Si vous envisagez de devenir Data Scientist, vous avez probablement des questions sur le cheminement de carrière et sur le fonctionnement de tout cela. Eh bien, vous avez de la chance!
Mohamed Aly est un Expert en sciences des données, récemment nous lui avons posé quelques questions sur sa carrière. Voici les réponses à ses questions.
# Pouvez-vous expliquer aux jeunes en quoi consiste votre métier ?
Le métier d'expert en science des données est un métier axé sur l’exploration et l’investigation de la donnée. On peut trouver dans ce métier les statistiques qui visent à faire parler les données historiques d’une entité ou d’une application informatique. On peut aussi trouver dans ce domaine, ce qu’on appelle littéralement l’intelligence artificielle qui elle vise à créer un système intelligent, qui peut dans certains cas remplacer des tâches humaines, comme le scoring des clients bancaires qui historiquement était fait par des gestionnaires de risque.
# Quel a été votre parcours pour arriver à ce métier ?
J’ai été dans une formation actuarielle à l’université de Rouen avant de m’orienter complétement vers la science des données grâce à un mastère spécialisé à l’INSA de Rouen.
# Et concrètement, si vous deviez décrire les principales tâches que vous effectuez au cours d’une semaine type ?
Une semaine comme toutes les semaines serait de répondre à une demande d’investigation d’une source de données, de faire des recherches d’algorithmes d’IA permettant de répondre à une problématique métier.
# Faut-il une qualité ou un talent particulier pour exercer ce métier ?
Tout le monde peut devenir data scientist. La plupart des data scientist aujourd’hui sur le marché sont essentiellement des reconvertis professionnelles qui étaient statisticiens ou informaticiens. Mais depuis quelques années, des formations spécialisant dans le domaine existent. Donc je dirais que pour devenir data scientist, il faudrait connaître un peu d’informatique et un peu de mathématique mais surtout avoir une curiosité cruelle dans tout ce qui est investigation et exploitation d’information.
# Qu’est-ce qui fait que vous aimez votre métier ?
Mon appétit pour l’exploration et la découverte de nouvelles choses.
# Si vous aviez une chose à changer ?
Etre un peu plus compétent sur l’aspect informatique car, à mon avis, c’est primordial pour les data scientist.
# Pensez-vous faire votre travail toute votre vie ?
Non, mais c’est un choix professionnel. Je m’orienterais progressivement vers le management des projets data.
# Craignez-vous d’être remplacé par des robots / algorithmes… ?
Il y a un certain nombre de métiers qui sont et qui seront remplacés par les robots. C’est aussi possible dans notre domaine mais qu’en partie dans des taches automatisables. Mais le rôle humain est très important dans le domaine, la réflexion qu’apporte un humain est irremplaçable en data science.
# Un conseil que vous donneriez à un jeune qui veut faire le métier d’actuaire ?
Etre curieux est une qualité indispensable pour réussir dans ce métier. Etre aussi persévérant, car les résultats peuvent ne pas être immédiats, et pourrait demander beaucoup d’effort et de temps.
# Quelle est la relation entre la science actuarielle et la science des données ?
Ayant été exposé aux domaines de l'actuariat et de la science des données, À mon avis, il existe une relation étroite entre les deux. Les deux domaines utilisent les mathématiques et les outils statistiques pour transformer les données en informations utiles à la prise de décision dans différents secteurs. Les deux domaines exigent des compétences analytiques pour discerner, interpréter et trouver des modèles dans les données afin de prendre des décisions éclairées. Alors que l'actuariat est un domaine spécifique, lié à la modélisation financière, à la gestion des risques, la science des données consiste à trouver des relations dans les données et à en tirer des enseignements, ce qui n'est pas spécifique à un domaine.
# Qui est un analyste de données ? Et en quoi diffère-t-il/elle d'un Data Scientist.
Un Data Analyst est une personne qui collecte, traite, nettoie, analyse et interprète des données en utilisant différents outils d'analyse mathématique et statistique. On attend d'un Data Scientist qu'il ait plus de compétences telles que la structuration de problèmes commerciaux en question, des compétences en ingénierie des données, l'exploration de données et de solides compétences mathématiques. À mon avis, un analyste de données est un sous-ensemble d'un scientifique des données.
# Pensez-vous que la science des données va remplacer la demande d'actuaires ou plutôt la compléter ?
Non, la science des données ne remplacera pas la science actuarielle. Même si elles partagent des compétences, elles ne sont pas des substituts plutôt des compléments pour résoudre des problèmes dans différentes industries.
# Quel conseil donneriez-vous aux étudiants en actuariat ?
En regardant en arrière lorsque j'étais à l'université, je dirais que l'apprentissage est le meilleur conseil que l'on puisse avoir. L'internet est plein de ressources dont on a besoin pour acquérir différentes compétences. En tant qu'étudiant en actuariat, ils devraient apprendre à aimer travailler avec des données, à tirer des conclusions, à trouver des modèles afin de construire des modèles robustes et avisés en matière de données pour résoudre des problèmes dans les domaines de l'assurance, de la banque, de l'investissement et d'autres domaines importants de l'actuariat.
Comments