Introduction

Devenir Data Scientist est une trajectoire de carrière relativement nouvelle qui fusionne statistiques, logique d’entreprise et connaissances en matière de programmation. Compte tenu de la quantité exponentielle de données générées via nos smartphones, ordinateurs de bureau et de la vaste gamme d’appareils IoT à travers le monde, les gouvernements et les entreprises privées sont intéressés par un aperçu des processus de collecte de données. À première vue, on peut supposer que les analystes de données et les scientifiques de données sont interchangeables, ce qui signifie qu’il existe une correspondance réciproque entre les deux, mais ce n’est pas le cas.

Cinq étapes pour devenir un Un data scientist

Étape 1: préparation Les futurs scientifiques spécialisés dans les données peuvent commencer les préparatifs avant même d’être sur un campus universitaire ou de se lancer dans un programme d’études en ligne. Le fait de maîtriser les langages de programmation les plus largement utilisés en data science tels que Python, Java et R – et de rafraîchir leurs connaissances en mathématiques appliquées et en statistiques – aidera les futurs scientifiques en matière de données à prendre une longueur d’avance. En fait, entrer au collège avec des compétences déjà établies améliore souvent le taux d’apprentissage de l’étudiant. Mais aussi, une exposition précoce aux connaissances requises par la data sciences est utile pour déterminer si une carrière dans la data science est la solution idéale. Étape 2:  Terminer les études de premier cycle Les domaines les plus recherchés en sciences des données sont les statistiques, l’informatique, les technologies de l’information, les mathématiques ou les data science (le cas échéant). L’exploration dans l’un des domaines susmentionnés est également recommandée. Continuez à apprendre les langages de programmation et l’architecture de base de données, et ajoutez SQL / MySQL à la «liste de tâches en matière de données». Il est maintenant temps de commencer à créer des réseaux professionnels en recherchant les connexions au sein des communautés universitaires, en recherchant des opportunités de stage et en demandant aux professeurs et des conseillers pour des conseils. Étape 3:  Obtenir un poste de débutant Les entreprises sont souvent désireuses de pourvoir des postes de débutants en data science. Recherchez des postes tels que Analyste de données junior ou Scientifique de base de données. Une formation ou des certifications spécifiques au système dans des domaines liés aux données (applications d’intelligence d’affaires, systèmes de gestion de bases de données relationnelles, logiciels de visualisation de données, etc.) peuvent vous aider à rechercher des emplois dans le domaine des données. Étape 4:  Gagnez une maîtrise ou un doctorat La data science est un domaine dans lequel les perspectives de carrière ont tendance à être plus élevée pour les diplômés du supérieur. Les diplômes de troisième cycle en sciences des données qui sont demandés incluent exactement les mêmes spécifications que les diplômes de premier cycle: sciences des données (le cas échéant), informatique, technologies de l’information, mathématiques et statistiques. Cependant, de nombreuses entreprises acceptent également les diplômes STEM tels que la biotechnologie, l’ingénierie et la physique. N’oubliez pas non plus que les scientifiques doivent comprendre comment utiliser les programmes de gestion de données de niveau entreprise et comment le stockage et le calcul distribués fonctionnent (par exemple, Hadoop, MapReduce et Spark) en ce qui concerne la création de modèles et l’analyse prédictive. Étape 5: obtenir une promotion  Une formation supplémentaire et de l’expérience sont des facteurs clés qui conduisent à être promu ou à devenir un informaticien en forte demande. Les entreprises valorisent les résultats. Le fait de combiner de solides compétences techniques avec une expérience en gestion de projet et en leadership orientera généralement la voie vers des opportunités plus significatives et une rémunération plus élevée. Ne jamais arrêter d’apprendre Rester pertinent est crucial pour le domaine en constante évolution de la data science. En cette ère d’innovation technologique constante, la formation continue constitue une protection contre les mutations du marché des carrières. C’est également le cas pour la data science puisque le domaine n’est pas aussi bien établi que d’autres carrières axées sur les statistiques et la technologie. Un data scientist orienté carrière apprend et évolue constamment avec l’industrie. Continuez à créer des réseaux et à rechercher des opportunités de développement éducatif et professionnel à travers des camps d’entraînement et des conférences.

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Comme décrit ci-dessus, les scientifiques de données doivent avoir une expertise dans plusieurs disciplines différentes. En résumé, les scientifiques de données doivent posséder les connaissances statistiques et les compétences informatiques nécessaires pour résoudre des problèmes complexes. À l’aide de modèles descriptifs, prédictifs, inférentiels et causaux, ils peuvent explorer et anticiper les problèmes, puis travailler à la modélisation d’une solution basée sur une multitude de facteurs. Les data scientist sont à la fois mathématicien et informaticien. Leurs compétences englobent à la fois le secteur des entreprises et celui des technologies de l’information, ce qui explique pourquoi ils sont très recherchés. La data science consiste en une découverte approfondie des connaissances par l’exploration et l’inférence de données. Cette discipline met l’accent sur l’utilisation de techniques mathématiques et algorithmiques pour résoudre certains des problèmes d’entreprise les plus complexes sur le plan analytique. Ce faisant, ils exploitent une mine de données brutes pour comprendre les informations cachées cachées sous la surface. Le noyau du terrain est centré sur la précision analytique basée sur des preuves et sur la création de capacités décisionnelles solides. Cependant, les scientifiques de données doivent également communiquer verbalement et visuellement leurs résultats aux parties prenantes qui peuvent ou non comprendre le jargon statistique. Ainsi, les scientifiques de données doivent être d’excellents communicateurs.

