Scientifique des données

Le guide de carrière Data Scientist de BrainStation peut vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative en science des données. Lisez la suite pour un aperçu du domaine de la science des données, ainsi que du rôle de Data Scientist.

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Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?

Les Data Scientists rassemblent, organisent et analysent de grands ensembles de données volumineuses (données structurées et non structurées) afin de créer des solutions et des plans commerciaux exploitables basés sur les données pour les entreprises et autres organisations. Combinant un sens pour les mathématiques, l'informatique et les affaires, les scientifiques des données doivent posséder à la fois les compétences techniques pour traiter et analyser les mégadonnées et le sens des affaires pour découvrir des informations exploitables cachées dans ces données.

Science des données vs exploration de données

Il existe quelques différences entre la science des données et l'exploration de données. Regardons de plus près:

Science des données

• Est un vaste domaine qui a tendance à inclure l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, l'analyse causale prédictive et l'analyse prescriptive
• Traite toutes sortes de données, y compris les données structurées et non structurées
• Vise à créer des produits centrés sur les données et à prendre des décisions basées sur les données
• Se concentre sur l'étude scientifique des données et des modèles

Exploration de données

• Est un sous-ensemble de la science des données qui comprend le nettoyage des données, l'analyse statistique et la reconnaissance des modèles, et comprend parfois la visualisation des données, l'apprentissage automatique et la transformation des données
• Traite principalement des données structurées, pas des données non structurées
• Vise à prendre des données de diverses sources et à les rendre utilisables
• Se concentre sur les pratiques commerciales

Que fait un Data Scientist ?

Un scientifique des données analyse des ensembles de données volumineuses pour découvrir des modèles et des tendances qui mènent à des informations commerciales exploitables et aident les organisations à résoudre des problèmes complexes ou à identifier des opportunités de revenus et de croissance. Un Data Scientist peut travailler dans pratiquement tous les domaines et doit être apte à gérer des ensembles de données structurés et non structurés. C'est un travail multidisciplinaire et pour devenir Data Scientist, vous devez posséder une compréhension des mathématiques, de l'informatique, des affaires et de la communication pour effectuer votre travail efficacement.

Bien que les tâches et responsabilités spécifiques d'un Data Scientist varient considérablement en fonction de l'industrie, du poste et de l'organisation, la plupart des rôles de Data Scientist incluront les domaines de responsabilité suivants :

Rechercher

Un Data Scientist doit comprendre les opportunités et les points faibles spécifiques à la fois à une industrie et à une entreprise individuelle.

Préparation des données

Avant de pouvoir trouver des informations précieuses, un Data Scientist doit définir quels ensembles de données sont utiles et pertinents avant de collecter, d'extraire, de nettoyer et d'appliquer des données structurées et non structurées à partir de diverses sources.

Création de modèles et d'algorithmes

En utilisant les principes du machine learning et de l'intelligence artificielle, un Data Scientist doit être capable de créer et d'appliquer les algorithmes nécessaires à la mise en place d'outils d'automatisation.

L'analyse des données

Il est important pour un Data Scientist de pouvoir analyser rapidement ses données afin d'identifier des modèles, des tendances et des opportunités.

Visualisation et Communication

Un scientifique des données doit être capable de raconter les histoires découvertes grâce aux données en créant et en organisant des tableaux de bord et des visualisations esthétiquement attrayants, tout en possédant les compétences en communication pour persuader les parties prenantes et les autres membres de l'équipe que les résultats des données valent la peine d'être exploités.

La dernière enquête sur les compétences numériques de BrainStation a révélé que les professionnels des données consacraient la majeure partie de leur temps à la manipulation et au nettoyage des données. Les répondants ont également conclu que l'objectif de leur travail était le plus souvent l'optimisation d'une plate-forme, d'un produit ou d'un système existant (45 %), ou le développement de nouveaux (42 %).

Types de science des données

Le domaine plus large de la science des données intègre de nombreuses disciplines différentes, notamment :

Ingénierie des données

Concevoir, construire, optimiser, maintenir et gérer l'infrastructure qui prend en charge les données ainsi que le flux de données dans une organisation.

