Le travail d'un scientifique des données implique la collecte d'informations, l'analyse de l'informatique décisionnelle et l'utilisation de statistiques. De nombreuses entreprises et industries embauchent des scientifiques des données car ils possèdent des compétences essentielles en analyse de données qui peuvent orienter les processus de prise de décision. Si vous envisagez de devenir data scientist, vous devriez en savoir plus sur votre potentiel de revenus.
Dans cet article, nous aborderons le salaire et les perspectives d'emploi d'un data scientist, ainsi que des conseils pour vous aider à exceller dans ce domaine.
Qui est un Data Scientist?
Un data scientist est un expert en analyse qui collecte, analyse et interprète les données pour aider à la prise de décision organisationnelle. Le rôle d'un data scientist comprend des aspects de diverses vocations traditionnelles et techniques. Tels que les mathématiciens, les scientifiques, les statisticiens et les programmeurs informatiques. Cela implique l'application de techniques d'analyse modernes, telles que l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive, ainsi que des principes scientifiques.
Ils travaillent fréquemment avec de grandes quantités de données dans le cadre d'initiatives de science des données pour développer et tester des hypothèses, faire des inférences et analyser des éléments tels que les tendances des clients et du marché, les risques financiers, les menaces de cybersécurité, les transactions boursières, les besoins de maintenance des équipements et les conditions médicales.
Que fait exactement un Data Scientist ?
Les data scientists décident des questions que leur équipe doit poser et comment y répondre en utilisant les données. Ils créent fréquemment des modèles de prédiction pour faciliter la théorisation et la prévision.
Au quotidien, ils peuvent effectuer les tâches suivantes :
- Identifiez les modèles et les tendances dans les ensembles de données pour obtenir des informations.
- Créez des algorithmes et des modèles de données pour prédire les résultats. Appliquer des approches d'apprentissage automatique pour améliorer la qualité des données ou des offres de produits.
- Communiquer les recommandations aux autres équipes et aux cadres supérieurs
- Déployez des outils de données tels que Python, R, SAS ou SQL dans l'analyse des données Restez à jour sur les avancées de la science des données
Rôles et responsabilités des scientifiques de données
Dans les organisations, les scientifiques des données prennent la tête des applications de la science des données. Ils sont souvent chargés de localiser des informations qui permettront des campagnes de marketing plus efficaces, un meilleur service client, une gestion plus solide de la chaîne d'approvisionnement et de meilleures décisions et stratégies commerciales. Pour ce faire, ils analysent des ensembles de données quantitatives et qualitatives en fonction des exigences de certaines applications.
Ils peuvent également être invités à enquêter sur des données sans être confrontés à un défi commercial spécifique à relever. Dans ce cas, ils doivent connaître à la fois les données et l'entreprise afin de formuler des questions, d'effectuer des analyses et de fournir des informations aux dirigeants d'entreprise sur les améliorations potentielles des opérations commerciales, des biens ou des services.
Leurs principales tâches comprennent les activités suivantes :
- Obtention et préparation des données pertinentes à utiliser dans les applications d'analyse
- Utilisation de divers types d'outils d'analyse pour détecter des modèles, des tendances et des relations dans des ensembles de données
- Développer des modèles statistiques et prédictifs à exécuter par rapport aux ensembles de données
- Et produire des visualisations de données, des tableaux de bord et des rapports pour communiquer leurs conclusions.
- De nombreuses entreprises comptent sur eux pour développer et promouvoir les meilleures pratiques en matière de collecte, de préparation et d'analyse de données.
En outre, ils créent des technologies d'IA à usage interne ou externe, telles que des systèmes d'IA conversationnels, la robotique pilotée par l'IA et d'autres machines autonomes, telles que des composants vitaux dans les voitures autonomes.
Diplômes et compétences nécessaires
Les scientifiques des données doivent être capables d'accomplir une variété de tâches difficiles de planification, de modélisation et d'analyse dans les délais. Compte tenu de cela, expertise dans de nombreux outils et bibliothèques de science des données ; les plateformes de Big Data telles que Spark, Kafka, Hadoop et Hive ; et des langages de programmation tels que Python, R, Julia, Scala et SQL sont requis.
L'exploration de données, la modélisation prédictive, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur font partie des compétences techniques nécessaires pour le poste, tout comme le traitement initial des données et la préparation des données. Travailler avec un mélange de données structurées, semi-structurées et non structurées est souvent nécessaire, en particulier dans les environnements de Big Data qui contiennent une variété de types de données. Il est également nécessaire d'avoir une expérience préalable des techniques de recherche statistique et d'analyse, y compris la classification, le regroupement, la régression et la segmentation. Dans certaines circonstances, une connaissance du traitement automatique du langage naturel (TAL) est également requise.
