B1 · Episode 35 · 5:01

Julien, data scientist (4): Pathways and key skills for data science

Recommends master's and PhD pathways, stressing interest in data, theoretical understanding, coding ability, and continuous learning as essential qualities for a strong data scientist.

Source:Qu'est-ce que Tu GEEKes ? · License:CC BY-SA 4.0

Transcript

  1. Et pour ceux qui voudraient se former à ça, tu connais des écoles ou des

    And for those who would like to train in this, do you know of any schools or

  2. parcours à suivre?

    paths to follow?

  3. Maintenant, il y a des

    Now there are some

  4. formations data science, maintenant il y a beaucoup de masters data science,

    data science training programs; now there are many data science master's programs,

  5. maintenant ça peut être intéressant parce que ça vous forme directement au métier.

    now it can be interesting because it trains you directly for the profession.

  6. Je pense que la thèse offre un truc un peu supplémentaire là- dessus,

    I think a PhD offers something a bit extra in this regard,

  7. elle offre une perspective.

    it offers a perspective.

  8. la donnée, la compréhension de la donnée

    the data, the understanding of the data

  9. que je pense tu peux pas apprendre juste dans un master.

    that I think you can't learn just in a master's program.

  10. Pour faire ce métier,

    To do this job,

  11. d'après toi, c'est quoi les qualités qu'on doit avoir ou les qualités qu'on doit

    in your opinion, what qualities must one have—or must work on—to

  12. travailler pour être à l'aise dans ce monde- là et pour pouvoir être un bon data

    feel at ease in this world and be a good data

  13. scientist? Je dirais déjà la base, il faut un minimum avoir un certain intérêt pour

    scientist? I'd say first, the basics: one must at least have a certain interest in

  14. les tableaux de données.

    data tables.

  15. Il faut se dire je vais avoir beaucoup de tableaux de données sur le nez.

    You must tell yourself that you'll be facing lots of data tables.

  16. Il faut quand même aimer un petit peu jouer avec les chiffres,

    You still need to enjoy playing with numbers a little,

  17. jouer avec les concepts et un peu sur la théorie, comprendre un peu ce qu'il y a

    play with concepts and a bit with theory, understand a bit what lies behind,

  18. derrière. Parce qu'en fait, plein de gens avec une formation minime peuvent balancer

    behind. Because in fact, many people with minimal training can churn out

  19. leurs premiers algos.

    their first algorithms.

  20. Mais comprendre vraiment qu'est- ce qui se passe derrière et est- ce que tu as

    But truly understanding what’s happening behind the scenes and whether you have

  21. raison de faire ça, ça

    a reason to do it requires

  22. demande beaucoup plus de travail et de préparation en amont.

    much more work and preparation upfront.

  23. C'est le point numéro un.

    This is point number one.

  24. Le point numéro deux, c'est qu'il faut quand même être capable de s'ennuyer pas mal

    Point number two is that you still need to be able to tolerate quite a bit of

  25. de développement.

    development.

  26. Il faut quand même être capable de faire du code, même si moi je suis pas méga fan

    You still need to be able to write code, even though I’m not mega-fond of coding,

  27. de code, mais bon, ça va.

    but well, it’s fine.

  28. Et donc parce qu'il va falloir faire du Python, du

    And so because you’ll need to use Python,

  29. SQL, du PySpark, peut- être du R, ça se fait de moins en moins en data science,

    SQL, PySpark, maybe R—which is used less and less in data science,

  30. mais voilà. Et après.

    but there you go. And then.

  31. Je pense qu'il y a un vrai élément et un intérêt, une appétence pour la recherche.

    I think there's a real element and interest, an inclination toward research.

  32. Il faut comprendre un peu ce tableau, sinon

    We need to understand this table a bit, otherwise

  33. on n'a pas de valeur ajoutée.

    we don’t add value.

  34. En fait, on fait quelque chose que n'importe qui d'autre peut faire.

    In fact, we’re doing something anyone else could do.

  35. Et de manière plus générale, je pense que c'est pas mal de travailler ces soft

    More broadly, I think it’s quite good to work on these soft

  36. skills, mine de rien aussi.

    skills, actually important too.

  37. Moi, je parle de vulgarisation, tu vois, mais le côté, je suis en train d'être

    I’m talking about science communication, you see, but the aspect where I’m currently

  38. capable de communiquer ce qu'on a fait.

    able to communicate what we’ve done.

  39. Parce qu'en général, un data scientist, quand même,

    Because generally, a data scientist, after all,

  40. généralement, il ne travaille pas qu'avec des techniciens.

    usually doesn’t work only with technicians.

  41. Et il faut être capable de faire comprendre les choses.

    And one must be able to make things understandable.

  42. Et si tu intègres dans ton boulot de data scientist, tu n'es pas censé juste leur

    And if you join a data scientist role, you’re not supposed to just tell them

  43. dire, voilà le résultat des merdes, tu es censé un minimum leur faire comprendre

    ‘Here are the results,’ but rather minimally help them understand

  44. d'où ça vient et pourquoi c'est fiable et créer une

    where they come from, why they’re reliable, and build a

  45. relation de confiance avec les gens.

    relationship of trust with people.

  46. D'accord. Tu nous as dit tout à l'heure que c'était un métier assez recherché et

    Okay. You told us earlier that it’s a fairly sought-after profession, and

  47. puis tu étais allé le voir aussi parce que la rémunération pouvait être

    then you also went to check it out because the remuneration could be

  48. intéressante. Tu as des chiffres à nous avancer un peu sur le métier de data

    attractive. Can you give us some figures about the data scientist profession?