Préparation des données

Nettoyage et transformation des données.

Exploration de données

Extraire (et parfois nettoyer et transformer) des données utilisables à partir d'un ensemble de données plus important.

Analyses prédictives

Utilisation de données, d'algorithmes et de techniques d'apprentissage automatique pour analyser la probabilité de divers résultats futurs possibles en fonction de l'analyse des données.

Apprentissage automatique

Automatisation de la création de modèles analytiques dans le processus d'analyse des données pour apprendre des données, découvrir des modèles et permettre aux systèmes de prendre des décisions sans trop d'intervention humaine.

Visualisation de données

Utiliser des éléments visuels (y compris des graphiques, des cartes et des graphiques) pour illustrer les informations trouvées dans les données de manière accessible afin que le public puisse comprendre les tendances, les valeurs aberrantes et les modèles trouvés dans les données.

Avantages de la science des données

Les entreprises de tous les secteurs et de toutes les régions du monde consacrent de plus en plus d'argent, de temps et d'attention à la science des données et cherchent à ajouter un Data Scientist à leur équipe. Les recherches montrent que les entreprises qui adoptent véritablement la prise de décision basée sur les données sont plus productives, rentables et efficaces que la concurrence.

La science des données est essentielle pour aider les organisations à identifier les bons problèmes et opportunités tout en aidant à se faire une image claire du comportement et des besoins des clients et des clients, des performances des employés et des produits, et des problèmes futurs potentiels.

La science des données peut aider les entreprises :

• Prendre de meilleures décisions
• En savoir plus sur les clients et les clients
• Capitaliser sur les tendances
• Anticiper l'avenir

Comment la science des données peut-elle améliorer la valeur d'une entreprise ?

La science des données est un investissement de plus en plus populaire pour les entreprises, car le retour sur investissement potentiel de la libération de la valeur du Big Data est énorme. La science des données est un investissement rentable car :

Il supprime les conjectures et fournit des informations exploitables.Les entreprises prennent de meilleures décisions en s'appuyant sur des données et des preuves quantifiables.Les entreprises comprennent mieux leur place sur le marché.La science des données aidera les entreprises à analyser la concurrence, à explorer des exemples historiques et à faire des recommandations basées sur des chiffres.Il peut être utilisé pour identifier les meilleurs talents.Les mégadonnées cachent de nombreuses informations sur la productivité, l'efficacité des employés et les performances globales. Les données peuvent également être utilisées pour recruter et former des talents.Vous saurez tout sur votre public cible, votre client ou votre consommateur.Tout le monde génère et collecte des données maintenant, et les entreprises qui n'investissent pas correctement dans la science des données collectent simplement plus de données qu'elles ne savent quoi en faire. Les informations sur le comportement, les priorités et les préférences des clients ou clients passés ou potentiels sont inestimables, et ils attendent simplement qu'un Data Scientist qualifié les découvre.

Salaires des Data Scientists

Alors que les salaires des Data Scientists varient considérablement selon la région et l'industrie, le salaire moyen d'un Data Scientist aux États-Unis est compris entre 96 000 $ et 113 000 $, selon la source. Un Senior Data Scientist peut rapporter environ 130 000 $ en moyenne.

Demande de Data Scientists

Les scientifiques des données sont en forte demande et en pénurie dans pratiquement toutes les industries. Un rapport de Deloitte Access Economics a révélé que 76 % des entreprises prévoyaient d'augmenter leurs dépenses au cours des prochaines années en capacités d'analyse de données, tandis qu'IBM prévoyait une augmentation de 28 % de la demande en science des données au début de la décennie.

Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis a prévu une croissance de 31 % de la science des données au cours des 10 prochaines années. Pendant ce temps, un rapport sur les marchés et les marchés a révélé que le marché mondial des mégadonnées devrait atteindre 229,4 milliards de dollars d'ici 2025, la plate-forme de science des données augmentant de 30 % d'ici 2024.