Voici quelques exemples de compétences requises précisées dans les offres d'emploi :
Éducation, formation et accréditation
Un baccalauréat dans un domaine technique est requis pour la majorité des emplois en science des données. Cependant, la plupart d'entre eux ont une maîtrise en statistiques, en science des données, en informatique ou en mathématiques. Dans l'édition 2021 du sondage annuel de la filiale de Google Kaggle sur l'apprentissage automatique et la science des données, 47.7 % des plus de 3,600 15 répondants employés comme scientifiques des données ont affirmé qu'ils avaient une maîtrise, tandis que XNUMX % avaient un doctorat.
En comparaison, selon l'étude, 30.1 % possédaient un baccalauréat. Cependant, Kaggle, une communauté en ligne d'apprentissage automatique et de science des données, a souligné que la proportion de répondants titulaires d'un diplôme universitaire n'a augmenté que ces dernières années.
Les scientifiques de données potentiels et expérimentés peuvent également bénéficier de camps d'entraînement et de cours en ligne fournis par des plateformes éducatives telles que Coursera, Udemy et Kaggle. De plus, des options de certification sont disponibles auprès des universités, des fournisseurs de technologie et des organisations industrielles.
Principaux sous-domaines en science des données
Les disciplines suivantes sont des composantes importantes du travail d'un data scientist :
#1. Préparation des données
La première étape des applications de la science des données consiste à collecter et à préparer les données pour analyse. Le processus d'obtention, de purification, d'organisation, de manipulation et de validation des ensembles de données à des fins d'analyse est appelé préparation des données. Au cours du processus de préparation des données, les scientifiques des données et les ingénieurs des données collaborent fréquemment.
#2. Analyse des données
L'objectif principal des efforts de science des données est d'analyser les données afin de découvrir des modèles, des corrélations, des anomalies et d'autres informations importantes. Dans l'ensemble, leur travail d'analyse vise à stimuler les performances de l'entreprise et à aider les entreprises à acquérir un avantage concurrentiel sur leurs concurrents.
#3. Données minières
Travailler pour trouver des modèles et des liens dans des ensembles de données massifs fait partie des initiatives d'analyse de données. L'exploration de données est souvent réalisée en appliquant des algorithmes avancés aux données étudiées. Les résultats des algorithmes sont ensuite utilisés par les data scientists pour développer des modèles analytiques.
#4. Apprentissage par machine
L'apprentissage automatique est de plus en plus à l'origine de l'exploration et de l'analyse de données, dans lesquelles des algorithmes sont créés pour en savoir plus sur les ensembles de données, puis identifier les informations souhaitées qu'ils contiennent. Ils sont en charge de la formation et de la supervision des algorithmes d'apprentissage automatique selon les besoins. L'apprentissage en profondeur est une forme plus avancée d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels.
#5. Modélisation qui prédit l'avenir
Les scientifiques des données doivent souvent être en mesure de développer des modèles prédictifs de divers scénarios commerciaux afin d'examiner les conséquences et les comportements potentiels. Des modèles peuvent être créés pour prévoir comment divers clients répondront aux offres marketing ou pour identifier des indications potentielles de maladie.
Enquête statistique. Un travail en science des données implique également l'analyse d'ensembles de données à l'aide d'outils d'analyse statistique. L'analyse statistique est un élément clé du travail des scientifiques des données pour étudier les données et découvrir des tendances et des modèles cachés pour l'analyse et l'interprétation.
Visualisation des données. Les résultats des applications de science des données sont généralement placés dans des graphiques ou d'autres types de visualisations de données afin que les dirigeants d'entreprise et les travailleurs puissent facilement les comprendre. En outre, ils combinent fréquemment diverses visualisations pour créer des rapports, des tableaux de bord interactifs ou des histoires de données détaillées.
Comment devenir Data Scientist
En règle générale, devenir un scientifique des données nécessite une formation formelle. Voici quelques éléments de réflexion.
#1. Obtenir un diplôme en science des données
Les employeurs préfèrent voir des diplômes universitaires pour garantir que vous avez les connaissances nécessaires pour gérer un travail en science des données, bien que ce ne soit pas toujours essentiel. Pour prendre une longueur d'avance dans l'industrie, envisagez de poursuivre un baccalauréat pertinent en science des données, en statistiques ou en informatique.
