La science des données est un sujet qui ne cesse de se développer et de changer, et il semble parfois qu'une nouvelle utilisation de la science des données soit découverte chaque jour. Les scientifiques des données sont très demandés dans tous les secteurs, y compris la banque et la santé, ce qui en fait un domaine intéressant (et lucratif). Bien qu'il soit évident que le domaine de la science des données est en pleine expansion, s'y lancer n'est pas aussi simple. Il est plus difficile de devenir data scientist que de devenir médecin ou avocat, les deux professions avec des salaires d'entrée à six chiffres. C'est la raison pour laquelle nous avons écrit ce guide. Nous passerons en revue ci-dessous certains des emplois les plus typiques de la science des données d'entrée de gamme à distance. Nous passerons également en revue les principes fondamentaux des cours requis pour réussir dans les emplois en science des données chez Amazon.
Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?
Les scientifiques des données utilisent la technologie pour conclure les vastes volumes de données qu'ils collectent. C'est un domaine qui nécessite une maîtrise des statistiques, du raisonnement numérique et de la programmation informatique. De plus, vous devez être un communicateur habile pour transmettre les résultats de votre étude et expliquer comment ils répondent à une question plus générale à laquelle vous essayez de répondre.
Est-il difficile de décrocher des emplois d'entrée de gamme en science des données à distance ?
Si vous avez les compétences nécessaires, il n'est pas difficile d'obtenir un emploi débutant en science des données. Avec la croissance de la science des données, il existe de nombreuses options pour ceux qui ont peu ou pas d'expérience pour entrer dans le secteur. Un camp d'entraînement en science des données est incontestablement bénéfique.
Emplois en science des données Niveau d'entrée
Il existe de nombreux emplois disponibles pour ceux qui souhaitent débuter leur carrière en science des données. Voici une liste de sept emplois d'entrée de gamme en science des données pour vous aider à démarrer.
#1. Data Scientist Stagiaire
Un stagiaire data scientist est une nouvelle recrue qui travaille aux côtés de data scientists plus expérimentés pour apprendre les ficelles du domaine.
Ce que vous allez faire
Les stagiaires dans le domaine de la science des données travaillent généralement sur l'analyse statistique ou la préparation des données. Ils peuvent prendre en charge la création de tout nouveaux algorithmes, de modèles d'apprentissage automatique ou même de visualisations qui montrent comment les données sont utilisées. Les stagiaires en science des données ont parfois la chance de travailler sur des projets d'analyse propres à l'organisation où ils effectuent leur stage.
Le salaire
Un stagiaire data scientist peut s'attendre à gagner un salaire annuel médian de 93,452 XNUMX $.
Exigences et compétences de base
Les data scientists stagiaires doivent avoir une expérience préalable de l'utilisation de divers programmes, y compris Excel. De plus, ils doivent être familiarisés avec les langages de programmation tels que Python, R ou SAS.
#2. Scientifique des données junior
Un data scientist junior apprend à collecter, examiner et présenter des données afin que d'autres puissent les utiliser. Ils sont nouveaux dans la discipline de la science des données.
Ce que vous allez faire
L'analyse, le rapport et la transmission des résultats de l'analyse sont des tâches qu'un data scientist junior effectue de la même manière qu'un data scientist senior. Un data scientist junior est moins susceptible d'être en charge de projets, c'est la différence. De plus, ils sont moins susceptibles d'avoir de l'expérience avec des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués ou d'énormes ensembles de données.
Le salaire
Un data scientist junior gagne en moyenne 100,265 XNUMX $ par an, selon Glassdoor.
Exigences et compétences de base
Vous aurez besoin de connaissances fondamentales en statistiques et en informatique pour réussir en tant que data scientist junior. De plus, vous devrez savoir utiliser les bases de données SQL et écrire du code Python. Vous pouvez également avoir besoin d'une expertise en analyse commerciale, selon l'organisation pour laquelle vous travaillez.
#3. Ingénieur de données junior
Un ingénieur de données junior à la recherche d'une expérience pratique a récemment terminé un programme de science des données. Il peut s'agir d'un stagiaire, d'un employé à temps partiel ou à temps plein.
Ce que vous allez faire
Le poste nécessite une connaissance approfondie de la technologie des données, y compris la collecte, le stockage et l'analyse des données. Contrairement aux ingénieurs seniors, les ingénieurs de données juniors travaillent souvent sur des projets open source plus petits et ont moins d'autorité.
Le salaire
Un ingénieur de données junior peut gagner un salaire annuel moyen de 88,788 XNUMX $.
