Devenir data scientist : quels sont les acquis en mathématiques nécessaires pour ce faire ?

Avec le développement du Big data, la data science est devenue l’une des filières les plus réputées aujourd’hui. Son objectif est de préparer et de faire l’étude des données de grands volumes afin d’en extraire les informations nécessaires pour la résolution de certaines problématiques dans les entreprises. Faut-il être un expert des maths pour devenir un professionnel de cette discipline ? Voici quelques points à explorer pour répondre à cette préoccupation majeure.

L’importance des mathématiques dans ce domaine

« Data Science » est une expression anglaise qui peut se traduire par « science des données ». Comme son nom l’indique, il s’agit d’une science pluridisciplinaire qui s’appuie sur des techniques scientifiques, des algorithmes et autres processus en vue d’exploiter de grands volumes de données. Apparue très récemment, cette spécialité est beaucoup plus sollicitée avec l’essor des technologies modernes favorisant la production et le stockage d’une quantité croissante d’informations.

Le data scientist est le spécialiste du domaine qui exploite ces données afin d’élucider des problèmes plus complexes et d’orienter les entreprises dans la prise de décision stratégique. Pour parvenir à ses fins, il est amené à utiliser divers outils d’analyse statistique et des algorithmes informatiques qui se reposent tous sur les connaissances mathématiques. C’est d’ailleurs pourquoi THE BRIDGE ECOLE, une école des métiers du digital, propose des formations bootcamp en mathématiques appliquées, surtout à ceux qui aspire devenir des professionnels de la data.

Quelles sont les notions mathématiques indispensables pour exercer dans ce domaine ?

Pour une formation complète, l’apprentissage des méthodes, des différents langages de programmation ainsi que des divers algorithmes se repose sur les maths. À ce propos, pour avoir une base solide en mathématiques, il est nécessaire de maîtriser tout au moins quelques notions de base à savoir :

• l’analyse mathématique ;
• l’algèbre linéaire ;
• les enseignements en statiques ;
• les probabilités.

L’analyse mathématique

Elle regroupe les connaissances utiles pour mieux appréhender le fonctionnement des techniques et instruments d’analyse de la data. Les notions abordées ici concernent généralement les fonctions et les variables ainsi que les équations. De façon spécifique, on distingue les fonctions polynomiales, logarithmes et exponentielles, les formules trigonométriques basiques et avancées, les suites et séries numériques, pour ne citer que ceux-là.

L’algèbre linéaire

Cette branche des mathématiques étudie particulièrement les espaces vectoriels et les applications linéaires. Les concepts clés à avoir pour devenir un scientifique des données sont entre autres : les matrices particulières (carrées, triangulaires ou identité), les vecteurs et opérations matriciels, les matrices inversibles et diagonalisables, les applications linéaires…

Les enseignements en statistiques et les probabilités

Les diverses notions en statistiques sont indispensables pour tout professionnel de la data science. D’ailleurs, cette discipline se rapproche beaucoup plus de la science des données et utilise elle-même les notions de maths ci-dessus. Le plus souvent, les acquis dans cette discipline se regroupent en deux classes. La première concerne la statistique descriptive : le calcul des indicateurs (moyenne, mode, variance, covariance, quartiles), l’étude de la corrélation ou de la dépendance entre deux variables, etc.

Par ailleurs, la deuxième classe est relative à la statistique inférentielle. Cette dernière étudie quelques notions comme : les axiomes de probabilité, le théorème de Bayes, les lois des variables, l’échantillonnage, les estimations et les tests d’hypothèses.

Pratique des maths en milieu professionnel de la data science

Certes, les notions énumérées ci-dessus sont nécessaires pour mieux appréhender le domaine de la science des données. Toutefois, pour le travail en milieu professionnel, les data scientists ne seront pas amenés à démontrer les théorèmes ou les processus qui conduisent à l’obtention des résultats. Il suffit de savoir comment appliquer les formules et utiliser les outils informatiques pour analyser et expliquer les phénomènes.