Une carrière en science des données offre un environnement intellectuel stimulant, un épanouissement analytique et la possibilité de se tenir au courant des développements technologiques de pointe. L'importance croissante des mégadonnées dans la prise de décision organisationnelle a entraîné une demande accrue de spécialistes des données, qui sont devenus plus répandus ces derniers temps. Dans cet article, nous approfondirons le monde de ces professionnels, en explorant leurs rôles et responsabilités, ainsi que les étapes que vous pouvez suivre pour devenir un data scientist. Continuer à lire!
Qui est un Data Scientist?
Les scientifiques des données possèdent l'expertise nécessaire pour extraire des informations précieuses des données en utilisant une combinaison de méthodologies statistiques et d'apprentissage automatique, en plus de leur propre intuition humaine. Leur rôle consiste à interpréter des ensembles de données complexes pour découvrir des modèles et des tendances significatifs. Tout au long du processus de collecte, de nettoyage et de manipulation des données, une quantité importante de temps est consacrée à ces tâches en raison du manque inhérent de propreté des données.
Le rôle d'un scientifique des données implique l'identification des questions clés qui nécessitent des réponses et la détermination des sources de données appropriées pour y répondre. En plus de leur sens aigu des affaires et de leurs capacités d'analyse, ils possèdent une expertise dans les domaines de l'exploration de données, du nettoyage des données et de la présentation des données. Les entreprises s'appuient sur des data scientists pour rechercher, gérer et évaluer les données brutes.
Que fait un Data Scientist?
Dans le domaine de la science des données, les professionnels sont chargés d'identifier les questions clés que leur équipe devrait poursuivre. Ils utilisent ensuite les données pour développer des solutions efficaces à ces questions. Les professionnels créent fréquemment des modèles prédictifs pour faciliter les théories et les projections. Au quotidien, un data scientist peut effectuer diverses tâches, telles que :
- Analysez des ensembles de données pour identifier des modèles et des tendances afin de révéler des informations précieuses.
- Développer des algorithmes et des modèles de données dans le but de prédire les résultats futurs.
- Tirez parti des méthodologies d'apprentissage automatique pour améliorer le calibre des offres de données ou de marchandises.
- Transmettre des suggestions aux autres départements et aux cadres supérieurs.
- Utiliser des outils de données tels que Python, R, SAS ou SQL à des fins d'analyse de données.
- Assurez-vous de rester à jour avec les dernières avancées dans le domaine de la science des données.
Que fait un Data Scientist dans le domaine de la santé ?
La science des données dans le domaine de la santé n'est pas très différente de la science des données dans d'autres industries ; l'objectif final est toujours d'extraire des informations utiles à partir des données. Cependant, l'industrie de la santé offre aux scientifiques des données un ensemble de perspectives plus diversifié que de nombreux autres secteurs, allant de l'amélioration de l'efficacité des hôpitaux individuels à l'élaboration de procédures de diagnostic et de traitement pour tracer le cours d'une pandémie. L'impact du travail d'un spécialiste des données de santé peut souvent être ressenti à grande échelle, voire dans les millions de vies directement touchées. Les scientifiques des données ont facilité la collecte de données, fourni des projections continues et fiables de la circulation des infections et de la demande du système de santé, et évalué l'efficacité des réglementations fédérales pour faire face à la pandémie de COVID-19. Les scientifiques des données sont dans une position privilégiée pour collaborer avec d'autres universitaires pour répondre à des questions importantes telles que "Comment le virus se propagera-t-il?" en collectant et modélisant les données pertinentes.
De plus, les scientifiques des données peuvent aider les prestataires médicaux locaux à mieux utiliser les sources de données telles que les électrocardiogrammes (ECG) et l'imagerie médicale pour arriver à des diagnostics précis et développer des stratégies de traitement individualisées. Par exemple, les chercheurs de l'Université de Stanford ont créé un modèle capable de prédire les anomalies du rythme cardiaque à partir d'ECG à dérivation unique mieux qu'un cardiologue en rassemblant et en analysant les ensembles de données ECG existants, ce qui permet de gagner du temps et de réduire la fréquence des diagnostics incorrects. De même, des chercheurs ont développé une IA capable de diagnostiquer les cancers de la peau en l'entraînant à distinguer les grains de beauté bénins des tumeurs dangereuses sur des photos d'anomalies cutanées. Ainsi, en analysant les données pour prévoir les risques et guider les actions cliniques, les scientifiques des données ont aidé les professionnels de la santé de certains hôpitaux et cliniques à réduire les réadmissions grâce à l'apprentissage automatique.