Que fait un Un data scientist?

Pour résumer, un Un data scientist extrait la signification des différents types de données (structurées, non structurées, semi-structurées, par exemple) entrant dans l’entreprise. Chaque jour, un Un data scientist peut extraire des données d’une base de données, les préparer pour diverses analyses, créer et tester un modèle statistique ou créer des rapports comprenant des visualisations de données facilement compréhensibles. Il existe un cycle de data science qui n’est pas un ensemble de règles mais une heuristique:
  • Collecte de données
  • Préparation des données
  • Analyse de données exploratoire (EDA)
  • Évaluation et interprétation des résultats de l’EDA
  • Construction de modèle
  • Test de modèle
  • Déploiement de modèle
  • Optimisation du modèle
Ce qui précède est itératif, ce qui signifie qu’un data scientist sera en «mode évaluation» tout au long du processus. Ou peut-être qu’après la phase EDA, ils constatent que les données ne correspondent pas au problème qu’ils tentent de résoudre (ou à la question à laquelle ils tentent de répondre). Ils devront peut-être recommencer ou choisir avec soin les parties des données qui s’appliquent, puis revenir en arrière et collecter des données supplémentaires. C’est la raison pour laquelle ils ont besoin d’un plus haut niveau de compétences combinées, notamment en matière de recherche.

Description du poste Data Scientist

Bien que les projets et les tâches liés à la data science puissent varier en fonction de l’entreprise, il existe certaines fonctions principales qui ont tendance à être communes à tous les postes liés à la data science, telles que:
  • Collecter des quantités massives de données et les convertir en une analyse conviviale
  • Résoudre des problèmes liés aux activités tout en utilisant des techniques et des outils pilotés par les données.
  • Utilisation de divers langages de programmation, ainsi que de programmes, pour la collecte et l’analyse de données.
  • Avoir une richesse de connaissances avec des techniques et des outils d’analyse.
  • Communiquer les résultats et offrir des conseils au moyen de visualisations de données efficaces et de rapports détaillés.
  • Identifier les modèles et les tendances dans les données; fournir un plan pour mettre en œuvre les améliorations.
  • Analyses prédictives; anticiper les demandes futures, les événements, etc.
  • Contribuer aux architectures d’exploration de données, aux normes de modélisation, aux méthodologies de reporting et d’analyse de données.
  • Inventez de nouveaux algorithmes pour résoudre des problèmes et créer des outils d’analyse.
  • Recommander des modifications rentables aux procédures et stratégies existantes.

Jeu de compétences Data Scientist

  1. Expérience et fluidité dans bon nombre de ces programmes informatiques / de codage : SAS, SPSS, MATLABR, Python, Java, C / C ++, plate-forme Hadoop, bases de données SQL / NoSQL.
  2. Business Savviness : les scientifiques de données doivent comprendre le secteur d’activité dans lequel ils travaillent et trouver des solutions aux problèmes complexes qui cadrent avec la logique / les objectifs de l’entreprise.
  3. Aptitudes à la communication : un data scientist peut traduire clairement et couramment ses résultats techniques et analytiques dans un département non technique. Ils doivent également être en mesure de comprendre les besoins de leurs services non techniques (tels que les équipes de développement commercial ou de marketing) pour pouvoir analyser correctement les données. Un informaticien doit habiliter l’entreprise à prendre des décisions en présentant des informations fiables et vérifiables.
  4. Expertise technique dans les domaines suivants:
    • Math (g., Algèbre linéaire, calcul et probabilité)
    • Statistiques
    • Outils et techniques de machine learning
    • Exploration de données
    • Nettoyage et mongage des données
    • Techniques de visualisation et de reporting de données
    • Techniques de données non structurées

Salaire Data Scientist

Le salaire annuel moyen le plus récent pour les scientifiques de données est de 120 000 $ . Cependant, ce chiffre peut différer selon la taille et le secteur de l’entreprise. Des facteurs supplémentaires incluent le niveau de formation d’un expert en données, ses années d’expérience, son emplacement, ses certifications et son implication dans des organisations professionnelles.

Perspectives d’emploi Data Scientist

De plus en plus d’entreprises recherchent des informaticiens pour les aider à traiter et à comprendre les données. Il y a une grande pénurie de candidats qualifiés pour ce secteur en croissance. De nouveaux programmes éducatifs sur le Big Data, la data science et l’analyse des données aident les entreprises à pourvoir ces postes. N’oubliez pas que de nombreuses entreprises qui classent un expert en données en tant qu ‘«architecte de données», «ingénieur de données» ou «analyste de données» peuvent ne pas comprendre les différences entre chacune de ces exigences. En général, les perspectives d’emploi dans le domaine de la data science continuent d’être orientées à la hausse, car l’afflux de données ne devrait pas cesser de sitôt et les entreprises auront besoin de quelqu’un qui possède les compétences nécessaires pour analyser les données enchevêtrées et les aider à en accroître la valeur.

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