#2. Améliorer les capacités pertinentes
Envisagez de suivre un cours en ligne ou de vous inscrire à un camp d'entraînement connexe si vous pensez pouvoir améliorer vos compétences en matière de données concrètes. Voici quelques-unes des compétences que vous souhaiterez posséder :
Langages informatiques
Ils peuvent s'attendre à passer du temps à trier, analyser et gérer d'énormes quantités de données à l'aide de langages informatiques.
Apprentissage automatique et apprentissage en profondeur
Utiliser l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur dans votre travail en science des données signifie augmenter constamment la qualité des données que vous collectez et peut-être être en mesure de prédire les résultats des futurs ensembles de données. Un cours d'apprentissage automatique peut vous apprendre les bases.
Données volumineuses
Certains employeurs voudront peut-être voir que vous avez de l'expérience dans le traitement de grandes quantités de données. Hadoop et Apache Spark sont deux frameworks logiciels utilisés pour traiter des données volumineuses.
Communication
Même les data scientists les plus brillants seront incapables d'apporter un changement s'ils ne sont pas en mesure de transmettre efficacement leurs résultats. Les scientifiques des données recherchent souvent la capacité de communiquer des idées et des résultats à la fois verbalement et par écrit.
#3. Trouver un poste d'analyste de données d'entrée de gamme
Bien qu'il existe de nombreuses voies pour devenir un scientifique des données, commencer dans une profession d'entrée de gamme comparable pourrait être un bon point de départ. Recherchez des emplois qui impliquent beaucoup de données, comme analyste de données, analyste en intelligence d'affaires, statisticien ou ingénieur de données. Au fur et à mesure que vos connaissances et vos talents grandissent, vous pouvez gravir les échelons pour devenir un scientifique.
#4. Préparez-vous pour les entretiens avec les Data Scientists
Vous vous sentirez peut-être prêt à passer à la science des données après quelques années de travail avec l'analyse de données. Préparez les réponses aux questions d'entrevue prévues une fois que vous avez obtenu une entrevue. Parce que les emplois de data scientist peuvent être très techniques, des questions techniques et comportementales peuvent vous être posées. Préparez-vous aux deux en énonçant votre réponse à haute voix. La préparation d'exemples tirés de vos expériences professionnelles ou académiques antérieures pourrait vous aider à paraître confiant et compétent aux yeux des intervieweurs.
Quelle est la différence entre un Data Analyst et un Data Scientist ?
Les analystes de données et les scientifiques de données recherchent des tendances ou des modèles dans les données pour découvrir de nouvelles approches permettant aux entreprises de prendre de meilleures décisions opérationnelles. Cependant, les scientifiques des données ont plus de responsabilités et sont souvent considérés comme plus expérimentés que les analystes de données.
On s'attend souvent à ce que les scientifiques des données génèrent leurs propres questions sur les données, bien que les analystes de données puissent aider les équipes qui ont déjà des objectifs en tête. Un scientifique des données peut également consacrer plus de temps à la construction de modèles, à l'application de l'apprentissage automatique ou à la combinaison d'une programmation complexe pour localiser et analyser des données.
Salaire de Data Scientist
Le revenu moyen d'un data scientist aux États-Unis est de 108,659 XNUMX $ par an.
Selon le Bureau of Labor Statistics (BLS) des États-Unis, les professions de data scientists devraient augmenter de 36 % au cours des dix prochaines années (bien plus rapidement que la moyenne nationale).
L'émergence des mégadonnées et leur importance croissante pour les entreprises et autres organisations ont été liées à la demande accrue.
Citoyens Data Scientists Vs. Scientifiques des données
De nombreuses entreprises s'appuient désormais sur des data scientists citoyens pour entreprendre des travaux d'analyse en plus de data scientists expérimentés. Il peut s'agir de spécialistes BI, d'analystes commerciaux, d'utilisateurs professionnels connaissant les données et d'autres membres du personnel qui participent aux efforts de science des données. Voici les distinctions entre les deux groupes :
#1. Éducation
Alors que les scientifiques des données ont généralement des diplômes pertinents, les scientifiques des données citoyens peuvent avoir une formation diversifiée et peu ou pas de formation professionnelle en science des données. Cependant, ils ont souvent acquis une connaissance des outils et des systèmes d'analyse, ce qui leur permet de développer des modèles et d'effectuer des tâches d'analyse raisonnablement difficiles.
