La demande de spécialistes des données a augmenté en raison de la quantité croissante de données que les entreprises collectent aujourd'hui, et il est peu probable que cette tendance s'inverse de sitôt. Les scientifiques des données sont grassement payés pour leur travail en aidant les entreprises à donner un sens à des ensembles de données énormes et complexes. De nombreux emplois d'entrée de gamme paient plus de 100,000 XNUMX $ par année. Des diplômes en science des données sont désormais proposés par un nombre croissant d'écoles et d'universités. Mais que se passe-t-il si vous n'avez pas la chance d'aller à l'université ? Ne vous inquiétez pas. vous pouvez toujours devenir data scientist sans diplôme. Vous pouvez devenir un data scientist sans diplôme en suivant simplement ce guide étape par étape. Nous examinerons également les distinctions entre un data scientist et un data analyst et le salaire requis.
Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?
Les entreprises produisent chaque jour d'énormes quantités de données. Tout, des informations sur les clients au suivi des stocks, est inclus dans ces données. Les scientifiques des données sont chargés de gérer et de transformer ces données en connaissances que les entreprises peuvent utiliser pour prendre des décisions importantes.
Peut-on devenir Data Scientist sans diplôme ?
Oui, il est possible de travailler en tant que data scientist sans diplôme. Bien que des diplômes avancés en mathématiques, en informatique et en statistiques puissent être demandés dans certaines descriptions de poste pour les scientifiques des données, il ne s'agit généralement pas de prérequis stricts.
Comment devenir Data Scientist sans diplôme
Le domaine le plus populaire est la science des données. La probabilité que les candidats possèdent un véritable diplôme en science des données est extrêmement faible car il s'agit d'un domaine relativement nouveau. Voici quelques actions essentielles qui vous aideront à devenir un data scientist sans diplôme pour compenser cela. Viennent ensuite :
#1. Obtenez les informations de base essentielles
De nombreuses branches des mathématiques, de l'informatique et des statistiques contribuent toutes au vaste domaine de la science des données. Vous pouvez en apprendre davantage sur ces sujets en lisant une variété de livres. Le guide complet de DataFlair sur les statistiques pour la science des données explique certaines des idées statistiques clés qui sont pertinentes pour la science des données.
De plus, vous pouvez en apprendre davantage sur des sujets tels que le calcul, l'algèbre linéaire, les probabilités, les mathématiques discrètes, etc. Vous pouvez apprendre Python et R, les deux langages de programmation les plus utilisés dans le domaine de la science des données, pour acquérir des connaissances sur les fondamentaux de la discipline. .
#2. Apprendre la science des données
Maintenant, apprendre la science des données est la deuxième étape critique pour devenir un scientifique des données sans diplôme. En quoi consiste la Data Science ? L'extraction de données, la transformation de données, le nettoyage, la visualisation et la prédiction ne sont que quelques-uns des éléments qui composent la science des données.
Chacun de ces éléments doit être maîtrisé séparément. Le storytelling est une composante essentielle de la science des données. Vous devez maîtriser une variété d'outils pour acquérir ces compétences. Par exemple, vous devez être familiarisé avec des programmes tels que ggplot2, seaborn et matplotlib pour la visualisation.
#3. Examinez des études de cas en temps réel
Une fois que vous avez une solide compréhension de la science des données et des nombreux outils impliqués dans le processus de science des données, vous devriez examiner et étudier de nombreuses études de cas sur la façon dont les grandes entreprises utilisent la science des données pour augmenter leurs opérations et leurs revenus.
#4. Entretenir les projets en cours
Vous devez travailler sur de vrais projets pour résoudre de vrais problèmes afin d'acquérir une bonne compréhension du sujet plus pratique de la science des données. Vos compétences en science des données progresseront grâce à l'acquisition d'une expérience pratique dans la résolution de problèmes réels.
Il peut être difficile de trouver un emploi en science des données en tant que nouveau diplômé, alors assurez-vous de travailler sur de vrais projets valables et de développer vos compétences.
# 5. Obtenir une certification
Bien que l'obtention d'une certification soit facultative, elle ne fera qu'augmenter vos chances de devenir data scientist sans diplôme. Vos compétences en implémentation de Data Science seront soulignées par une certification officielle.
