide de ces outils dépend de ses propres objectifs et objectifs lors de l’embauche, il s’agit donc simplement de trouver la bonne entreprise pour vous.
Progresser dans votre carrière signifie souvent améliorer vos compétences, et il peut y avoir une limite à votre progression en tant que data scientist si vous continuez sur la voie sans code. En revanche, il est difficile de dire comment l’industrie va évoluer dans les années à venir.
Un entretien en science des données nécessite-t-il un codage ?
Certaines entreprises exigeront des compétences en science des données dans la programmation et incluront une section de codage dans une entrevue. Pour une entreprise souhaitant embaucher un scientifique des données sans code, cela ne ferait probablement pas partie du processus d’entretien.
Vous pourrez voir à partir de la description de poste et de la recherche sur l’entreprise quel type d’attentes ils ont et si vous devrez vous préparer aux questions liées au codage lors de l’entretien.
Python de base est-il suffisant pour la science des données ?
Les compétences de base en Python peuvent vous aider à toutes les étapes du processus de science des données, de l’extraction et de la transformation des données à l’exécution de programmes d’apprentissage automatique et à la visualisation du résultat. Si vous pouvez faire toutes ces choses en Python, vous pourriez facilement être prêt pour un rôle junior en science des données.
Puisque vous avez déjà appris les bases, vous pouvez continuer à étudier et à progresser tout en travaillant et en vous développant en tant que data scientist.