#2. Codage
Pour entreprendre des études de routine, les citoyens scientifiques des données s'appuient généralement sur des logiciels qui offrent des outils de modélisation analytique prédéfinis, des fonctionnalités de glisser-déposer et des algorithmes conviviaux. Bien qu'ils puissent toujours identifier des modèles ou des points de données importants, les data scientists expérimentés peuvent construire des algorithmes personnalisés complexes et aborder l'analyse des données de manière plus avancée.
#3. Un salaire
Comme dit précédemment, un data scientist est un poste bien rémunéré. Les data scientists citoyens, en revanche, peuvent être des passe-temps ou des bénévoles qui ne sont pas rémunérés en plus de leur salaire habituel, mais certains peuvent recevoir une rémunération supplémentaire pour le travail de data science qu'ils mènent.
Combien gagnent les data scientists en Californie
Dans la région de Californie, le salaire total estimé d'un Data Scientist est de 169,306 128,620 $, avec un salaire moyen de 40,686 25 $. Ces chiffres indiquent la médiane, qui est le milieu des fourchettes salariales calculées par notre méthodologie exclusive d'estimation de la rémunération totale et basée sur les salaires soumis par nos utilisateurs. Le salaire supplémentaire devrait être de 75 XNUMX $ par année. Une rémunération supplémentaire peut inclure une incitation monétaire, une commission, des pourboires et une participation aux bénéfices. La « gamme la plus probable » représente les nombres compris entre le XNUMXe et le XNUMXe centile de toutes les données salariales disponibles pour ce rôle.
Les data scientists peuvent-ils gagner beaucoup d'argent ?
Selon Glassdoor, les professionnels de la science des données aux États-Unis gagnent généralement environ 117,000 XNUMX $ par an. Cela peut cependant varier en fonction d'un certain nombre de critères, y compris les années d'expérience, le degré d'éducation, l'industrie, la région et le domaine de spécialisation.
Les Data Scientists peuvent-ils gagner 300k par an ?
Le 75e centile du revenu de base d'un responsable de la science des données au niveau 3 est de 310,000 13 USD, ce qui représente une croissance annuelle de 105,000 %. Le salaire de base typique des professionnels de l'IA en tant que contributeurs individuels varie de 1 175,000 $ pour le niveau 3 à XNUMX XNUMX $ pour les contributeurs de niveau XNUMX.
Quel est le salaire d'un Data Scientist ?
Le revenu national moyen d'un data scientist est de 124,493 XNUMX $ par an, selon Indeed Salaries. Cela dépend de divers critères, notamment la région, l'industrie et le niveau d'expertise. Cliquez sur le lien fourni pour obtenir les informations salariales les plus récentes d'Indeed.
Les data scientists peuvent-ils gagner 200 XNUMX $ ?
Le package de revenus le plus élevé déclaré pour un Data Scientist chez LinkedIn est de 388,546 229,000 $ par an en rémunération totale. Cela comprend à la fois le salaire de base et toute éventuelle rémunération en actions et primes. Selon LinkedIn, le revenu total annuel médian pour le rôle de Data Scientist est de XNUMX XNUMX $.
Pouvez-vous devenir millionnaire en tant que Data Scientist ?
La science des données, comme toute autre voie professionnelle, a le potentiel de vous rendre riche. Cependant, le chemin vers un travail réussi axé sur les données implique un engagement et beaucoup de travail acharné ; cela n'arrivera pas rapidement.
Combien gagnent les scientifiques de données Python ?
Le salaire annuel moyen d'un Python Data Scientist aux États-Unis est de 127,128 31 $ au 2023 juillet 61.12. Si vous avez besoin d'un calculateur de salaire rapide, cela équivaut à environ 2,444 $ de l'heure. Cela équivaut à 10,594 XNUMX $ par semaine ou XNUMX XNUMX $ par mois.
À quel point la science des données est-elle difficile ?
Entrer dans un diplôme en science des données peut être difficile car il nécessite une base solide en mathématiques, en statistiques et en programmation informatique. Les compétences et les informations nécessaires pour exceller dans ce domaine, en revanche, peuvent être obtenues par toute personne ayant la bonne quantité de travail et de dévouement.
Conclusion
On s'attend souvent à ce que les scientifiques des données génèrent leurs propres questions sur les données, bien que les analystes de données puissent aider les équipes qui ont déjà des objectifs en tête. Un scientifique des données peut également consacrer plus de temps à la construction de modèles, à l'application de l'apprentissage automatique ou à la combinaison d'une programmation complexe pour localiser et analyser des données.
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Bibliographie