Des entreprises telles que Microsoft, Cloudera, SAS et d'autres fournissent des certifications en science des données. Une liste de certains de ces certificats est fournie ci-dessous :
- Scientifique des données certifié SAS
- Cloudera Certified Associate : Certification de développeur Spark et Hadoop
- Associé certifié Microsoft Azure Data Scientist
- Créer un portefeuille.
Le travail que vous avez effectué dans le domaine de la science des données se reflète dans votre portefeuille. Plusieurs initiatives de Data Science peuvent vous aider à améliorer votre portefeuille. Vous pouvez attirer l'attention de plusieurs recruteurs en augmentant votre visibilité sur des plateformes comme Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public, etc.
Vous pouvez adapter votre portefeuille à une position particulière. Par exemple, si votre poste nécessite l'apprentissage automatique, vous devrez avoir des projets dans votre portefeuille qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique.
Le portefeuille d'analyse de données est un autre type de portefeuille qui vous permet de montrer la transformation, le nettoyage, la visualisation des données, etc. Le portefeuille narratif est la troisième catégorie d'un portefeuille, qui est une initiative complète qui convertit un problème commercial en science des données.
#7. Participez à des hackathons
Apprendre la science des données en la faisant est la meilleure méthode. Kaggle n'est que l'un des nombreux sites en ligne qui permettent une participation active aux compétitions de science des données. Vous pouvez construire votre portfolio et ajouter de l'expérience à votre CV en participant à ces concours.
Vous pouvez acquérir une compréhension approfondie de la façon d'appliquer la science des données dans des circonstances réelles en vous engageant dans un nettoyage, une transformation, une analyse et une visualisation approfondis des données. Acquérir de l'expérience en travaillant avec des défis variés en science des données vous aidera à développer vos compétences.
Nous avons suivi plusieurs processus, notamment l'acquisition de connaissances préalables, le développement de compétences essentielles en science des données, l'obtention de diplômes, la construction d'un portefeuille et la participation à différents concours. On peut néanmoins devenir data scientist sans diplôme en suivant ces étapes.
Diplôme en science des données
Un diplôme en science des données est un programme d'études qui se concentre sur les concepts, les méthodes et l'équipement utilisés sur le terrain. L'informatique, les statistiques et les connaissances du domaine sont toutes combinées dans le domaine interdisciplinaire de la science des données pour tirer des conclusions et des informations à partir des données.
Les cours de mathématiques, de statistiques, d'informatique, d'exploration de données, d'apprentissage automatique, de visualisation de données et de communication se retrouvent fréquemment dans les programmes menant à un diplôme en sciences des données. En outre, des programmes spécifiques peuvent proposer des cours dans des domaines particuliers tels que les affaires, la médecine ou les sciences sociales.
Des diplômes de premier cycle et des cycles supérieurs en science des données sont disponibles. Certains collèges proposent des diplômes spécialisés en science des données, tandis que d'autres proposent des diplômes dans des matières axées sur la science des données, telles que les statistiques, l'informatique ou les technologies de l'information.
Les diplômés des programmes d'études en science des données peuvent travailler en tant que scientifiques des données, analystes, ingénieurs spécialisés dans l'apprentissage automatique, ingénieurs des données, analystes commerciaux et de nombreux autres postes connexes. Un diplôme en science des données pourrait être un investissement judicieux pour les personnes qui cherchent à entrer dans ce domaine de travail, car il existe un besoin croissant d'informations basées sur les données dans tous les secteurs.
Quelles sont certaines universités qui offrent des diplômes en sciences des données ?
Des diplômes de premier cycle et des cycles supérieurs en science des données sont disponibles dans de nombreux collèges. Voici quelques exemples de collèges qui offrent des diplômes en science des données :
- Massachusetts Institute of Technology (MIT) - Baccalauréat ès sciences en informatique et ingénierie avec une concentration en science des données
- Université Carnegie Mellon - Baccalauréat ès sciences en statistique et science des données
- Université de Californie, Berkeley - Baccalauréat ès sciences en science des données
- Université de New York - Baccalauréat ès sciences en science des données
- Université de Stanford - Master of Science en statistique: Data Science
- Université de Columbia - Master of Science en science des données
- Université de Washington - Master of Science en science des données
- Université du Texas à Austin - Master of Science en science des données
- Université Johns Hopkins - Master of Science en science des données
- Université de Californie, San Diego - Master of Science en science et ingénierie des données
Il existe de nombreuses autres universités qui proposent des diplômes en science des données ; Ce ne sont là que quelques exemples. Pour choisir le programme qui correspond le mieux à vos objectifs académiques et professionnels, il est crucial de faire des recherches et de comparer plusieurs options.
