Le Data Scientist est un expert en matière de gestion et d’analyse poussée de Big Data. Face à une problématique, il s’occupe de la détermination des indicateurs permettant la mise en place d’une stratégie adéquate à partir de sources de données multiples et dispersées. Le Data Scientist est par ailleurs un acteur important dans les technologies de l’intelligence artificielle. Faire ce métier implique cependant un certain nombre de connaissances mathématiques.
Le calcul
Tout ce qui est programmation, algorithmes et apprentissage automatique implique cette branche des mathématiques. Ce sont les calculs qui se cachent derrière la solution analytique d’apparence simple d’un problème.
La liste des concepts de calcul essentiels pour le Data Scientist est très longue. Mais entre autres, vous aurez à étudier les fonctions bêta et gamma, les maxima et minima, les produit et chaîne règle, les fonctions, les variables, les équations ainsi que les graphiques.
Pour devenir Data Scientist, vous pouvez suivre une formation à IA School. En plus de vous enseigner les techniques et connaissances informatiques, cette école vous apprend à maîtriser les enjeux Business (Marketing IA, Chatbot, etc.).
Les fonctions
Cette branche englobe les bases mathématiques, depuis l’équation jusqu’au théorème binomial. Vous aurez donc à étudier le logarithme, les fonctions exponentielles, les fonctions polynomiales, les nombres rationnels, la géométrie, identités trigonométriques, les inégalités, les nombres réels et complexes, etc.
En pratiquant le métier de Data Scientist, vous ferez souvent face à des concepts tels que « recherche binaire » ou encore « fonctions périodiques ». Ce sont les notions de la branche fonctions qui vous aideront à comprendre ces concepts.
Les statistiques
En matière de Machine Learning, les concepts statistique et probabiliste sont des prérequis. Vous devez donc en avoir une solide connaissance. De nombreux Data Scientist considèrent d’ailleurs que le Machine Learning n’est qu’un apprentissage statistique.
Les notions incluses sont les statistiques descriptives, variance, covariance, corrélation, probabilité de base, espérance, calcul de probabilité, théorème de Bayes, probabilité conditionnelle, fonctions de distribution de probabilité, échantillonnage, mesure, erreur, etc.
Les mathématiques discrètes
Cette branche n’est souvent pas mise en avant lorsqu’on parle de Data Science. Pourtant, elle est essentielle en matière de systèmes informatiques modernes. Il est donc important d’avoir une bonne connaissance des algorithmes et des structures de données dans un projet d’analyse.
Ces notions impliquent les ensembles, sous-ensembles, ensembles d’alimentation, fonctions de comptage, combinatoire, comptabilité, techniques de preuve de base, bases de la logique inductive, déductive et propositionnelle, structures de données de base, etc.
L’algèbre linéaire et les thèmes d’optimisation et de recherche opérationnelle
L’algèbre linéaire est indispensable au fonctionnement des algorithmes de Machine Learning sur un flux de données afin de créer un aperçu. Les notions à connaître sont nombreuses et impliquent les propriétés de base de la matrice et des vecteurs, les matrices spéciales, etc.
Quant aux thèmes d’optimisation et de recherche opérationnelle, la compréhension de base de leurs concepts peut être d’une grande utilité en matière de Machine Learning. Presque tous les algorithmes de Machine Learning ont pour but de minimiser un type d’erreur d’estimation soumis à diverses contraintes.
Pour faire court, ils s’intéressent à un problème d’optimisation. Vous devriez donc avoir de bonnes connaissances allant dans ce sens.
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