En tant que data scientist, vous pouvez diriger des développements technologiques tout en effectuant un travail éducatif et analytique gratifiant. Alors que les entreprises s'appuient de plus en plus sur le Big Data pour éclairer leurs décisions, la demande de data scientists qualifiés a augmenté. En savoir plus sur la description de poste d'un data scientist, le salaire, les qualifications et la différence entre un data scientist et un data analyst (data scientist vs data analyst).
Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?
Un scientifique des données est un expert en analyse qui acquiert, analyse et interprète des données à utiliser dans la prise de décision. Les responsabilités d'un scientifique des données comprennent un large éventail d'emplois standard et techniques, tels que ceux d'un mathématicien, d'un scientifique et d'un programmeur de logiciels. Cela nécessite la mise en œuvre de concepts scientifiques parallèlement à l'utilisation de méthodes analytiques de pointe comme l'apprentissage automatique et la prévision.
Les entreprises emploient généralement des scientifiques des données pour passer au crible des montagnes de données à la recherche d'informations. Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer l'expérience client, générer de nouvelles sources de revenus, prévenir la fraude et atteindre divers autres objectifs. Les centres médicaux, les universités, les agences gouvernementales et même les équipes sportives professionnelles bénéficient tous de leur travail d'analyse perspicace.
Description du poste de scientifique des données
La description de poste d'un scientifique des données implique souvent la collecte et l'analyse de données provenant d'un large éventail de sources pour avoir un aperçu des opérations d'une entreprise. Le scientifique utilise des processus analytiques et statistiques, ainsi que des technologies d'intelligence artificielle, pour automatiser les opérations spécifiques de l'entreprise et générer des solutions uniques aux défis critiques. En attendant, vous devez présenter les résultats dans un format attrayant et compréhensible après avoir analysé les données. L'objectif final est d'aider l'entreprise dans l'analyse des tendances pour une meilleure prise de décision. Ainsi, un data scientist compétent a besoin d'un ensemble de capacités qui comprend les exigences nécessaires énoncées dans la description de poste. Découvrez les principales exigences, tâches et compétences qu'une description de poste pour un data scientist doit intégrer.
Fonctions:
- Collecter des informations utiles à partir de grandes bases de données.
- Sélection de fonctionnalités, développement et optimisation de classificateurs à l'aide d'outils d'apprentissage automatique.
- Mener une préparation de données structurées et non structurées Augmenter les méthodes de collecte de données pour capturer toutes les données nécessaires à la création de systèmes analytiques
- Préparation des données qui comprend le traitement, le nettoyage et la recherche d'erreurs avant le début de l'analyse.
- Traitement d'ensembles de données volumineux pour obtenir des informations et des réponses.
- Création d'algorithmes pour les systèmes de prédiction et d'apprentissage automatique
- Fournir une présentation transparente des résultats
- Proposer des idées pour résoudre les problèmes de l'entreprise
- Travailler en collaboration avec les services informatiques et commerciaux
Compétences et exigences
- Expérience en science des données ou en analyse de données avec un bilan de réussite.
- Connaissance de l'apprentissage automatique et de la recherche opérationnelle
- Expérience avec l'exploration de données
- Une connaissance de Scala, Java ou C++ est un plus
- Vous devez avoir des connaissances en R, SQL et Python.
- Expérience préalable avec les plates-formes BI et les cadres de données.
- Sens des affaires et esprit d'analyse
- Compétence en mathématiques
- Capacité à résoudre des problèmes
- Compétences supérieures en présentation orale et écrite
- Un BSc/BA en informatique/ingénierie/domaine pertinent ou un diplôme d'études supérieures en science des données
Salaire de Data Scientist
Actuellement, le salaire moyen d'un data scientist aux États-Unis est de 122,338 XNUMX $ ; cependant, ce nombre fluctue régulièrement. Plusieurs facteurs déterminent également la fourchette de salaire d'un data scientist. Ainsi, ils comprennent :
#1. Niveau d'expérience
La plupart du temps, le niveau d'expertise dans le domaine détermine le salaire d'un data scientist. Les attentes salariales ont du sens lorsque l'on considère le niveau d'expertise requis pour le poste de data scientist. Pourtant, votre niveau d'expérience est particulièrement crucial dans une profession de niche comme la science des données.
Il existe également de nombreuses façons d'entrer dans le domaine de la science des données. Certains spécialistes des données ont des diplômes d'études supérieures dans des matières comme l'informatique ou les statistiques, tandis que d'autres sont sortis tout droit du lycée. Pendant ce temps, les gens gravissent les échelons de l'entreprise de diverses autres manières. Certaines personnes, par exemple, entrent sur le marché du travail en tant que data scientists ou programmeurs avant de s'établir dans un secteur plus spécialisé. Tous ces facteurs affecteront votre revenu potentiel.