Partout dans le monde, semble-t-il, les investissements dans la science des données devraient augmenter et, avec cela, la demande de Data Scientists.

Quels outils les data scientists utilisent-ils ?

Les scientifiques des données utilisent une variété d'outils et de programmes différents pour des activités telles que l'analyse des données, le nettoyage des données et la création de visualisations.

Python est le premier langage de programmation pour les Data Scientists interrogés dans le cadre de l'enquête BrainStation sur les compétences numériques. Langage de programmation à usage général, Python est utile pour les applications de traitement du langage national et l'analyse de données. R est également souvent utilisé pour l'analyse et l'exploration de données. Pour les calculs plus lourds, les outils basés sur Hadoop comme Hive sont populaires. Pour l'apprentissage automatique, les scientifiques des données peuvent choisir parmi une large gamme d'outils, notamment h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout et Accord.Net. Les outils de visualisation sont également une partie importante de l'arsenal d'un Data Scientist. Des programmes tels que Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly et Infogram aident les Data Scientists à créer des diagrammes, des cartes thermiques, des graphiques, des nuages ​​de points et bien plus encore.

Les scientifiques des données doivent également être extrêmement à l'aise avec SQL (utilisé sur une gamme de plates-formes, y compris MySQL, Microsoft SQL et Oracle) et les tableurs (généralement Excel).

De quelles compétences les data scientists ont-ils besoin ?

Il existe un certain nombre de compétences que tous les aspirants Data Scientists devraient développer, notamment :

Exceller.Outil le plus utilisé par 66 % des professionnels des données interrogés dans le cadre de l'enquête BrainStation sur les compétences numériques, Excel reste crucial pour les scientifiques des données.SQL.Ce langage d'interrogation est indispensable dans la gestion des bases de données et il est utilisé par environ la moitié des répondants aux données.Programmation statistique.Python et R sont couramment utilisés par les Data Scientists pour exécuter des tests, créer des modèles et effectuer des analyses de grands ensembles de données.Visualisation de données.Des outils tels que Tableau, Plotly, Bokeh, PowerBl et Matplotlib aident les Data Scientists à créer des représentations visuelles convaincantes et accessibles de leurs découvertes.

Parcours de carrière de Data Scientist

En tant que profession relativement nouvelle, les cheminements de carrière des scientifiques des données ne sont pas gravés dans le marbre, et de nombreuses personnes trouvent leur chemin vers la science des données à partir de formations en informatique, en informatique, en mathématiques et en affaires. Mais les quatre axes principaux du parcours professionnel d'un Data Scientist sont généralement les données, l'ingénierie, le business et le produit. De nombreux rôles multidisciplinaires en science des données nécessitent une maîtrise de plusieurs ou de tous ces domaines.

Les personnes travaillant dans la science des données sont à l'avant-garde des changements technologiques qui auront le plus d'impact sur l'avenir. Parce que la science des données peut contribuer aux progrès dans pratiquement tous les autres domaines, les scientifiques des données sont en mesure de poursuivre leurs recherches dans tous les domaines, de la finance et du commerce aux statistiques actuarielles, en passant par l'énergie verte, l'épidémiologie, la médecine et les produits pharmaceutiques, les télécommunications - la liste est pratiquement infinie. Chaque secteur traite ses propres types de données, en les exploitant de différentes manières pour atteindre différents objectifs. Partout où cela se produit, les Data Scientists peuvent guider une meilleure prise de décision, que ce soit dans le développement de produits, l'analyse de marché, la gestion de la relation client, les ressources humaines ou autre chose.

Non seulement les applications de la science des données sont vastes et touchent de nombreux secteurs différents, mais il existe également différents types de science des données. Ce que toutes ces activités ont en commun, c'est qu'elles essaient toutes de transformer les données en connaissances. Plus précisément, les Data Scientists utilisent une approche méthodique pour organiser et analyser les données brutes afin d'identifier des modèles à partir desquels des informations utiles peuvent être identifiées ou déduites.

