Carrière en science des données

Pour les experts compétents, la science des données reste l'un des métiers les plus prometteurs et les plus demandés. Un travail en science des données est à la fois épanouissant et rentable, mais se lancer sur le terrain n'est pas chose aisée. Un baccalauréat ou une maîtrise n'est pas nécessaire pour travailler en science des données. Ce qu'il faut, ce sont les compétences et l'expertise appropriées.

Ce blog vous aidera à comprendre les nombreux cheminements de carrière et les compétences essentielles, ainsi que la façon de commencer une carrière prometteuse en science des données.

Pour commencer une carrière réussie dans la science des données, vous avez juste besoin de compétences techniques telles que l'analyse, l'apprentissage automatique, les statistiques et les réseaux de neurones, ainsi que la capacité de résoudre des problèmes, de penser de manière critique et de communiquer des histoires.

Quels sont les avantages d'une carrière en science des données ?

En raison des grandes quantités de données générées dans les entreprises et de la nécessité d'une prise de décision efficace basée sur les données, le besoin de capacités de science des données a augmenté.

Salaire élevé:

L'expérience de travail est le déterminant le plus important de la rémunération en science des données ; Pourtant, le revenu moyen d'un professionnel débutant en science des données est supérieur au salaire médian aux États-Unis.

Résoudre des problèmes complexes :

Le devoir principal d'un scientifique des données est de trouver des informations en analysant et en traitant d'énormes quantités de données brutes. Comment pouvez-vous augmenter les ventes, par exemple ? Pour trouver les problèmes qui ne sont pas résolus dans les processus d'entreprise d'aujourd'hui.

Avec la collecte de données dans de nombreux domaines de la vie, du marketing à la santé, en passant par le sport et le divertissement, être capable d'extraire des connaissances à partir de données est une position très forte dans laquelle se trouver.

Moins vulnérable à l'automatisation des tâches :

En général, plus un travail est spécialisé (moins il y a d'individus qui le font), moins il est susceptible d'être automatisé car il y a moins de motivation à investir les ressources nécessaires pour construire une machine capable d'accomplir la tâche.

À ce stade, la science des données sera un talent nécessaire qui ne se limitera pas à quelques experts, et nous n'aurons pas besoin de quelqu'un qui a été spécifiquement formé à la science des données.

Je suis optimiste à propos de cette période car j'ai constaté à maintes reprises la valeur de l'expertise du domaine dans l'établissement de pipelines de science des données efficaces. La science des données peut tenir ses promesses d'amélioration de l'efficacité et de prise de décisions objectives si les bons outils sont mis entre les mains de personnes compétentes dans un secteur. Il est peu probable que les postes en science des données soient remplacés par l'automatisation, mais si les bons outils sont produits, un scientifique des données pourrait devenir une spécialité de niche.

Les personnes ayant une compréhension significative de la façon de transformer les données en informations utilisables en utilisant des compétences analytiques ont de bonnes chances de réussir une carrière en science des données.

Pour devenir Data Scientist

Apprendre les fondamentaux

Vous devez avoir une compréhension approfondie des principes de la science des données, tels que les statistiques, les probabilités, les tests d'hypothèses et les outils d'analyse de données comme Excel, qui est l'une des méthodes classiques encore utilisées pour examiner de petits ensembles de données, en tant que professionnel de la science des données. Vous devez également être familiarisé avec les langages de programmation tels que R, Python, SQL, Hadoop et les logiciels de visualisation de données tels que Tableau et Power BI.

Si vous souhaitez devenir data scientist, vous pouvez vous inscrire au cours et apprendre d'un mentor engagé.

Choisissez le bon rôle :

Dans le domaine de la science des données, les opportunités d'emploi sont nombreuses. Un expert en visualisation de données, un expert en apprentissage automatique, un scientifique des données, un ingénieur des données, etc. ne sont que quelques-unes des nombreuses possibilités. Entrer dans un rôle peut être plus facile qu'un autre, selon votre histoire et votre expérience de travail. Par exemple, si vous êtes un développeur de logiciels, passer à l'ingénierie des données ne serait pas difficile. Ainsi, jusqu'à ce que vous sachiez clairement ce que vous voulez être, vous serez obligé de décider quel chemin emprunter et quelles capacités développer.

Rejoignez les communautés de science des données :

La principale responsabilité d'un professionnel des données est de produire des informations cruciales en collaboration avec des parties prenantes internes et externes. En dehors de cela, de nombreux scientifiques des données aiment rester en contact avec leurs pairs dans des rôles similaires pour débattre de nouvelles idées et approches. Pour rester à jour sur le sujet de la science des données, vous pouvez interagir avec des pairs dans de tels groupes.

Je vais passer en revue avec vous les trois communautés de science des données les plus populaires.

Kagglé :

C'est l'une des plus grandes communautés de science des données au monde. Il a été principalement créé comme un outil d'évaluation et de constitution d'équipes pour divers tournois. Il vous aide à trouver et à publier des ensembles de données, à explorer et à créer des modèles dans un environnement Web et à partager votre travail avec d'autres scientifiques et ingénieurs. Mieux encore, Kaggle compte aujourd'hui plus de 3 millions de membres actifs qui peuvent utiliser la plateforme pour apporter leurs connaissances et leur expérience.