# 2. Emplacement
Compte tenu de l'accent mis sur l'autonomie et la technologie en science des données, il s'agit d'un excellent domaine pour les travailleurs à distance. Un data scientist travaillant à distance peut s'attendre à gagner 153,137 XNUMX $ par an. Cependant, l'emplacement de votre travail ou de votre maison peut avoir un impact sur votre salaire.
#3. Industrie
L'industrie dans laquelle vous travaillez peut avoir un impact majeur sur votre revenu annuel. Par exemple, le secteur de l'immobilier rémunère les data scientists 18 % de plus que le salaire moyen. Le secteur des technologies de l'information (TI) paie les scientifiques des données les deuxièmes salaires les plus élevés. Pendant ce temps, les scientifiques des données du secteur informatique gagnent 14% de plus que leurs pairs dans d'autres domaines.
Qualifications de Data Scientist
Vous trouverez ci-dessous les qualifications essentielles pour être un scientifique des données :
#1. Obtenir une maîtrise ou un doctorat
C'est l'une des qualifications essentielles pour être un scientifique des données. Les titulaires d'une maîtrise et d'un doctorat ont un avantage pour trouver un emploi dans le domaine de la science des données. Les diplômés recherchés dans le domaine de la science des données ont une formation en science des données, en informatique, en informatique, en mathématiques et en statistiques. De nombreux employeurs accordent une grande importance aux domaines STEM tels que la technologie biologique, le génie mécanique et la physique. Gardez également à l'esprit que les scientifiques des données doivent connaître les tenants et les aboutissants du stockage et du calcul de données dispersées pour utiliser efficacement ces outils pour développer des modèles et des prévisions.
#2. Obtenir un poste au niveau d'entrée
De nombreuses entreprises ont un besoin urgent de pourvoir des postes de data scientist débutants. Examinez les rôles d'analyste de données junior et de scientifique de données junior. Les postes de niveau débutant en science des données peuvent être plus faciles à obtenir avec une formation dépendante du système dans les domaines liés aux données. Il est également important de bien se préparer pour un entretien, surtout si vous recherchez un poste en science des données.
#3. Connaissance des mathématiques
La capacité à comprendre l'algèbre et le calcul est l'une des qualifications de base pour une carrière de data scientist. Vous devrez également apprendre à optimiser les algorithmes pour proposer de nouvelles solutions de données.
#4. Connaissance de l'apprentissage automatique
Vous devez comprendre les différentes techniques d'apprentissage automatique, telles que les modèles d'arbres, la programmation par renforcement, la régression logistique (LR) et les réseaux de neurones artificiels. Par conséquent, avec l'aide de ces stratégies, vous pouvez également relever divers défis de science des données basés sur des prévisions de résultats organisationnels clés.
#5. Compétences en communication
Enfin, c'est l'une des qualités requises pour accéder à une carrière de data scientist. Vous devez être capable d'expliquer des idées technologiques compliquées à vos collègues et dirigeants, dont certains n'ont peut-être pas de formation en informatique. De plus, vous devriez être capable d'expliquer les idées difficiles à ces personnes d'une manière qui leur soit facile à comprendre.
#6. Travail en équipe
Vous devrez peut-être collaborer avec des dirigeants et travailler en équipe pour relever les défis de l'entreprise et concevoir des stratégies pour améliorer le flux de travail. Vous pouvez également collaborer avec les développeurs de produits et les spécialistes du marketing pendant le processus de développement de produits pour aider au lancement des nouveaux articles.
Scientifique des données vs analyste des données
En 2023, les scientifiques des données et les analystes de données devraient être deux des emplois les plus demandés et les plus rémunérateurs. La distinction entre un data analyst et un data scientist n'est pas toujours facile à faire, même si l'intérêt pour le domaine des professionnels de la donnée est important. Ainsi, ils diffèrent des manières suivantes:
Premièrement, les fonctions d'un analyste de données ou d'un scientifique de données peuvent changer en fonction du secteur dans lequel ils sont employés et de leur emplacement physique. Le travail d'un analyste de données consiste à enquêter sur les causes d'événements, comme une baisse des ventes, ou à développer des tableaux de bord pour suivre les indicateurs de performance clés. D'autre part, les data scientists utilisent des frameworks de big data comme Hadoop et des modèles de données pour prédire les événements futurs (Data scientist vs data analyst)
Deuxièmement, un ensemble de données existant est analysé par un analyste de données, tandis que les scientifiques des données conçoivent de nouvelles approches de collecte et d'analyse de données qui peuvent ensuite être utilisées par les analystes de données. Donc, si vous avez une passion pour les mathématiques, les statistiques et la programmation, vous pourriez être un excellent candidat pour cette ligne de travail (Data scientist vs data analyst).