Compte tenu de l'ampleur de leur impact, il n'est pas étonnant que les Data Scientists occupent des postes très influents - et très demandés. Bien que la route pour devenir Data Scientist puisse être exigeante, il existe désormais plus de ressources que jamais pour les aspirants Data Scientists, et plus d'opportunités pour eux de construire le type de carrière qu'ils souhaitent.

Mais pour toutes les façons dont les Data Scientists peuvent contribuer à différentes industries, et tous les différents cheminements de carrière qu'un Data Scientist peut suivre, les types de travail qu'ils effectuent peuvent être divisés en quelques catégories principales. Toutes les sciences des données ne s'intègrent pas parfaitement dans ces groupes, en particulier à la pointe de l'informatique, où de nouveaux terrains sont continuellement défrichés - mais ils vous donneront une idée de la manière dont les scientifiques des données transforment les données en informations.

Statistiques

Au cœur de la science des données, les statistiques sont le domaine des mathématiques qui décrit les différentes caractéristiques d'un ensemble de données, qu'il s'agisse de nombres, de mots, d'images ou de tout autre type d'informations mesurables. Une grande partie des statistiques se concentre simplement sur l'identification et la description de ce qui existe - en particulier avec de très grands ensembles de données, le simple fait de savoir ce que l'information inclut et n'inclut pas est une tâche en soi. Dans le domaine de la science des données, on parle souvent d'analyse descriptive. Mais les statistiques peuvent aller encore plus loin, en testant pour voir si vos hypothèses sur le contenu des données sont correctes ou, si elles sont correctes, si elles sont significatives ou utiles. Cela peut impliquer non seulement d'examiner les données, mais aussi de les manipuler pour en tirer les principales caractéristiques. Il existe de nombreuses façons de procéder - régression linéaire, régression logistique et analyse discriminante, différentes méthodes d'échantillonnage, etc. - mais en fin de compte, chacune de ces techniques consiste à comprendre les caractéristiques d'un ensemble de données et la précision avec laquelle ces caractéristiques reflètent une vérité significative sur le monde auquel ils correspondent.

L'analyse des données

Bien qu'elle repose sur les statistiques, l'analyse des données va un peu plus loin, en termes de compréhension de la causalité, de visualisation et de communication des résultats aux autres. Si les statistiques visent à définir le quoi et le quand d'un ensemble de données, l'analyse des données tente d'identifier le pourquoi et le comment. Les analystes de données le font en nettoyant les données, en les résumant, en les transformant, en les modélisant et en les testant. Comme mentionné ci-dessus, cette analyse ne se limite pas aux seuls chiffres. Bien qu'une grande partie de l'analyse de données utilise des données numériques, il est également possible d'effectuer des analyses sur d'autres types de données - des commentaires écrits des clients, par exemple, ou des publications sur les réseaux sociaux, ou même des images, de l'audio et de la vidéo.

L'un des principaux objectifs des analystes de données est de comprendre la causalité, qui peut ensuite être utilisée pour comprendre et prédire les tendances dans un large éventail d'applications. Dans l'analyse diagnostique, les analystes de données recherchent des corrélations qui suggèrent une cause et un effet, dont les informations peuvent à leur tour être utilisées pour aider à modifier les résultats. L'analyse prédictive recherche également des modèles, mais les étend ensuite plus loin, en extrapolant leurs trajectoires au-delà des données connues pour aider à prédire comment des événements non mesurés ou hypothétiques - y compris des événements futurs - pourraient se dérouler. Les formes les plus avancées d'analyse de données visent à fournir des orientations sur des décisions spécifiques en modélisant et en prédisant les résultats de divers choix afin d'identifier le plan d'action le plus approprié.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

L'intelligence artificielle, et plus précisément l'apprentissage automatique, est l'une des grandes avancées actuelles de la science des données - et qui est sur le point d'exercer une énorme influence à l'avenir. En un mot, l'apprentissage automatique implique la formation d'un ordinateur pour effectuer des tâches que nous pensons généralement comme nécessitant une certaine forme d'intelligence ou de jugement, comme être capable d'identifier les objets sur une photo. Ceci est généralement réalisé en lui fournissant de nombreux exemples du type de détermination que vous formez le réseau à faire. Comme vous pouvez l'imaginer, cela nécessite à la fois des tonnes de données (généralement structurées) et une capacité à faire en sorte qu'un ordinateur donne un sens à ces données. De solides compétences en statistiques et en programmation sont indispensables.

