L’ensemble de compétences en Data Science
Le diagramme de Venn de la science des données de Drew Conway est utilisé par beaucoup (y compris moi) pour donner une première impression de ce qu’est la Data Science.
Lors d’une discussion plus approfondie, passant du simple buzz aux compétences concrètes et aux possibilités de projets, les Data Scientist acquièrent de bonnes expériences selon la « carte des compétences » suivante :
Il s’agit d’un outil très utile (et utilisé) pour expliquer ce qu’est la Data Science et ce qu’il est possible de faire.
Premièrement, il montre les différentes compétences de haut niveau qu’un Data Scientist doit maîtriser. Cela dévoile l’interdisciplinarité intrinsèque de la Data Science. Ces compétences peuvent être formées, généralement en obtenant un diplôme dans l’une des 3 meilleures bulles (avec un accent sur l’analyse quantitative) et en acquérant des compétences dans les autres bulles par un travail interdisciplinaire et/ou une formation avancée (comme celle que nous proposons).
Deuxièmement, il montre les traits de caractère d’un Data Scientist sous forme d’étiquettes grises attachées au centre de la carte. Ces attitudes sont difficiles à former, mais révèlent l’état d’esprit d’un Data Scientist.
Troisièmement, l’expérience du terrain apparaît sur la carte : toutes les compétences ont été développées dans des disciplines à part entière (comme, par exemple, les statistiques ou l’intelligence artificielle). La Data Science est désormais un mélange unique de ces compétences (de l’analytique, de l’ingénierie et de la communication) visant un objectif précis : générer de la valeur (d’entreprise et/ou sociétale) à partir de (toutes sortes de) données.
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