Vous voulez devenir un Data Scientist ? Partie 2 Les 10 compétences humaines dont vous avez besoin

Vous aspirez à devenir Data Scientist ? Partie 2 Les 10 compétences humaines indispensables

 

Ceci est la partie 2 des compétences requises pour devenir scientifique des données. Beaucoup de gens parlent des compétences techniques quand il s’agit d’être un scientifique des données. Les entreprises énuméreront différents outils et logiciels qu’elles aimeraient que vous connaissiez, mais lors de votre entretien, c’est la façon dont vous vous percevez qui compte le plus.

Cela vient de vos compétences douces et de votre personnalité.

Alors plutôt que de parler sans cesse, allons droit au but.

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Communication

 

La communication est essentielle. Vous avez probablement entendu cela tellement de fois que cela peut être très agaçant, mais cela compte. Surtout lorsque vous travaillez dans un domaine technique, il est très important de pouvoir communiquer ces concepts techniques à des parties prenantes non techniques. Rappelez-vous que tout le monde n’a pas d’inclination technique et vous devrez vous assurer d’avoir une communication efficace pour expliquer les informations précieuses, les résultats de votre analyse et les décisions basées sur les données.

 

Résolution de problèmes

 

Devoir résoudre des problèmes complexes et non structurés tous les jours nécessite de savoir résoudre des problèmes. Vous devrez passer en revue la tâche, la découper et trouver les problèmes avec les solutions proposées.

Il se peut que vous ne puissiez pas immédiatement regarder une donnée et trouver tout de suite le problème, c’est pourquoi les compétences en résolution de problèmes sont importantes.

 

Pensée critique

 

Dans le cadre de vos compétences en résolution de problèmes, lorsque vous essayez de trouver des solutions à votre problème ou tâche, vous devez être un penseur critique. Vous devez comprendre le problème auquel vous êtes confronté et comment vous allez choisir les méthodes appropriées pour votre solution.

Cela comprend l’évaluation de la qualité des données et la manière dont vous interprétez les résultats pour prendre des décisions basées sur les données et éviter les biais.

 

Compréhension de l’entreprise

 

Vous devrez avoir une bonne compréhension du modèle commercial et mettre en œuvre des compétences commerciales. Vous devrez toujours garder à l’esprit : « Comment cette entreprise va-t-elle utiliser cette analyse ? ». Lorsque vous aurez une compréhension globale de cela, vous pourrez comprendre ce qu’il faut faire avec l’analyse, comme créer une application, un rapport, etc.

 

Gestion du temps

 

En tant que scientifique des données, vous aurez à gérer plusieurs tâches tout au long de la journée. Jongler entre ces tâches peut être épuisant et vous frustrer très facilement. La gestion de votre temps vous soulagera du stress.

Lorsque vous avez eu quelques essais de ce à quoi ressemble le cycle de vie d’un projet de science des données, vous serez en mesure de comprendre combien de temps chaque phase nécessite. Vous pouvez alors utiliser cette expérience pour gérer vos tâches telles que le nettoyage des données, l’analyse, et bien plus encore, de manière plus efficace.

 

Travail d’équipe

 

Allant de pair avec la gestion du temps, vous verrez que mettre en place une méthode et un processus efficaces pour le cycle de vie d’un projet de science des données nécessite un travail d’équipe. En tant qu’étudiant scientifique des données, vous serez la seule personne travaillant sur le projet. Une fois que vous commencerez avec une entreprise, ces tâches peuvent être réparties entre l’équipe de la science des données. Non seulement cela décharge efficacement votre charge de travail, mais cela donne à tout le monde dans l’équipe l’expérience des tâches incluses.

Le travail d’équipe est efficace uniquement lorsque la communication est en place – souvenez-vous de cela ! Communiquez toujours avec les membres de votre équipe sur ce que vous faites, si vous êtes bloqué sur quelque chose, ou le résultat de votre tâche.

Les projets de science des données impliquent des équipes pluridisciplinaires, vous devrez donc collaborer avec d’autres experts tels que des analystes commerciaux, des chefs de produit, et bien plus encore.

 

Récit et présentation

 

Comme je l’ai mentionné précédemment, une partie de vos compétences en communication consiste à comprendre que chaque partie prenante peut ou non avoir une inclination technique. Par conséquent, vous devrez prendre cela en considération lors de la narration et de la présentation de vos résultats analytiques.

Vous pouvez exercer vos compétences de narration des données via des blogs, car c’est un bon moyen d’expliquer des concepts techniques dans un format plus simple. Présenter vos résultats peut être fait par le biais de présentations PowerPoint, de visualisations de données et bien plus encore.

Pratiquer ces compétences rendra votre vie plus facile car les parties prenantes auront moins de questions grâce à la manière dont les résultats ont été présentés.

 

Expertise de domaine

 

Travailler avec une entreprise et gérer les tâches quotidiennes vous aidera à développer vos compétences et à devenir plus compétent. Cependant, vous devrez aller au-delà du travail dans un domaine très innovant.

Peu importe ce qui vous intéresse, je vous conseille vivement de devenir expert dans ce domaine. Cela permet à vos compétences et connaissances d’être transférables et vous pouvez les appliquer dans vos tâches quotidiennes.

 

Développement personnel

 

Dans un domaine en constante évolution, rester à jour est très important. Votre apprentissage ne se terminera pas une fois que vous aurez trouvé votre premier emploi en science des données. Vous apprendrez constamment de nouvelles choses et vous devrez consacrer du temps en dehors de votre journée de travail pour les apprendre.

Je ne dis pas que vous devez retourner complètement à l’éducation, mais vous devrez lire des articles, des actualités et apprendre comment les nouveaux outils et logiciels fonctionnent. Cela augmentera votre ensemble de compétences et rendra vos tâches quotidiennes plus efficaces.

 

Gouvernance et sécurité

 

En tant que scientifique des données, vous travaillerez avec des informations sensibles. Il existe des lignes directrices éthiques que vous devrez suivre lors de la collecte, de l’utilisation et du partage des données. Vous devez vous rappeler que certaines données sont des informations confidentielles, donc ce que vous en faites est très important.

Vous devez examiner l’éthique, les biais et la sécurité entourant les processus et les politiques de votre entreprise.

 

Conclusion

 

J’espère que cela a été un guide rapide et facile sur les compétences non techniques dont vous avez besoin en tant que scientifique des données. Beaucoup de ces compétences se développeront naturellement dans un environnement professionnel, mais il est toujours bon de savoir à quoi s’attendre.

Bonne découverte ! Nisha Arya est une scientifique des données, rédactrice technique indépendante et gestionnaire de communauté chez VoAGI. Elle s’intéresse particulièrement à fournir des conseils de carrière ou des tutoriels en science des données ainsi qu’à partager des connaissances théoriques. Elle souhaite également explorer les différentes façons dont l’intelligence artificielle peut bénéficier à la longévité de la vie humaine. Une apprenante passionnée qui cherche à élargir ses connaissances technologiques et ses compétences en écriture tout en aidant les autres.

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