Les effets bénéfiques de l'apprentissage automatique sont pratiquement illimités, mais c'est avant tout la capacité d'effectuer des tâches complexes ou prolongées plus rapidement que n'importe quel humain, comme l'identification d'une empreinte digitale spécifique à partir d'un référentiel de millions d'images, ou le recoupement des dizaines de variables dans des milliers de dossiers médicaux pour identifier les associations susceptibles d'offrir des indices sur les causes de la maladie. Avec suffisamment de données, les experts en apprentissage automatique peuvent même former des réseaux de neurones pour produire des images originales, extraire des informations significatives à partir d'énormes corps de texte écrit, faire des prédictions sur les tendances futures des dépenses ou d'autres événements du marché, et allouer des ressources qui dépendent d'une distribution très complexe, comme l'énergie. , avec une efficacité maximale. L'avantage d'utiliser l'apprentissage automatique pour effectuer ces tâches, par opposition à d'autres formes d'automatisation, est qu'une IA non supervisée. système peut automatiquement apprendre et s'améliorer au fil du temps, même sans nouvelle programmation.

L'intelligence d'entreprise

Comme vous l'avez peut-être deviné d'après la référence précédente aux événements du marché, le monde des affaires et de la finance est l'un des endroits où l'apprentissage automatique a eu l'un de ses impacts les plus précoces et les plus profonds. Grâce à l'énorme quantité de données numériques disponibles - bases de données marketing, enquêtes, informations bancaires, chiffres de vente, etc., dont la plupart sont très organisées et relativement faciles à utiliser - les Data Scientists sont capables d'utiliser des statistiques, des analyses de données et l'apprentissage automatique pour extraire des informations sur une myriade d'aspects du monde des affaires, guider la prise de décision et optimiser les résultats, au point que l'intelligence d'affaires est devenue un domaine de la science des données à part entière.

Très souvent, les développeurs de Business Intelligence ne se contentent pas d'examiner les données disponibles pour voir ce qu'ils peuvent découvrir ; ils poursuivent de manière proactive la collecte de données et développent des techniques et des produits pour répondre à des questions spécifiques et atteindre des objectifs spécifiques. En ce sens, les développeurs et analystes de Business Intelligence sont essentiels au développement stratégique dans les mondes des affaires et de la finance - aidant le leadership à prendre de meilleures décisions et à les rendre plus rapides, à comprendre le marché pour identifier les opportunités et les défis d'une entreprise et à améliorer l'efficacité globale de les systèmes et le fonctionnement d'une entreprise, le tout dans le but primordial d'obtenir un avantage concurrentiel et d'augmenter les profits.

Ingénierie des données

Le dernier grand domaine d'études dans lequel les scientifiques des données travaillent souvent comprend toute une gamme de titres de poste différents - ingénieur de données, architecte de systèmes, architecte d'applications, architecte de données, architecte d'entreprise ou architecte d'infrastructure, pour n'en nommer que quelques-uns. Chacun de ces rôles a son propre ensemble de responsabilités, certains développant des logiciels, d'autres concevant des systèmes informatiques et d'autres encore alignant la structure et les processus internes d'une entreprise avec la technologie qu'elle utilise pour poursuivre ses stratégies commerciales. Ce qui les relie tous, c'est que les scientifiques des données travaillant dans ce domaine appliquent les données et les technologies de l'information pour créer ou améliorer des systèmes avec une fonction spécifique à l'esprit.

