Les principales compétences que les scientifiques devraient apprendre en 2025

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# Introduction

Je comprends qu’avec le rythme auquel la science des données augmente, il devient de plus en plus difficile pour les scientifiques des données de suivre toutes les nouvelles technologies, demandes et tendances. Si vous pensez que la connaissance du python et de l’apprentissage automatique fera le travail pour vous en 2025, alors je suis désolé de vous le casser, mais ce n’est pas le cas.

Pour avoir de bonnes chances sur ce marché concurrentiel, vous devrez aller au-delà des compétences de base.

Je ne fais pas seulement référence aux compétences technologiques, mais aussi aux compétences générales et à la compréhension des entreprises. Vous avez peut-être rencontré de tels articles auparavant, mais croyez-moi, ce n’est pas un article de clickbait. J’ai fait des recherches pour mettre en évidence les domaines qui sont souvent négligés. Veuillez noter que ces recommandations sont purement basées sur les tendances de l’industrie, les documents de recherche et les idées que j’ai recueillies en parlant à quelques experts. Alors, commençons.

# Compétences techniques

// 1. Analyse de graphiques

L’analyse de graphiques est super sous-estimée mais si utile. Il vous aide à comprendre les relations dans les données en les transformant en nœuds et bords. Détection de fraude, systèmes de recommandation, réseaux sociaux ou partout où les choses sont connectées, des graphiques peuvent être appliqués. La plupart des modèles d’apprentissage automatique traditionnels luttent avec les données relationnelles, mais les techniques de graphiques facilitent la prise de modèles et de valeurs aberrantes. Des entreprises comme PayPal l’utilisent pour identifier les transactions frauduleuses en analysant les relations entre les comptes. Des outils comme Neo4j, Networkx et Apache Age peuvent vous aider à visualiser et à travailler avec ce type de données. Si vous êtes sérieux à l’idée d’aller plus profondément dans des domaines comme la finance, la cybersécurité et le commerce électronique, c’est une compétence qui vous fera vous démarquer.

// 2. Implémentation Edge AI

Edge AI consiste essentiellement à exécuter des modèles d’apprentissage automatique directement sur les appareils sans s’appuyer sur des serveurs cloud. Il est super pertinent maintenant que tout, des montres aux tracteurs, devient intelligent. Pourquoi est-ce important? Cela signifie un traitement plus rapide, plus d’intimité et moins de dépendance à la vitesse Internet. Par exemple, dans la fabrication, les capteurs sur les machines peuvent prédire les échecs avant qu’ils ne se produisent. John Deere l’utilise pour détecter les maladies des cultures en temps réel. Dans les soins de santé, les wearables traitent instantanément les données sans avoir besoin d’un serveur cloud. Si vous êtes intéressé par Edge AI, examinez TensorFlow Lite, ONNX Runtime et des protocoles comme MQTT et COAP. Pensez également à Raspberry Pi et à l’optimisation de faible puissance. Selon Fortune Business InsightsEdge AI Market passera de 27,01 milliards USD en 2024 à 269,82 milliards USD d’ici 2032, alors oui, ce n’est pas seulement le battage médiatique.

// 3. Interprétabilité de l’algorithme

Soyons réels, construire un modèle puissant est cool, mais si vous ne pouvez pas expliquer comment cela fonctionne? Pas si cool. Surtout dans les industries à enjeux élevés comme les soins de santé ou les finances, où l’explication est un must. Des outils comme la forme et la chaux aident à décomposer les décisions des modèles complexes. Par exemple, dans les soins de santé, l’interprétabilité peut souligner pourquoi un système d’IA a signalé un patient en tant que risque élevé, ce qui est essentiel à la fois pour l’utilisation éthique de l’IA et la conformité réglementaire. Et parfois, il est préférable de construire quelque chose de intrinsèquement interprétable comme des arbres de décision ou des systèmes basés sur des règles. Comme le dit Cynthia Rudin, chercheuse de l’IA à l’Université Duke: «Arrêtez d’expliquer les modèles d’apprentissage automatique de la boîte noire pour des décisions élevées et utilisez des modèles interprétables à la place.» En bref, si votre modèle affecte de vraies personnes, l’interprétabilité n’est pas facultative, elle est essentielle.

// 4. Confidentialité, éthique et sécurité des données

Ce truc n’est plus seulement pour les équipes juridiques. Les scientifiques des données doivent également les comprendre. Un mauvais mouvement avec des données sensibles peut entraîner des poursuites ou des amendes. Avec des lois sur la confidentialité comme le CCPA et le RGPD, il est maintenant prévu que vous connaissiez des techniques telles que la confidentialité différentielle, le chiffrement homomorphe et l’apprentissage fédéré. L’IA éthique attire également une attention sérieuse. En fait, 78% des consommateurs interrogés pensent que les entreprises doivent s’engager dans les normes éthiques de l’IA, et 75% disent que la confiance dans les pratiques de données d’une entreprise influence directement leurs décisions d’achat. Des outils comme IBM’s Fairness 360 peuvent vous aider à tester les biais dans les ensembles de données et les modèles. TL; DR: Si vous construisez quelque chose qui utilise des données personnelles, vous feriez mieux de le protéger et d’expliquer comment vous faites cela.