Salaire de Data Scientist
Le salaire d'un data scientist peut varier en fonction de plusieurs facteurs, notamment le lieu, le secteur, les années d'expérience, le niveau d'études et les responsabilités professionnelles particulières. Cependant, en raison de la forte demande de scientifiques des données, ils sont généralement bien payés.
Le salaire de base typique d'un data scientist aux États-Unis est d'environ 113,000 76,000 $ par an, selon Glassdoor. Néanmoins, selon les facteurs susmentionnés, ce chiffre peut varier d'environ 180,000 XNUMX $ à plus de XNUMX XNUMX $ annuellement.
De nombreux scientifiques des données peuvent recevoir des primes, des options d'achat d'actions et d'autres types de rémunération en plus de leur salaire normal. Les scientifiques des données peuvent être en mesure de gagner plus d'argent et de recevoir des rémunérations plus lucratives dans certains secteurs, comme la technologie et la finance.
Il est important de se rappeler que le salaire des data scientists peut varier selon le pays et la région. Par exemple, Payscale estime que le salaire annuel moyen d'un data scientist au Royaume-Uni est d'environ 47,000 XNUMX £.
Dans l'ensemble, le sujet de la science des données a un grand potentiel de revenus et il existe une forte demande de scientifiques des données dans diverses entreprises.
Scientifique des données vs analyste des données
Selon le rapport 2023 sur l'avenir des postes du Forum économique mondial, un analyste de données par rapport à un scientifique de données représente deux des postes les plus demandés et les mieux rémunérés, avec les spécialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique et les spécialistes de la transformation numérique.
Bien qu'il y ait incontestablement beaucoup d'intérêt pour les professionnels des données, il n'est pas toujours évident de distinguer un analyste de données d'un scientifique des données. Bien qu'ils le fassent différemment, les deux rôles incluent le travail avec des données.
Analystes de données Vs. Scientifiques des données : que font-ils ?
L'une des plus grandes différences entre un data scientist et un analyste est ce qu'il fait avec les données.
Les analystes de données utilisent souvent des outils tels que les langages de programmation SQL, R ou Python, des logiciels de visualisation de données et des analyses statistiques pour travailler avec des données structurées afin de résoudre des problèmes commerciaux réels. Les tâches typiques d'un analyste de données pourraient être :
- Identifier les besoins d'information en collaboration avec les dirigeants de l'organisation
- Utiliser des sources primaires et secondaires pour recueillir des informations
- Réorganisation et nettoyage des données pour analyse
- Examiner des ensembles de données pour trouver des modèles et des tendances qui peuvent être transformés en connaissances pouvant être utilisées
- Présentation des résultats facile à comprendre pour guider les décisions basées sur les données
Lorsqu'ils traitent avec l'inconnu, les scientifiques des données utilisent fréquemment des approches de données plus sophistiquées pour générer des prévisions futures. Ils pourraient développer des techniques de modélisation prédictive capables de gérer à la fois des données structurées et non structurées, ou ils pourraient automatiser leurs algorithmes d'apprentissage automatique. Ce poste est généralement considéré comme une version améliorée d'un analyste de données. Les tâches quotidiennes typiques pourraient inclure :
- Collecte, purification et traitement des données non traitées
- Utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique et de modèles prédictifs pour récolter de grands ensembles de données
- Créer des instruments et des procédures pour suivre et évaluer l'exactitude des données
- Création de tableaux de bord, de rapports et d'outils de visualisation de données
- Programmation de la collecte et du traitement des données de manière automatisée
Différences et similitudes entre un analyste de données et un scientifique de données
Un baccalauréat dans un domaine quantitatif comme les mathématiques, l'informatique ou les statistiques est nécessaire pour les deux options professionnelles.
Un analyste de données peut consacrer plus de temps à l'analyse de routine tout en fournissant systématiquement des rapports. Les méthodes utilisées pour modifier, stocker et analyser les données peuvent être créées par un data scientist. En termes simples, un scientifique des données développe de nouvelles façons de collecter et d'analyser les données à utiliser par les analystes, tandis qu'un analyste de données donne un sens aux données déjà collectées.