Un architecte d'applications, par exemple, observe comment une entreprise ou une autre entreprise utilise des solutions technologiques spécifiques, puis conçoit et développe des applications (y compris des logiciels ou une infrastructure informatique) pour améliorer les performances. Un architecte de données développe de la même manière des applications - dans ce cas, des solutions pour le stockage, l'administration et l'analyse des données. Un architecte d'infrastructure peut développer les solutions globales qu'une entreprise utilise pour mener ses activités quotidiennes afin de s'assurer que ces solutions répondent aux exigences système de l'entreprise, que ce soit hors ligne ou dans le cloud. Les ingénieurs de données, pour leur part, se concentrent sur le traitement des données, la conception et la mise en œuvre des pipelines de données qui collectent, organisent, stockent, récupèrent et traitent les données d'une organisation. En d'autres termes, la caractéristique déterminante de cette vaste catégorie de science des données est qu'elle implique de concevoir et de construire des choses : les systèmes, les structures et les processus par lesquels la science des données est réalisée.

Quels sont les emplois les plus demandés en science des données ?

La science des données en général est une compétence très demandée, il existe donc de nombreuses opportunités dans chaque domaine et spécialité du domaine. En fait, en 2019, LinkedIn a classé Data Scientist comme le travail le plus prometteur de l'année, et QuantHub a prédit une pénurie aiguë de Data Scientists qualifiés dans l'année à venir.

Le mot clé ici est qualifié. Souvent, les exigences techniques auxquelles un Data Scientist doit répondre sont si spécifiques qu'il peut prendre quelques années d'expérience de travail dans l'industrie pour acquérir la gamme de compétences nécessaires, en commençant comme généraliste, puis en ajoutant progressivement de plus en plus d'aptitudes et de capacités à leur ensemble de compétences.

Ce ne sont là que quelques-unes des façons les plus courantes pour les Data Scientists de le faire - il existe autant de cheminements de carrière potentiels qu'il y a de Data Scientists, mais dans tous les cas, l'avancement professionnel dépend de l'acquisition de nouvelles compétences et de l'expérience au fil du temps.

Analyste de données

Comme son nom l'indique, les analystes de données analysent les données - mais ce titre court ne capture qu'une infime partie de ce que les analystes de données peuvent réellement réaliser. D'une part, les données commencent rarement sous une forme facile à utiliser, et ce sont généralement les analystes de données qui sont chargés d'identifier le type de données nécessaires, de les rassembler et de les assembler, puis de les nettoyer et de les organiser - en les convertissant en un format plus forme utilisable, en déterminant ce que contient réellement l'ensemble de données, en supprimant les données corrompues et en évaluant leur exactitude. Ensuite, il y a l'analyse elle-même - en utilisant différentes techniques pour examiner et modéliser les données, rechercher des modèles, extraire le sens de ces modèles et les extrapoler ou les modéliser. Enfin, les analystes de données mettent leurs connaissances à la disposition des autres en présentant les données dans un tableau de bord ou une base de données auxquels d'autres personnes peuvent accéder et en communiquant leurs conclusions aux autres via des présentations, des documents écrits, des tableaux, des graphiques et d'autres visualisations.

Parcours de carrière d'analyste de données

Data Analyst est un excellent point d'entrée dans le monde de la Data Science ; il peut s'agir d'un poste de débutant, selon le niveau d'expertise requis. Les nouveaux analystes de données entrent généralement dans le domaine dès la sortie de l'école - avec un diplôme en statistiques, mathématiques, informatique ou similaire - ou passent à l'analyse de données à partir d'un domaine connexe comme les affaires, l'économie ou même les sciences sociales, généralement en améliorant leur compétences à mi-carrière grâce à un bootcamp d'analyse de données ou à un programme de certification similaire.

Mais qu'il s'agisse de jeunes diplômés ou de professionnels chevronnés effectuant un changement en milieu de carrière, les nouveaux scientifiques des données commencent généralement par effectuer des tâches de routine telles que l'acquisition et la manipulation de données avec un langage tel que R ou SQL, la création de bases de données, l'exécution d'analyses de base et la génération visualisations à l'aide de programmes tels que Tableau. Tous les analystes de données n'auront pas besoin de savoir comment faire toutes ces choses - il peut y avoir une spécialisation, même dans un poste subalterne - mais vous devriez être capable d'effectuer toutes ces tâches si vous espérez progresser dans votre carrière. La flexibilité est un grand atout à ce stade précoce.