Communauté de science des données IBM :

Les pages Web d'IBM sur la science des données sont bien connues car elles hébergent les blogs et les podcasts de certaines des sommités de l'industrie. Si vous avez besoin de conseils particuliers d'un expert de l'industrie, la communauté IBM Data Science est un endroit merveilleux où aller. Ce n'est pas aussi accueillant pour les nouveaux arrivants que certaines des autres communautés ici, mais ce n'est pas toujours une chose négative.

Reddit :

C'est un étrange groupe de science des données, plus connu pour échanger des mèmes que pour répondre à de sérieuses préoccupations scientifiques. Il existe une multitude de subreddits dédiés à un débat approfondi sur les articles. Certains des subreddits les plus populaires sont r/datascience, r/dataisbeautiful et r/MachineLearning.

Choisissez une langue/un outil

Les débutants sont susceptibles de poser cette question le plus. Quel langage/outil dois-je utiliser pour réussir dans une carrière en science des données ? Avant de répondre à cette question, j'aimerais souligner que les outils ne sont destinés qu'à être utilisés pour la mise en œuvre ; il est plus important de comprendre le concept. Python est le langage le plus utilisé et le plus simple dans l'industrie de la science des données ; c'est un langage convivial qui peut être utilisé même par des personnes non techniques. Permettez-moi de vous donner un bref aperçu des langages et des outils les plus populaires en ce moment.

Bien que Microsoft Excel puisse être utilisé pour l'analyse de données, une connaissance des outils d'analyse de données de haut niveau est nécessaire pour devenir un scientifique des données.

Nous reviendrons plus en détail sur ces outils plus tard.

Python:

Python est le langage de programmation le plus populaire pour la science des données et l'apprentissage automatique, ainsi que l'un des langages informatiques les plus populaires en général.

L'analyse des données, la visualisation des données, l'IA, le traitement du langage naturel et l'automatisation des processus robotiques sont tous possibles avec le langage de programmation Python. Python peut être utilisé pour créer des applications Web, mobiles et de bureau. Il permet des styles de programmation procéduraux, fonctionnels et autres, ainsi que des extensions écrites en C ou C++, en plus de la programmation orientée objet.

Il est utilisé non seulement par les scientifiques des données, les programmeurs et les ingénieurs réseau, mais également par le personnel non technique tel que les comptables, les mathématiciens et les scientifiques, qui sont attirés par son caractère convivial.

R :

Le langage de programmation R est un environnement gratuit et open source pour le calcul statistique, les graphiques et le traitement, l'analyse et la visualisation de données. R est l'un des langages les plus populaires pour la science des données et l'analyse avancée, car il est utilisé par la majorité des scientifiques des données, des chercheurs universitaires et des statisticiens pour récupérer, nettoyer, analyser et présenter des données.
Outils de visualisation de données :
Un expert en science des données doit être capable de raconter une histoire forte et d'utiliser efficacement les outils de visualisation pour communiquer ses idées au public. Jetons un coup d'œil à certains des outils de visualisation de données les plus populaires du secteur.

Tableau:

Tableau est un outil de business intelligence et de visualisation de données. La façon dont les individus utilisent les données pour résoudre des problèmes évolue grâce à cet outil d'analyse visuelle. Tableau rend les données plus faciles à voir et à comprendre, permettant aux entreprises de devenir plus axées sur les données. Il est simple à utiliser et est rapidement devenu un choix populaire pour l'informatique décisionnelle moderne. Il facilite l'exploration, la gestion et la découverte d'informations basées sur les données qui peuvent transformer les entreprises. Il s'agit d'une plate-forme d'analyse plus performante, sûre et adaptable.

Tableau propose une variété d'outils, y compris un ordinateur de bureau, un serveur, un CRM, etc., que vous pouvez utiliser pour répondre aux besoins de votre entreprise.

Power BI :

Power BI est un ensemble de services logiciels, d'applications et de connecteurs qui fonctionnent ensemble pour transformer vos données brutes en une représentation visuelle. Une feuille de calcul Excel ou une collection d'entrepôts de données hybrides basés sur le cloud et sur site peuvent être utilisés pour stocker les informations. Power BI simplifie la connexion à vos sources de données, visualise et découvre ce qui est essentiel et partage vos résultats avec qui vous voulez. Il s'agit de l'un des outils d'intelligence d'affaires les plus utilisés du secteur.

Compétences en communication efficaces

Les gens pensent que s'ils sont techniquement compétents, ils réussiront l'entretien pour une carrière en science des données s'ils sont un excellent communicateur. C'est une invention. Pour communiquer vos idées au public, vous devez avoir des compétences de communication efficaces.

Faites un effort pour faire de votre ami un bon communicateur. Écoutez votre introduction et sollicitez des critiques franches. Il vous emmènera devant le miroir !

Vous pouvez discuter de vos pensées avec un collègue ou prouver votre cas lors d'une réunion si vous avez de bonnes compétences en communication. Toute personne intéressée à poursuivre une carrière en science des données devrait avoir cette compétence.

Conclusion

Les employeurs investissent beaucoup de temps et d'argent dans le domaine de la science des données car il est en forte demande. Vous pouvez commencer une carrière prometteuse en science des données en prenant les mesures nécessaires. J'espère que ce blog a été utile pour vous aider à comprendre comment commencer une carrière prometteuse en science des données.