Si vous aimez à la fois la programmation informatique, les mathématiques et les statistiques, n'importe quel cheminement de carrière pourrait convenir à vos aspirations professionnelles. Un analyste se concentre souvent sur la fourniture de réponses détaillées concernant les opérations de l'entreprise. Pour créer des approches innovantes pour poser et répondre à des problèmes importants, un scientifique des données peut opérer à un niveau plus macro.
Les rôles sont parfois caractérisés par les outils qu'ils emploient, bien que chaque fonction se préoccupe d'utiliser l'analyse des données pour fournir des informations pouvant être utilisées par l'entreprise. Être compétent avec les logiciels de bases de données relationnelles, les applications de business intelligence et les outils statistiques est bénéfique pour les analystes de données. Python, Java et l'apprentissage automatique sont fréquemment utilisés par les data scientists pour modifier et analyser les données.
Scientifique des données ou analytique : exigences en matière de formation
Un baccalauréat dans une matière comme les mathématiques, les statistiques, l'informatique ou la finance est généralement nécessaire pour les postes d'analyste de données. Les scientifiques des données détiennent souvent une maîtrise ou un doctorat en science des données, en technologie de l'information, en mathématiques ou en statistiques, tout comme de nombreux analystes de données avancés.
Bien qu'un diplôme ait toujours été la voie principale vers une carrière dans les données, de nouvelles alternatives s'ouvrent désormais pour ceux qui n'ont pas de diplôme ou d'expérience préalable. Vous pouvez acquérir les connaissances et les capacités requises pour un poste d'analyste de données débutant en moins de six mois d'études en obtenant un certificat professionnel en analyse de données de Google ou d'IBM, tous deux accessibles sur Coursera. Avec le certificat Google en main, vous aurez accès à un réseau de recrutement de plus de 130 entreprises.
Travailler d'abord en tant qu'analyste de données peut être une méthode fantastique pour démarrer une carrière de data scientist si vous ne faites que commencer.
De quelles qualifications avez-vous besoin pour être un Data Scientist ?
Un baccalauréat en informatique, en science des données ou dans une discipline étroitement liée est souvent requis pour les scientifiques des données. Cependant, une maîtrise en science des données ou dans un domaine étroitement lié est préférée par de nombreux emplois dans cette industrie.
Combien de temps faut-il pour devenir Data Scientist ?
Un data scientist passe normalement au moins quatre ans d'études à temps plein pour obtenir un baccalauréat en science des données, en informatique ou dans une discipline étroitement liée.
Est-il difficile de devenir Data Scientist ?
Nécessite généralement une solide formation en mathématiques et en informatique, ainsi qu'une expertise préalable dans le travail avec des quantités massives de données.
Puis-je devenir Data Scientist en 1 an ?
Oui. En aussi peu que 12 semaines, vous pouvez acquérir les compétences nécessaires pour devenir un scientifique des données.
Le data scientist est-il un travail stressant ?
Oui. De nombreux experts en données ont décrit le domaine de l'analyse de données comme exigeant.
Qu'est-ce qu'un data scientist débutant ?
Un data scientist débutant examine, déchiffre et rassemble d'énormes quantités de données.
Conclusion
Un scientifique des données est un spécialiste qui extrait des données pour obtenir des informations et des idées en utilisant des compétences statistiques, de codage et d'analyse. De nombreux secteurs différents, notamment la banque, la santé, la technologie et autres, sont en forte demande de data scientists.
Il faut normalement avoir une base solide en mathématiques, en statistiques, en informatique et une expérience de domaine dans un certain domaine pour devenir un scientifique des données. En plus des disciplines connexes comme l'informatique et les statistiques, plusieurs collèges offrent également des programmes de premier cycle et des cycles supérieurs en science des données.
Une carrière en science des données offre un potentiel de revenus important, les scientifiques des données gagnant souvent des salaires supérieurs à la moyenne. De plus, à mesure que la prise de décision basée sur les données devient plus cruciale dans les entreprises, ce domaine offre des perspectives de croissance et de progrès.
Pour ceux qui ont une passion pour l'analyse de données, la résolution de problèmes et l'innovation, la science des données est une industrie en pleine expansion qui offre des opportunités passionnantes.
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Bibliographie