Votre évolution en tant qu'analyste de données dépend dans une certaine mesure du secteur dans lequel vous travaillez - marketing, par exemple, ou finance. Selon le secteur et le type de travail que vous effectuez, vous pouvez choisir de vous spécialiser dans la programmation en Python ou R, devenir un pro du nettoyage de données ou vous concentrer uniquement sur la construction de modèles statistiques complexes ou la génération de beaux visuels ; d'un autre côté, vous pouvez également choisir d'apprendre un peu de tout, vous préparant à occuper un poste de direction en prenant le titre d'analyste de données principal. Avec une expérience suffisamment large et approfondie, un analyste de données principal est prêt à assumer un rôle de leadership en supervisant une équipe d'autres analystes de données, pour finalement devenir un chef de service ou un directeur. Grâce à une formation complémentaire, les analystes de données sont également en position de force pour accéder au poste plus avancé de Data Scientist.

Scientifique des données

Les Data Scientists proprement dits peuvent généralement faire tout ce que les Data Analysts peuvent faire, plus quelques autres choses en plus - en fait, avec la bonne formation et l'expérience, un Data Analyst peut éventuellement accéder au poste de Data Scientist. Alors oui, les Data Scientists doivent être capables d'acquérir, de nettoyer, de manipuler, de stocker et d'analyser des données - mais aussi de comprendre et de travailler avec différentes méthodes d'apprentissage automatique, et de pouvoir programmer en Python, R ou un langage de programmation statistique similaire pour construire et évaluer des modèles plus avancés.

Parcours de carrière de Data Scientist

De nombreuses personnes entrent sur le terrain en tant qu'analystes de données avant d'acquérir l'expérience et les compétences supplémentaires requises pour s'appeler des scientifiques de données. Ensuite, de Junior Data Scientist, l'étape suivante est généralement Senior Data Scientist - bien que ce simple changement de titre démente le travail nécessaire pour effectuer cette transition ; un Data Scientist principal aura soit une compréhension supérieure de pratiquement tous les aspects de la science des données - IA, entreposage de données, datamining, cloud computing, etc. - en plus de sa familiarité avec un domaine spécifique à l'industrie tel que la stratégie commerciale ou l'analyse des soins de santé , ou ils se spécialiseront dans l'un de ces domaines avec une expertise de niveau gourou.

Il convient de mentionner que si certains scientifiques des données commencent leur carrière dans l'analyse et se dirigent vers des postes plus élevés dans des domaines spécialisés tels que la psychologie, le marketing, l'économie, etc., d'autres commencent en tant que professionnels dans l'un de ces différents domaines avant de passer à des données. rôle scientifique.

Pour beaucoup, Senior Data Scientist est l'objectif de carrière ultime ; c'est déjà un rôle tellement avancé à occuper que, du moins dans le domaine de la science des données, c'est souvent le poste le plus élevé qui peut être atteint - vous devenez simplement un scientifique principal des données meilleur et plus compétent avec de plus grands domaines de spécialisation. Pour certains, cependant, en particulier ceux qui adoptent une approche plus généraliste, il est possible d'évoluer vers un poste de direction comme Lead Data Scientist, dirigeant une équipe ou un département, ou même Chief Data Officer, dirigeant la stratégie de données d'une institution au plus haut niveau. et ne répondant qu'au PDG.

