Malgré l’engouement récent pour la science des données, les gens hésitent encore à s’engager dans ce domaine. Pour de nombreux techniciens, la science des données est complexe, peu claire et comporte trop d’inconnues par rapport à d’autres carrières technologiques. Par ailleurs, les rares personnes qui s’aventurent dans ce domaine entendent constamment plusieurs mythes et notions décourageantes sur la science des données.
Cependant, saviez-vous que la plupart de ces histoires sont des idées fausses ? Ce n’est pas la voie la plus facile dans la technologie, mais la science des données n’est pas aussi terrifiante que les gens ont tendance à le croire. Dans cet article, nous allons donc démystifier 10 des mythes les plus populaires sur la science des données.
Mythe n° 1 : la science des données est réservée aux génies des mathématiques
Bien que la science des données comporte des éléments mathématiques, aucune règle n’impose d’être un gourou des mathématiques. Outre les statistiques et les probabilités classiques, ce domaine comprend de nombreux autres aspects qui ne sont pas strictement mathématiques.
Vous n’aurez pas besoin de réapprendre en profondeur des théories abstraites et des formules dans les domaines impliquant les mathématiques. Néanmoins, cela n’exclut pas complètement la nécessité des mathématiques dans la science des données.
Comme la plupart des carrières analytiques, la science des données requiert des connaissances de base dans certains domaines mathématiques. Ces domaines comprennent les statistiques (comme mentionné ci-dessus), l’algèbre et le calcul. Ainsi, bien que les mathématiques ne soient pas l’élément principal de la science des données, vous pouvez reconsidérer ce parcours professionnel si vous préférez éviter complètement les chiffres.
Mythe n°2 : personne n’a besoin de scientifiques des données
Contrairement à des professions technologiques plus établies comme le développement de logiciels et la conception UI/UX, la science des données gagne encore en popularité. Pourtant, le besoin en scientifiques des données continue d’augmenter régulièrement.
Par exemple, le Bureau des statistiques du travail des États-Unis estime que la demande de scientifiques des données augmentera de 36 % entre 2021 et 2031. Cette estimation n’est pas surprenante, car de nombreuses industries, y compris la fonction publique, la finance et les soins de santé, ont commencé à voir la nécessité des scientifiques de données en raison des quantités croissantes de données.
Les données volumineuses posent des difficultés à la diffusion d’informations précises pour de nombreuses entreprises et organisations dépourvues de data scientists. Ainsi, même si votre ensemble de compétences n’est pas aussi populaire que d’autres domaines technologiques, il n’en est pas moins nécessaire.
Mythe n° 3 : l’IA réduira la demande en science des données
Aujourd’hui, l’IA semble avoir la solution à tous les besoins. Nous entendons parler de l’utilisation de l’IA en médecine, dans l’armée, dans les voitures autonomes, dans la programmation, dans la rédaction d’essais et même dans les devoirs. Tous les professionnels s’inquiètent de voir un jour un robot travailler à leur place.
Mais cette crainte s’applique-t-elle à la science des données ? Non, c’est l’un des nombreux mythes de la science des données. L’IA peut réduire la demande pour certains emplois fondamentaux, mais elle nécessite toujours les compétences des scientifiques des données en matière de prise de décision et de réflexion critique.
Plutôt que de remplacer la science des données, l’IA l’aide considérablement en lui permettant de générer des informations, de collecter et de traiter des données beaucoup plus volumineuses. En outre, la plupart des algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique dépendent des données, d’où la nécessité de faire appel à des scientifiques des données.
Mythe n°4 : La science des données englobe uniquement la modélisation prédictive
La science des données peut impliquer la construction de modèles qui prédisent l’avenir sur la base d’événements passés, mais s’articule-t-elle uniquement autour de la modélisation prédictive ? Certainement pas !
L’entraînement des données à des fins prédictives semble être la partie la plus sophistiquée et la plus amusante de la science des données. Pourtant, les tâches en coulisses comme le nettoyage et la transformation des données sont tout aussi importantes, si ce n’est plus.
Après avoir collecté de vastes ensembles de données, le data scientist doit filtrer les données nécessaires pour préserver la qualité des données. Il n’y a pas de modélisation prédictive, mais il s’agit d’une tâche non négociable dans ce domaine.
Mythe n° 5 : tout scientifique des données est diplômé en informatique
Voici l’un des mythes les plus populaires sur la science des données. Heureusement, la beauté de l’industrie technologique réside dans le fait qu’il n’y a aucune difficulté à se tourner vers une carrière dans ce domaine. Ainsi, quelle que soit votre spécialité, vous pouvez devenir un excellent data scientist si vous disposez de l’arsenal, des cours et des mentors adéquats. Que vous soyez diplômé en informatique ou en philosophie, la science des données est à votre portée.
