Le métier de Data Scientist ou Data Analyst fait partie des nouveaux métiers portés par l'essor des technologies de l'information. Il s'agit de collecter, stocker, analyser et traiter de gros flux de données et de présenter le résultat de manière claire, afin que l'entreprise puisse prendre des décisions stratégiques ou opérationnelles. Voici trois conseils pertinents pour mener un projet de données en toute autonomie.
Recevoir une formation Data Scientist pour devenir indépendant
La qualité de votre formation aura un impact significatif sur votre capacité à gérer un projet data en toute autonomie. Différentes formations vous permettent aujourd'hui de vous former pour devenir data scientist. Certains sont à temps plein, d'autres à temps partiel. Or, une formation de qualité, qu'elle soit initiale, dans le cadre du recyclage ou continue, doit être complète. Il doit être en mesure de fournir à l'étudiant toutes les clés et ressources pour devenir un chef de projet compétent, capable en même temps de développer des compétences sans aide extérieure.
Pour devenir indépendant dans un projet data, un cursus complet comme la formation Jedha permet aux étudiants de s'outiller pour apporter une valeur ajoutée aux entreprises dans lesquelles ils seront amenés à travailler. Il leur offre la possibilité de créer leur propre start-up en IA ou de gérer des projets professionnels liés à l'IA. On parle d'une formation complète de plus de 420 heures, probablement la formation francophone la plus complète du projet Data. Il vous permet de travailler sur plus d'une dizaine de projets tout au long de la formation pour avoir tout ce dont vous avez besoin pour être productif immédiatement.
Fixez des objectifs clairs pour votre projet de données
Votre projet de données a plus de chances de réussir lorsque les objectifs initiaux sont clairement définis. Des idées et des objectifs clairement énoncés vous permettront de suivre vos progrès et d'évaluer objectivement votre travail à chaque étape. C'est une étape de réflexion fondamentale qui vous permettra de connaître véritablement votre ROI.
Il s'agit ici de répondre en profondeur aux problématiques du projet formalisées sous forme de questions précises. Nous savons déjà que l'analyse des données se traduira par la recherche de solutions qui conduiront à une meilleure compétitivité et une meilleure rentabilité pour l'entreprise. Ce sont donc des cibles qui répondront à vos questions business.
Identifier les données et rendre possible leur accès.
L'étape suivante consiste à identifier les données qui répondront aux questions commerciales soulevées par les problèmes identifiés. Ces données sont pour la plupart cryptées, disponibles, mais dispersées sur divers outils de communication. La démarche est donc de les identifier et de les qualifier, de les repérer dans les différents outils, puis de les rassembler dans un nombre limité de fiches. Ici, le but est de construire un jeu de données exploitable et accessible.
Une fois ces fondations en place, il est facile d'analyser les données qui nécessitent toute votre attention avec les outils de votre choix. A partir d'une méthode élaborée à partir de questions métiers, vous pouvez effectuer vos analyses en vérifiant la pertinence de vos réponses à chaque étape. Ceci est particulièrement important, car les résultats doivent répondre aux questions métiers posées. Ce n'est que lorsque les résultats ont permis d'atteindre les objectifs que la rentabilité des investissements du projet peut être évaluée.