Comment devenir un scientifique des données
Voici les étapes pour devenir data scientist :
#1. Complétez votre Baccalauréat
Les scientifiques des données ont besoin d'un baccalauréat en informatique, informatique, statistiques, mathématiques, physique, etc. Un diplôme en sciences des données peut même être disponible dans certaines universités. Il peut être utile d'acquérir une expérience de stage alors qu'il est encore à l'école avant d'entrer dans un poste de débutant à temps plein après l'obtention de son diplôme. Vous pouvez commencer à établir des liens avec des scientifiques des données en activité au début de votre expérience universitaire. En savoir plus sur la routine de ce travail, vous pouvez également demander des entretiens informatifs.
#2. Devenir qualifié
Une certification attestant de votre dévouement à l'apprentissage tout au long de la vie pourrait fournir une preuve supplémentaire de votre expertise en science des données. Pensez à devenir certifié dans un domaine lié aux données, comme la visualisation de données ou les outils de BI. En outre, la certification Dell Associate in Data Science et la certification Azure Data Scientist Associate de Microsoft sont deux options dans ce domaine. Ces deux éléments peuvent vous aider à vous démarquer auprès des employeurs potentiels et des écoles supérieures.
#3. Acquérir de l'expérience
Recherchez des postes d'entrée de gamme qui nécessitent une main-d'œuvre importante en matière de données pour se lancer dans le domaine de la science des données. Les domaines de la science des données, des statistiques, de l'analyse des données, de l'analyse de l'intelligence d'affaires et de l'ingénierie des données offrent tous des postes de niveau d'entrée. Les entreprises offrent souvent des possibilités de formation en cours d'emploi et de certification aux employés occupant des postes de niveau inférieur.
#4. Obtenir un diplôme d'études supérieures
Une maîtrise en ingénierie statistique, en programmation, en administration des affaires ou dans des domaines similaires peut vous aider à devenir un chef de file de l'industrie. Une maîtrise en science des données peut également vous aider à concourir pour un emploi mieux rémunéré dans le domaine. Vérifiez que les normes académiques de chaque cours sont compatibles avec votre domaine d'études prévu.
#5. Obtenez votre doctorat
Les doctorats en astrophysique, en mathématiques, en science des données ou dans une discipline connexe sont courants parmi les scientifiques de données les plus expérimentés. Un doctorat peut mener à des emplois universitaires ou de gestion bien rémunérés dans des domaines que vous connaissez bien. Cependant, avant de poursuivre une carrière comme celle-ci, réfléchissez à vos objectifs à long terme.
#6. Créez votre portefeuille
Le portfolio d'un data scientist doit présenter des exemples de son travail à l'école et sur le lieu de travail. Un affichage visuel des projets terminés vous aidera à vous démarquer des autres candidats ayant des diplômes et une expertise similaires. Incluez également une variété de talents et de techniques et mettez l'accent sur les projets liés au poste que vous recherchez.
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Qu'est-ce qu'un salaire de data scientist ?
À l'heure actuelle, le salaire médian des data scientists aux États-Unis est de 141,951 127,863 $. Cependant, il est important de noter que l'échelle salariale de cette profession s'étend généralement de 156,098 XNUMX $ à XNUMX XNUMX $. Lorsqu'il s'agit de déterminer les échelles salariales, une multitude de facteurs peuvent entrer en jeu. Ces facteurs peuvent inclure le niveau d'éducation d'une personne, les certifications qu'elle peut détenir, les compétences supplémentaires qu'elle possède et le temps qu'elle a passé à travailler dans la profession qu'elle a choisie. Il est important de garder à l'esprit que chacun de ces facteurs peut avoir un impact significatif sur le potentiel de gain d'une personne et que l'éventail des salaires disponibles peut varier considérablement en fonction de ces facteurs et d'autres.
Donc, si vous cherchez à maximiser votre potentiel de gains, il est important de prendre en compte tous ces facteurs et de travailler pour développer vos compétences et votre expérience au fil du temps.
Diplôme de Data Scientist
Pour les personnes qui cherchent à faire passer leur carrière dans le domaine de la science des données au niveau supérieur, il peut être avantageux d'envisager l'idée de poursuivre une maîtrise. Ce faisant, vous pouvez acquérir des connaissances pratiques plus approfondies dans le domaine, ce qui peut vous aider à devenir un professionnel plus complet et mieux informé. De plus, l'obtention d'une maîtrise peut vous permettre de vous familiariser avec les principes de leadership, ce qui peut être très bénéfique pour faire avancer votre carrière et assumer des rôles plus stimulants au sein de votre organisation.
- Le programme de maîtrise ès sciences en analyse de données est un choix idéal pour les personnes qui cherchent à combler le fossé entre les données et leur potentiel pour créer un avantage concurrentiel dans les affaires. Les professionnels qui possèdent une base solide dans l'analyse et l'extraction de données volumineuses, la présentation et la création de rapports de données, l'analyse avancée et les concepts statistiques sont bien équipés pour accéder à des postes de niveau supérieur. Un programme complet qui couvre ces domaines peut fournir aux individus les outils nécessaires pour exceller dans leur carrière.