Cependant, il y a quelque chose que vous devez savoir. Bien que cette voie professionnelle soit ouverte à toute personne intéressée et motivée, votre cursus déterminera la facilité et la rapidité de votre apprentissage. Par exemple, un diplômé en informatique ou en mathématiques est plus à même d’assimiler les concepts de la science des données qu’une personne venant d’un domaine sans rapport avec la science des données.
Mythe n°6 : les scientifiques des données n’écrivent que du code
Tout data scientist expérimenté vous dira que cette notion est totalement fausse. Bien que la plupart des scientifiques des données écrivent un peu de code en cours de route, en fonction de la nature du travail, le codage n’est que la partie émergée de l’iceberg de la science des données.
L’écriture de code ne permet d’accomplir qu’une partie du travail. Mais le code est utilisé pour construire les programmes et les algorithmes que les scientifiques des données utilisent dans la modélisation des prédictions, l’analyse ou les prototypes. Le codage ne fait que faciliter le processus de travail, c’est pourquoi l’appeler le travail principal est un mythe trompeur de la science des données.
Mythe n°7 : Power BI est le seul outil nécessaire à la science des données
Power BI de Microsoft est un outil de science des données et d’analyse de premier plan, doté de fonctionnalités et de capacités analytiques puissantes. Cependant, contrairement à l’opinion générale, apprendre à utiliser Power BI n’est qu’une partie de ce dont vous avez besoin pour réussir dans le domaine de la science des données ; cela implique bien plus que cet outil unique.
Par exemple, bien que l’écriture de code ne soit pas le point central de la science des données, vous devez apprendre quelques langages de programmation, généralement Python et R. Vous devrez également connaître des logiciels tels qu’Excel et travailler en étroite collaboration avec des bases de données, en extrayant et en rassemblant des données à partir de ces dernières. N’hésitez pas à suivre des cours pour vous aider à maîtriser Power BI, mais n’oubliez pas que ce n’est pas une fin en soi.
Mythe n°8 : la science des données n’est nécessaire que pour les grandes entreprises
Ensuite, nous avons une autre affirmation dangereuse et fausse que, malheureusement, la plupart des gens croient. Lorsqu’on étudie la science des données, l’impression générale est que l’on ne peut être embauché que par les grandes entreprises, quel que soit le secteur d’activité. En d’autres termes, ne pas être embauché par des entreprises comme Amazon ou Meta équivaut à une indisponibilité de travail pour tout scientifique de données.
Cependant, les scientifiques des données qualifiés ont de nombreuses possibilités d’emploi, en particulier aujourd’hui. Toute entreprise qui travaille directement avec les données des consommateurs, qu’il s’agisse d’une startup ou d’une entreprise multimillionnaire, a besoin d’un data scientist pour être la plus performante possible.
Cela dit, dépoussiérez votre CV et regardez ce que vos compétences en science des données peuvent apporter aux entreprises qui vous entourent.
Mythe n° 9 : Des données plus importantes sont synonymes de résultats et de prédictions plus précis
Bien que cette affirmation soit généralement valable, il s’agit tout de même d’une demi-vérité. Les grands ensembles de données réduisent les marges d’erreur par rapport aux petits ensembles, mais la précision ne dépend pas uniquement de la taille des données.
Tout d’abord, la qualité de vos données est importante. Les grands ensembles de données ne sont utiles que si les données collectées sont adaptées à la résolution du problème. En outre, avec les outils d’IA, des quantités plus importantes sont bénéfiques jusqu’à un certain niveau. Après cela, la quantité de données est préjudiciable.
Mythe n°10 : Il est impossible d’apprendre la science des données en autodidacte
C’est l’un des plus grands mythes de la science des données. À l’instar d’autres voies technologiques, l’auto-apprentissage de la science des données est tout à fait possible, en particulier grâce à la richesse des ressources dont nous disposons aujourd’hui. Des plateformes telles que Coursera, Udemy, LinkedIn Learning et d’autres sites de tutorat utiles proposent des cours (gratuits et payants) qui peuvent accélérer votre développement dans le domaine de la science des données.
Bien sûr, peu importe votre niveau actuel, novice, intermédiaire ou pro, il existe un cours ou une certification pour vous. Ainsi, même si la science des données peut être un peu complexe, cela ne rend pas l’auto-apprentissage de la science des données farfelu ou impossible.
La science des données est plus complexe qu’il n’y paraît
Malgré l’intérêt pour ce domaine, les mythes de la science des données ci-dessus et plus encore font que plusieurs passionnés de technologie évitent le rôle. Maintenant que vous avez les bonnes informations, qu’attendez-vous ? Explorez les nombreux cours détaillés sur les plateformes d’apprentissage en ligne et commencez votre voyage en science des données dès aujourd’hui.