Ingénieur de données

Ce qui distingue les ingénieurs de données des autres professionnels travaillant dans le domaine des données, c'est le fait qu'ils conçoivent et construisent des systèmes entiers, y compris l'infrastructure et les processus que l'entreprise utilise pour tirer le meilleur parti de ces données. Autrement dit, les Data Engineers sont les personnes qui déterminent la manière dont les autres Data Scientists peuvent faire leur travail. Quelles formes de données le système de l'entreprise peut-il accepter ? Quelles sont les méthodes utilisées pour collecter les données des ventes et du marketing, ou les résultats d'une enquête de santé, et les rendre disponibles pour analyse ? Pour ce faire, les ingénieurs de données doivent être très familiers avec les types de travail que font les autres professionnels de la science des données - administrateurs de bases de données, analystes de données, architectes de données, etc. - au point que les ingénieurs de données peuvent souvent remplir chacun de ces rôles en tant que Bien. Mais parce qu'ils sont des constructeurs, les ingénieurs de données passent généralement plus de temps à travailler sur le développement que les autres professionnels de la science des données - en écrivant des programmes logiciels, en créant des bases de données relationnelles ou en développant des outils qui permettent aux entreprises de partager des données entre les services.

Parcours Ingénieur Data

Comme d'autres emplois travaillant dans les données, la première étape pour devenir ingénieur de données est souvent un diplôme universitaire (généralement un baccalauréat ou une maîtrise en ingénierie, en informatique ou en mathématiques) - mais pas toujours. Une personne ayant une grande expérience de travail dans l'informatique ou le développement de logiciels peut découvrir qu'elle possède déjà toutes les compétences requises pour devenir un ingénieur de données, à l'exception des compétences en matière de données elles-mêmes, auquel cas certaines compétences de recyclage, comme un bootcamp de données, peuvent aider à les amener jusqu'à la vitesse. De nombreuses compétences requises par un ingénieur de données (comme SQL, UNIX et Linux, le développement ETL ou la configuration de systèmes informatiques) peuvent être développées en travaillant dans un domaine adjacent ; d'autres (comme l'apprentissage automatique ou la construction de pipelines de données) nécessiteront un apprentissage plus ciblé.

Cela étant dit, la plupart des ingénieurs de données commencent leur carrière en travaillant dans un sous-domaine de l'informatique avant d'acquérir toutes les compétences nécessaires pour devenir un ingénieur de données junior - en effet, la plupart des offres d'emploi pour les ingénieurs de données juniors nécessitent entre un et cinq ans d'expérience professionnelle. À partir de là, la prochaine étape logique consiste à devenir ingénieur principal des données et ingénieur principal des données. Mais, avec leur maîtrise de tant d'aspects de l'informatique, du génie logiciel et de la science des données, de nombreux autres postes sont également ouverts aux ingénieurs de données, notamment architecte de données, architecte de solutions ou architecte d'applications. Pour quelqu'un qui cherche à faire moins de travail pratique et plus de gestion des employés, d'autres options incluent Product Development Manager - ou, éventuellement, étant donné les bonnes compétences humaines, même Chief Data Officer ou Chief Information Officer.

Les Data Scientists peuvent-ils travailler à domicile ?

Comme de nombreux emplois dans le domaine de la technologie, les rôles de Data Scientist peuvent souvent être effectués à distance, mais cela dépend en fin de compte de l'entreprise pour laquelle vous travaillez et du type de travail que vous effectuez.

Quand les data scientists peuvent-ils travailler à distance ?

Les postes en science des données qui travaillent avec des données et des informations hautement sensibles ou confidentielles (ce qui comprend un grand nombre d'entre elles, même en dehors des domaines où la confidentialité est importante comme la banque et la santé, car les données propriétaires peuvent être l'un des actifs les plus précieux d'une grande entreprise) trouveront qu'ils font face à de nombreuses autres restrictions en ce qui concerne le travail à distance. Dans ces cas, il est probable que vous devrez travailler au bureau pendant les heures de travail.

Quelques autres facteurs à considérer :

• À quel point votre entreprise est traditionnelle. Les entreprises plus grandes et plus anciennes ne sont généralement pas aussi conviviales à distance, bien que COVID ait pu apporter de grands changements dans ce domaine.
• Avec quelle facilité vous pouvez travailler à distance avec d'autres coéquipiers et services. Si votre travail est hautement collaboratif, il est plus probable que vous deviez vous présenter en personne.
• Les Data Scientists travaillant sous contrat, ou même sur une base de conseil, peuvent également avoir plus de flexibilité pour choisir leur propre emplacement.