Formation en Data science au Cameroun

Les données sont produites par les entreprises chaque jour et ont besoin d’être analysées et utilisées. Celui qui est donc chargé de cette tâche est appelé data scientist. Il est donc responsable de collecter, trier, et analyser les différentes données d’une entreprise via certains canaux (téléphone, email, sms, site web ). Leur objectif sera donc d’extraire la valeur de ces données afin d’aider l’entreprise d’atteindre ses objectifs. Tout au long de cet article nous vous parlerons alors de la formation en data science au Cameroun.

Nous mettrons donc un accent sur les technologies à apprendre, les prérequis à avoir ainsi que des différents débouchés de la formation.

Comment se former en Data Science au Cameroun

La formation en data science nécessite certains prérequis au préalable ainsi qu’une certaine maîtrise de certaines technologies.

Prérequis de la formation en data science

Pour travailler avec les données, il faut avoir certaines bases en bases mathématiques, en algèbre et surtout en statistique. Les données sont traitées grâce aux algorithmes que génère le data scientist et représentés sous forme de graphique. L’entreprise exploite donc ce graphique, car il contient une grande source d’information permettant d’élaborer des stratégies.

Technologie à apprendre pour le data science

Parmi les langages de programmation, nous dénombrons certains langages qui sont plus adaptés à utiliser que d’autres dans le domaine de data scientist. Nous pouvons donc citer :

Python

C’est le langage numéro un reconnu presque de tous. On le voit en première place des langages les plus utilisés dans le monde d’après la PYPL avec un taux de 28,11 % à lui tout seul. Possédant plusieurs bibliothèques comme Numpy ou encore panda uniquement dédié à la data science ; ainsi que les logiciels comme Spyder ou Jupyter pour la construction des graphes ; Python est clairement un très bon choix pour faire la data science.

R

R est un langage de programmation open source conçue pour l’analyse de données, le calcul scientifique. Ne peut-on peut nous dire qu’il s’agit du langage par excellence pour le traitement des données ? Tout comme Python R, ne nécessite pas de compilateur donc vous pourriez exécuter votre code directement. C’est le deuxième langage le plus utilisé au monde pour traiter les données. Il est utilisé par des grands organismes comme Google ou Facebook.

Julia

Inspiré de plusieurs langages tels que Python, Ruby, Lisp, R, C et Matlab, Julia est un langage pluridisciplinaire dans les domaines des mathématique, machine learning et du traitement des données. Son principal avantage est sa vitesse car en terme de vitesse on le compare au langage C.

Scala

Scala est un langage de programmation de haut niveau, car il a été créé pour améliorer la complexité de Java. Non seulement, il est plus rapide que Java et python, il possède également une grande bibliothèque et des packages à utiliser en mathématiques, dans le traitement des données.

Matlab

C’est un des langages les plus utilisés par les mathématiciens et les ingénieurs. Il est utilisé pour les probabilités, les calculs statistiques, l’analyse mathématique et surtout pour l’apprentissage automatique. Tout se trouve sur un espace de travail ce qui rend le travail plus simple et plus rapide.

Débouchés de la formation en data science au Cameroun

Les data scientist peuvent travailler dans les grandes structures comme les banques, les groupes industriels, les hôpitaux, etc. Ils peuvent donc travailler dans n’importe quelle entreprise tant que celle-ci a des données à exploiter. Google, Twitter, Facebook, Yahoo sont de grandes boites qui travaillent chaque jour avec des données et affûtent leurs stratégies en fonction des résultats obtenus.

Le data scientist doit donc se munir de certaines qualités et compétences telles que :

• Une grande capacité d’analyse
• Une très bonne connaissance d’au moins un langage de programmation de Big data.
• Avoir une bonne capacité de rédaction et de communication
• Avoir une bonne connaissance du Marketing
• Maîtriser l’anglais
• Être rigoureux et organisé

Conclusion

Pour conclure, le data scientist est un expert dans la collecte, l’analyse, le stockage, et l’exploitation de l’ensemble des données recueilli par différents canaux (téléphone, email, site web, etc.). Et pour pouvoir assurer pleinement son rôle, il a donc certains outils et langage informatique à maîtriser ; et doit se munir de certaines qualités d’analyse et de rigueur.

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