  49. scientist? Alors, je sais que tu nous as évoqué plein de profils différents.

    The data analyst is paid slightly less, but still quite well.

  50. Le data analyst est un petit peu moins bien payé, mais il est quand même bien payé.

    We’ll say that, as a junior, they’re expected to earn around €45,000 gross per year.

  51. On va dire souvent, en junior, il est censé toucher autour de 45 000 bruts par an.

    Often, a junior is expected to earn around €45,000 gross per year.

  52. Ça peut monter très vite.

    It can rise very quickly.

  53. Je connais des data scientists seniors, ils sont payés, ils

    they can be paid €70k or €80k per year.

  54. peuvent être payés 70, 80 k par an.

    And they don’t have 15 years of experience.

  55. Et ils ont pas 15 ans d'expérience.

    So these salaries can be very high.

  56. Donc ça peut être des salaires très élevés.

    So salaries can be very high.

  57. On a une question qu'on pose depuis qu'on fait les voies de l'informatique.

    Do you perceive a difference between women’s and men’s positions in your profession?

  58. Est- ce que tu perçois une différence entre les positions

    It’s complicated to answer you because, in fact, I’ve met very few of my

  59. des femmes et les positions des hommes dans ton métier?

    of women and men in your profession?

  60. Alors c'est compliqué à te répondre parce qu'en fait j'ai assez peu rencontré ma

    So it's complicated to answer you because, in fact, I've met very few of my

  61. commune. Dans ma boîte je suis le seul, il y a une équipe data mais je suis le seul

    municipality. In my company, I'm the only one; there's a data team, but I'm the only one

  62. data scientist et pour le coup on est une équipe que de mecs.

    data scientist, and in fact, our team consists entirely of men.

  63. Il y a pas mal de filles dans les étudiantes, je sais, qui s'orientent vers ce

    Many girls, I know, are heading toward this

  64. métier là maintenant.

    field right now.

  65. Et dans mon ancienne boîte, il y avait pas mal de femmes aussi chez les data

    And in my previous company, there were also quite a few women among the data

  66. scientists. Beaucoup je pense parce que c'était des profils de docteurs

    scientists. Many, I think, because they were doctoral profiles

  67. venant de la physique et qu'en physique il y a pas mal de doctorantes aussi.

    coming from physics, and in physics there are quite a few female PhD students too.

  68. Plus t'avances dans les études, moins le ratio il est élevé.

    The further you advance in your studies, the lower the ratio becomes.

  69. En gros il y a plein de doctorantes,

    Basically, there are many female PhD students,

  70. il y a plein de post- doc.

    there are many post-docs.

  71. femme, mais par contre dès que ça devient des postes fixes, là d'un coup il y en a

    woman, but conversely, as soon as positions become permanent, suddenly there are

  72. vachement moins d'un coup.

    far fewer all of a sudden.

  73. Et on les retrouve en data science souvent.

    And we often find them in data science.

  74. Mais en tout cas, j'ai l'impression qu'en tout cas ça avance quoi,

    But anyway, I feel that at least it's progressing,

  75. c'est comme tout le reste, c'est comme lorsque je suis

    it's like everything else, like when I was

  76. doctorant, bah il y avait moins de filles que de mecs, mais il y en a

    PhD student, well, there were fewer girls than guys, but there are still

  77. quand même plus qu'avant.

    still more than before.

  78. D'accord. Tu as déjà commencé à répondre un petit peu, mais

    Okay. You’ve already started answering a bit, but

  79. si tu devais en garder un, est- ce que tu aurais un bon conseil à donner

    if you had to keep just one, would you have a good piece of advice to give

  80. à quelqu'un qui veut devenir data scientist?

    to someone who wants to become a data scientist?

  81. Le truc hyper important, plus que tout le reste, c'est

    The absolutely crucial thing, more than anything else, is

  82. pas les maths, c'est pas les stats, c'est pas le code, c'est vraiment

    not math, not stats, not coding—it’s truly

  83. comprendre la donnée.

    understanding the data.

  84. C'est vraiment ça.

    That’s really it.

  85. Pour ceux qui nous ont rejoints en cours de route, est- ce que tu peux te

    For those who joined us along the way, could you quickly introduce yourself

  86. représenter rapidement et surtout leur dire où est- ce qu'ils peuvent te retrouver?

    and especially tell them where they can find you?

  87. Vous pouvez me trouver pas mal sur Twitter, vous pouvez me trouver sur

    You can find me quite a bit on Twitter, and you can also find me on

  88. Twitch où je fais vraiment moins de choses maintenant en ce moment,

    Twitch, where I’m currently doing much less,

  89. mais ça peut revenir, où je fais de

    but it might come back—where I do

  90. l'actu scientifique quand j'ai un petit peu de temps, et éventuellement des lives de

    science news when I have a bit of free time, and occasionally livestreams.

  91. data, un peu de jeux, de gaming pur et dur pour s'amuser en mode pépouze et faire

    data, some games, pure hardcore gaming to have fun in chill mode and do

  92. vivre la chaîne quand même.

    keep the channel alive anyway.

  93. Donc voilà, c'est les endroits où vous pouvez me trouver, où je tente de faire de la

    So here are the places where you can find me, where I try to do

  94. vulgarisation surtout,

    mainly popular science communication,

  95. et de faire rire un petit peu les gens quand

    and make people laugh a little when

  96. je le peux. En tout cas, merci beaucoup.

    I can. Anyway, thank you very much.

  97. Merci à toi, c'était super intéressant, merci d'avoir répondu

    Thank you to you—it was super interesting, thanks for accepting

  98. à notre invitation.

    our invitation.