Le métier de Data Scientist ou Data Analyst fait partie des nouveaux métiers portés par le développement des technologies de l'information. Il s'agit de collecter, stocker, analyser et traiter de grands flux de données et de présenter le résultat de manière lisible pour permettre à l'entreprise de prendre des décisions stratégiques ou opérationnelles. Voici trois conseils essentiels pour mener un projet Data en toute autonomie.
Compléter la formation Data Scientist pour devenir autonome
La qualité de votre formation aura un impact significatif sur votre capacité à gérer votre projet Data en toute autonomie. Plusieurs formations permettent désormais de se former au métier de data scientist. Certains travaillent à temps plein, d'autres à temps partiel. Or, une formation de qualité, tant initiale, de reconversion, que continue, doit être complète. Doit être en mesure de fournir à l'étudiant toutes les clés et ressources pour devenir un chef de projet compétent, capable de monter en compétences sans aide extérieure en même temps.
Pour devenir autonome dans un projet Data, un cursus complet comme la formation Jedha permet aux étudiants de se préparer à apporter de la valeur aux entreprises pour lesquelles ils seront amenés à travailler. Cela leur donne la possibilité de créer leur propre startup d'IA ou de gérer des projets professionnels liés à l'IA. On parle d'une formation complète de plus de 420 heures, peut-être la formation francophone la plus complète du projet Data. Il vous permet de travailler sur plus d'une dizaine de projets pendant la formation pour avoir tout ce dont vous avez besoin pour être immédiatement productif.
Fixez des objectifs clairs pour votre conception de données
Votre projet de données a plus de chances de réussir lorsque vos objectifs initiaux sont clairement définis. Des idées et des objectifs clairement formulés vous permettront de suivre ses progrès et d'évaluer objectivement son travail à chaque étape. Il s'agit d'une étape de réflexion de base qui vous permettra de connaître réellement votre retour sur investissement.
Il s'agit d'une réponse approfondie à la problématique du projet formalisée sous forme de questions précises. Nous savons déjà que l'analyse des données aboutira à trouver des solutions qui conduiront à une meilleure compétitivité et une meilleure rentabilité de l'entreprise. Ce sont donc des objectifs qui répondront à vos questions d'affaires.
Identifier les données et les rendre accessibles
L'étape suivante consiste à identifier les données qui vous permettront de répondre aux questions métier posées suite aux problèmes identifiés. Ces données sont pour la plupart cryptées, accessibles mais dispersées sur plusieurs outils de communication. La démarche est donc de les identifier et de les classer, de les mettre dans différents outils puis de les rassembler dans un nombre limité de fiches. Le but ici est de construire un ensemble de données utilisables et accessibles.
Une fois ces bases établies, 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 mener votre analyse en vérifiant l'exactitude des réponses à chaque étape. Ceci est particulièrement important car les résultats doivent répondre aux questions commerciales qui sont posées. Ce n'est que lorsque les résultats ont permis d'atteindre les objectifs que la rentabilité des investissements du projet peut être appréciée.
