Aujourd’hui la numérisation de notre économie et de notre société fait émerger de nouveaux enjeux et créer de nouveaux métiers. Le Big Data, par exemple, représente un enjeux capital pour les grandes entreprise. En effet,Elles possèdent de données personnelles en masse et ont besoins d’experts en Data Sciences.
Les data scientist, littéralement les ingénieurs de la donnée, ont pour objectif de donner sens à ces données. Pour cela, le data scientist se demande toujours qui cherche à développer des fonctionnalités et des programmes et aussi “pourquoi”. Ainsi, en plus de l’analyse et l’exploitation des données, le data scientist modélise et prototype des modèles de décision.
Mais alors comment se former dans le domaine de la Data Sciences ? Quels sont les domaines qu’il faut absolument maîtriser et quelles sont les filières à privilégier?
Avoir de solides connaissances en mathématiques pour maîtriser les Data Sciences
Pour maîtriser la data sciences, il vaut mieux avoir un bon niveau en maths notamment en probabilités et statistiques. La base de la data science est la compréhension puis l’exploitation des données numériques. Pour cela, des notions de probabilités et de statistiques sont essentielles. En mathématiques la distribution de probabilités, les statistiques descriptives et référentielles sont à maîtriser. De même, la théorie de l’information, ou encore les principes de simulation sont des domaines de l’informatique essentiels.
La plupart de ces notions sont abordées en école d’ingénieur ou en licence de sciences de l’ingénieur. Cependant elles sont abordées de manière approfondie en licence et mastère d’informatique et en classe préparatoire scientifique. En effet, les cours de maths sont omniprésents en prépa scientifique moyennant 12 heures consacrées par semaine. Ainsi, toutes les filières scientifiques, que ce soit PC, PCSI, MP, permettent d’acquérir des bases très solides en mathématiques.
Maîtriser l’informatique pour se former au Data Sciences
Aussi, il est préférable d’avoir des bases solides en informatique. Cela passe par l’apprentissage de langage de programmation comme le Python ou le R ainsi que de langage de gestion de base de données comme SQL.
Les licences informatiques ou les mastères en informatique permettent d’appréhender grandement ces notions. Aussi, la classe préparatoire, prépare d’emblée ses élèves à réussir dans cette voie-là. Toutes les filières en prépa scientifique dispensent des cours d’informatique. deux à trois heures hebdomadaires sont consacrées aux cours de Python en prépa scientifique. En MPSI, les taupins qui choisissent l’informatique sont alors initiés à la programmation avec CALM ou PASCAL. Cet enseignement est beaucoup plus théorique que la programmation avec python. Pour réussir l’informatique en prépa, il faut donc être rigoureux et maîtriser la partie pratique et théorique de l’informatique.
La connaissance de l’informatique est primordial pour se former aux data sciences, d’où l’utilité de consolider ses connaissances grâce à des cours particuliers en prépa scientifique d’informatique.
S’entrainer & être à l’affût des nouveautés pour maîtriser la data science
La data science est un domaine en constante évolution. De nouvelles fonctionnalités sont testées tous les jours et face à l’importance croissante de la Big Data dans nos sociétés, on peut supposer que ces domaines seront source de croissance, d’emploi et de recherche et développement. Le machine learning par exemple, est un domaine de la data science en plein essor.
Le Machine Learning est un champ d’étude de l’intelligence artificielle qui permet à un système informatique de développer des schémas de prédiction ou d’action en se basant sur un échantillon de données. C’est ainsi, qu’en 2016, un ordinateur a battu le champion mondial de Go, jeu de stratégie par excellence. Alpha Go puis Alpha Go Zéro, cet ordinateur qui a procédé à du machine learning a prouvé avec le score ultime “100 – 0” face au champion du monde qu’il était capable de surpasser l’intelligence humaine.
Le big Data, l’intelligence artificielle (AI) ou le machine learning sont autant de nouveaux enjeux de la Data Science du 21ème siècle. Pour se former aux data sciences il semble capital de maîtriser les probabilités et les statistiques en mathématiques et la programmation et quelques logiciels de recherche de données en informatique. Néanmoins, en plus de l’informatique et des maths, c’est grâce à une documentation régulière sur les innovations en matière de data sciences, qu’un élève pourra aspirer à devenir Data scientist.