// 5. Automl

Les outils automliques deviennent un atout solide pour tout scientifique des données. Ils automatisent des tâches comme la sélection des modèles, la formation et le réglage hyperparamètre, vous pouvez donc vous concentrer davantage sur le problème réel, plutôt que de vous perdre dans des tâches répétitives. Des outils comme H2O.ai, Datarobot et Google Automl aident à accélérer les choses beaucoup. Mais ne vous faites pas torsion, Automl ne veut pas vous remplacer, il s’agit de stimuler votre flux de travail. Automl est un copilote, pas le pilote. Vous avez toujours besoin du cerveau et du contexte, mais cela peut gérer le travail de grognement.

# Compétences générales

// 1. Conscience environnementale

Cela pourrait surprendre certains, mais l’IA a une empreinte carbone. La formation de modèles massifs occupe des quantités folles d’énergie et d’eau. En tant que scientifique des données, vous avez un rôle dans la rendez-vous plus durable de la technologie. Qu’il s’agisse d’optimiser le code, de choisir des modèles efficaces ou de travailler sur des projets d’IA verts, c’est un espace où la technologie répond à un objectif. L ‘«ordinateur planétaire» de Microsoft est un excellent exemple d’utilisation de l’IA pour un bien environnemental. Comme le dit le MIT Technology Review: « L’empreinte carbone de l’IA est un signal d’alarme pour les scientifiques des données. » En 2025, être un scientifique des données responsable comprend également une réflexion sur votre impact environnemental.

// 2. Résolution des conflits

Les projets de données impliquent souvent un mélange de personnes: ingénieurs, produits de produits, chefs d’entreprise et croyez-moi, tout le monde ne sera pas d’accord tout le temps. C’est là que la résolution des conflits entre en jeu. Être capable de gérer les désaccords sans bloquer les progrès est un gros problème. Il garantit que l’équipe reste concentrée et avance en tant que groupe unifié. Les équipes qui peuvent résoudre efficacement les conflits sont tout simplement plus productives. La pensée agile, l’empathie et le fait d’être axés sur les solutions sont énormes ici.

// 3. Compétences de présentation

Vous pouvez construire le modèle le plus précis du monde, mais si vous ne pouvez pas l’expliquer clairement, cela ne va nulle part. Les compétences de présentation expliquant particulièrement des idées complexes en termes simples sont ce qui sépare les grands scientifiques des données des autres. Que vous parliez à un PDG ou à un chef de produit, comment vous communiquez vos informations. En 2025, ce n’est pas seulement un «agréable à avoir», c’est une partie essentielle du travail.

# Compétences spécifiques à l’industrie

// 1. Connaissances du domaine

Comprendre votre industrie est la clé. Vous n’avez pas besoin d’être un expert en finance ou un médecin, mais vous devez obtenir les bases de la façon dont les choses fonctionnent. Cela vous aide à poser de meilleures questions et à créer des modèles qui résolvent réellement des problèmes. Par exemple, dans les soins de santé, la connaissance de la terminologie médicale et des réglementations comme HIPAA fait une énorme différence dans la création de modèles dignes de confiance. Dans le commerce de détail, le comportement des clients et les cycles d’inventaire sont importants. Fondamentalement, les connaissances du domaine relie vos compétences techniques à un impact réel.

// 2. Connaissances de la conformité réglementaire

Avouons-les, la science des données n’est plus un libre pour tous. Avec le RGPD, HIPAA et maintenant la loi sur l’IA de l’UE, la conformité devient une compétence de base. Si vous voulez que votre projet soit mis en ligne et reste en direct, vous devez comprendre comment construire avec ces réglementations à l’esprit. De nombreux projets d’IA sont retardés ou bloqués simplement parce que personne n’a pensé à la conformité dès le départ. Avec 80% des projets d’IA en finance confrontés à des retards de conformité, savoir comment rendre vos systèmes vérifiables et respectueux de la réglementation vous donne un avantage sérieux.

# Emballage

Ce fut ma ventilation basée sur la recherche que j’ai fait ces derniers temps. Si vous avez plus de compétences à l’esprit ou des idées à ajouter, j’adorerais honnêtement les entendre. Déposez-les dans les commentaires ci-dessous. Apprenons les uns des autres.

Kanwal Mehreen est un ingénieur d’apprentissage automatique et un écrivain technique avec une profonde passion pour la science des données et l’intersection de l’IA avec la médecine. Elle a co-écrit l’ebook « Maximiser la productivité avec Chatgpt ». En tant que Google Generation Scholar 2022 pour APAC, elle défend la diversité et l’excellence académique. Elle est également reconnue comme une diversité de Teradata dans Tech Scholar, le boursier de recherche Mitacs Globalink et le savant de Harvard WECODE. Kanwal est un ardent défenseur du changement, après avoir fondé des femmes pour autonomiser les femmes dans les champs STEM.