Troisièmement, lorsqu'ils recherchent des modèles et des développements dans les données statistiques, les analystes effectuent des comparaisons de données, tandis que les data scientists construisent des cadres et des modèles de capture de données (Data scientist vs data analyst).
Enfin, le devoir principal d'un analyste de données est d'appliquer des données structurées pour trouver des solutions aux problèmes observables qui surviennent dans l'entreprise. Leurs responsabilités changent généralement selon le secteur dans lequel ils sont employés ainsi que leur niveau d'expertise. D'autre part, le devoir principal des data scientists est de produire des prédictions grâce à l'application de méthodologies de données plus sophistiquées (Data scientist vs data analyst).
Est-ce difficile de devenir Data Scientist ?
Non, ce n'est pas le cas. Cependant, une solide compréhension des mathématiques et de l'informatique, ainsi qu'une expertise antérieure avec des ensembles de données volumineux, sont généralement des conditions préalables à une carrière de scientifique des données. De plus, une connaissance de l'apprentissage automatique et de l'estimation statistique est souvent utile.
Les Data Scientists sont-ils bien payés ?
Selon Glassdoor, le salaire annuel qui se situe dans le bas de l'échelle salariale des data scientists est de 78 204,000 dollars. Cette fourchette de salaires va jusqu'à XNUMX XNUMX $ à son maximum. Aux États-Unis, votre rémunération en tant que data scientist peut être affectée par une variété de choses différentes.
Le Data Scientist fait-il beaucoup de maths ?
La formation mathématique est nécessaire aux métiers du domaine de la donnée. En effet, le développement d'algorithmes pour l'apprentissage automatique, l'exécution d'analyses et l'extraction d'informations à partir de données nécessitent tous des mathématiques. Même si les mathématiques ne sont pas la seule condition préalable à votre parcours académique et professionnel en science des données, elles seront presque toujours l'une des exigences les plus cruciales.
Combien d'années faut-il pour devenir Data Scientist ?
Il existe des programmes de licence en science des données qui durent quatre ans, et il existe également des camps d'entraînement qui durent trois mois. Donc, si vous avez déjà un baccalauréat ou si vous êtes diplômé d'un programme de formation intensive, vous voudrez peut-être envisager de poursuivre une maîtrise, qui peut être accomplie en aussi peu qu'une seule année.
Est-ce qu'un Data Scientist code ?
Aujourd'hui, la plupart des scientifiques de données chevronnés de l'effectif codent encore, car c'est une exigence pour leurs rôles. Cependant, l'environnement de la science des données est en constante évolution et des outils sont désormais disponibles qui permettent aux gens de terminer des projets de données du début à la fin sans jamais toucher à une ligne de code.
Quels sont les défis courants auxquels les data scientists sont confrontés ?
Traiter de grands ensembles de données, comprendre comment travailler avec des algorithmes complexes et découvrir de nouvelles façons de visualiser les données ne sont que quelques-uns des problèmes habituels auxquels les scientifiques des données sont confrontés. En plus de cela, ils pourraient également être tenus de communiquer leurs résultats à des publics qui ne sont pas orientés techniquement.
Qu'est-ce qui fait un bon data scientist ?
La connexion entre l'entreprise et les données est rendue possible par des data scientists compétents. Ils doivent avoir une expertise approfondie dans la façon d'expliquer des faits compliqués de manière compréhensible, ainsi que la capacité de représenter visuellement les résultats de leurs recherches. En plus d'avoir de solides capacités d'écriture, un data scientist efficace aura également de solides capacités cognitives et de résolution de problèmes.
Avec qui travaille un Data Scientist ?
Dans la plupart des cas, un data scientist exerce ses fonctions pour une organisation ou une entreprise, où il fera partie d'une équipe d'autres data scientists qui examineront différentes quantités de données. Ils peuvent être tenus de soumettre leurs développements et leurs découvertes à des supérieurs, comme un scientifique principal des données.
Combien de temps faut-il pour devenir Data Scientist ?
Pour obtenir un poste de data scientist débutant, il faut généralement entre sept et douze mois d'études intensives pour une personne sans expérience préalable en codage et/ou en mathématiques.
Bibliographie
- coursera.org
- techtarget.com
- diplômesetcarrières.info
- simplilearn.com
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