- Les professionnels qui cherchent à améliorer leurs capacités d'ingénierie et de codage peuvent grandement bénéficier de l'obtention d'une maîtrise ès sciences en informatique. Le programme propose un programme complet qui couvre les structures de données complexes et la programmation informatique, la gestion des problèmes MySQL, l'apprentissage automatique appliqué et l'application pratique de l'IA.
Quelles sont les compétences requises pour un Data Scientist ?
Si vous aspirez à devenir data scientist, il serait avantageux de posséder les compétences pertinentes suivantes :
#dix. Mathématiques
Les data scientists doivent avoir des connaissances avancées en informatique. Ils peuvent avoir besoin d'appliquer leur connaissance des statistiques et des probabilités afin de porter des jugements commerciaux éclairés.
#2. La capacité de communiquer
Si un data scientist fait une découverte qui pourrait avoir des répercussions sur l'informatique de l'entreprise, il doit rapporter ses résultats à la direction. Communiquer les découvertes et les percées oralement et par écrit est crucial.
#3. Compétence en analyse
Les scientifiques des données ont besoin de compétences analytiques pour s'assurer que leurs résultats sont fiables et pour développer des approches complètes pour résoudre les problèmes.
#4. Planification et ordonnancement
Les data scientists doivent apprendre à gérer efficacement leur temps afin de respecter les nombreux délais auxquels ils sont confrontés. La création d'un plan qui détaille les étapes de chaque cycle de projet vous aidera à choisir le meilleur ordre dans lequel les réaliser.
#5. Expertise avec les ordinateurs
La programmation est un outil commun que les data scientists utilisent dans leur travail quotidien. Des langages comme Python, R, SQL et Java pourraient s'avérer utiles.
#6. Compréhension technique
Les scientifiques des données doivent bien connaître le fonctionnement interne des bases de données et des outils de mégadonnées afin de faire leur travail efficacement. Il pourrait être utile d'avoir une certaine familiarité avec l'apprentissage automatique.
Que fait un Data Scientist au quotidien ?
En tant que scientifiques des données, une partie importante de leur temps est consacrée à mener des recherches approfondies, à élaborer méticuleusement des algorithmes complexes et à écrire avec diligence des lignes de code complexes pour fournir des réponses complètes à la myriade de questions qui se posent en relation avec les ensembles de données examinés. La collaboration est un aspect essentiel de la science des données, car elle implique de travailler avec une équipe pour collecter, comprendre et analyser des données afin d'extraire des informations et de prendre des décisions éclairées. Le processus de science des données implique également une compréhension approfondie des données, y compris leurs sources, leur qualité et leurs limites, ainsi que l'identification des variables et des modèles clés qui sont pertinents pour le problème à résoudre.
De plus, les scientifiques des données doivent être en mesure de communiquer efficacement leurs conclusions aux parties prenantes, y compris les cadres, les clients et les autres membres de l'équipe, pour s'assurer que les informations sont exploitables et percutantes. Dans l'ensemble, la science des données est une discipline à multiples facettes qui nécessite une combinaison de compétences techniques, d'expertise dans le domaine et d'une collaboration efficace pour réussir.
À quel point la science des données est-elle difficile ?
Le domaine de la science des données est largement reconnu comme un domaine d'étude difficile. L'acquisition d'un éventail diversifié de compétences et de connaissances est impérative, car de nombreux facteurs contribuent à ce phénomène. Les mathématiques, les statistiques et l'informatique sont les piliers fondamentaux de la science des données. L'aspect mathématique comprend trois composantes fondamentales : l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et la théorie statistique.
La science des données est-elle un métier informatique ?
Le rôle d'un scientifique des données est une profession informatique qui consiste à tirer parti d'outils informatiques et analytiques avancés pour extraire des informations à partir d'ensembles de données complexes. Semblable à de nombreuses professions informatiques qui se concentrent sur l'exploitation de technologies spécifiques au profit de leur organisation, le rôle d'un scientifique des données s'articule autour de l'utilisation des données pour soutenir leur organisation. Les professionnels spécialisés dans la gestion de grandes quantités de données jouent un rôle crucial dans l'extraction d'informations précieuses pour les entreprises. Leur principale responsabilité est de tirer une valeur commerciale significative des données qu'ils traitent.
La science des données nécessite-t-elle des mathématiques ?
Une base solide en mathématiques est essentielle pour poursuivre une carrière en science des données. En effet, le domaine implique de travailler avec des algorithmes d'apprentissage automatique, d'analyser des données et de découvrir des informations précieuses, qui nécessitent toutes une solide compréhension des concepts mathématiques. Bien que les mathématiques ne soient pas la seule condition préalable pour poursuivre une carrière ou une formation en science des données, elles sont souvent considérées comme l'une des composantes les plus cruciales.
Bibliographie
- simplilearn.com
- tremplin.com
- indeed.com
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