Exigences et compétences de base
Un ingénieur de données junior doit comprendre comment les données sont enregistrées, traitées et affichées. Vous devez bien connaître les bases de Python et SQL, ainsi que de solides bases en apprentissage automatique, en statistiques et en mathématiques.
#4. Analyste de données junior
Les fondements de l'analyse de données sont bien compris par un analyste de données junior, qui apprend encore à utiliser ces compétences dans un cadre professionnel.
Ce que vous allez faire
Pour apprendre à interpréter et à appliquer une variété d'outils, les analystes de données juniors collaborent fréquemment avec des analystes seniors et des responsables analytiques. Ils gèrent et analysent d'énormes données. De plus, ils aident les autres travailleurs à hiérarchiser les projets et à nettoyer les données afin qu'ils puissent être terminés rapidement.
Le salaire
Le revenu annuel typique d'un analyste de données junior est de 57,456 XNUMX $.
Exigences et compétences de base
Vous devez être méticuleux, avoir d'excellentes compétences en communication, aimer travailler en équipe et gérer avec succès des projets d'équipe si vous souhaitez être employé en tant qu'analyste de données junior. De plus, vous devez être familiarisé avec les concepts statistiques et probabilistes fondamentaux ainsi qu'avec plusieurs langages de programmation de science des données, tels que R, Python, SAS/SPSS ou SQL.
#5. Modeleur de données junior
La structure de la base de données d'une entreprise est créée et maintenue par des modélisateurs de données juniors, qui sont des modélisateurs de données débutants.
Ce que vous allez faire
Un modélisateur de données junior peut également être chargé d'autres tâches, notamment la création de déclencheurs et d'index en plus de la création de tables, de colonnes et de relations entre les tables.
Le salaire
Un modélisateur de données au niveau de départ peut gagner jusqu'à 102,851 XNUMX $ par an.
Exigences et compétences de base
Vous devez avoir une compréhension de base des bases de données relationnelles, de SQL et de la création de requêtes pour être employé en tant que modélisateur de données junior. De plus, vous devez être capable d'opérer sur une variété de plates-formes, y compris SQL et Microsoft Excel.
#6. Administrateur de base de données junior
Un administrateur de base de données junior a une portée limitée de tâches administratives, mais aide à gérer un site Web ou une application basé sur une base de données.
Ce que vous allez faire
Un administrateur de base de données junior aide à gérer quotidiennement une base de données. Ils créent de nouvelles bases de données et tables, surveillent les performances et résolvent les problèmes lorsque leurs bases de données rencontrent des problèmes.
Le salaire
Le salaire annuel d'un administrateur de base de données junior peut atteindre 71,834 XNUMX $.
Exigences et compétences de base
Les administrateurs de bases de données juniors doivent être capables de créer des requêtes dans plusieurs langages de programmation, tels que Python ou SQL. De plus, ils doivent être capables de gérer leurs bases de données à l'aide de programmes tels que SQL Management Studio ou Toad.
#7. Analyste junior en apprentissage machine
L'analyste junior en apprentissage automatique a une solide formation en mathématiques et en informatique, mais il perfectionne encore ses compétences en analyse de données.
Ce que vous allez faire
Avant d'aborder des sujets plus complexes comme les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur, un analyste junior en apprentissage automatique se familiarisera d'abord avec les nombreux types d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé. Ils étudieront également des méthodes telles que la régression linéaire et le clustering k-means. On attendra également d'un analyste junior en apprentissage automatique qu'il comprenne la valeur de l'analyse de données et son incidence sur les choix commerciaux.
Le salaire
Un analyste junior en apprentissage automatique avec moins d'un an d'expérience peut s'attendre à gagner 103,522 XNUMX $ par an.
Exigences et compétences de base
Vous devez avoir une solide compréhension des statistiques et des probabilités pour être embauché en tant qu'analyste junior en apprentissage automatique. Vous devrez être en mesure d'interpréter les données et d'expliquer pourquoi votre analyse est importante. Il est également crucial de bien comprendre les limites de la régression linéaire.
Emplois en science des données à distance
Il existe de nombreuses options pour les emplois à distance dans le domaine de la science des données, qui lui convient parfaitement. Voici quelques exemples d'emplois en science des données à distance :
- Scientifique des données à distance: De nombreuses entreprises font appel à des data scientists à distance pour un large éventail d'initiatives, notamment l'analyse de données, l'apprentissage automatique et la visualisation de données.
- Analyste de données à distance: Les analystes de données à distance sont chargés de collecter, d'analyser et de déchiffrer les données pour offrir des informations aux parties prenantes de l'entreprise. Ils pourraient également être chargés de créer des tableaux de bord et des rapports pour partager des informations sur les données.
- Ingénieur en apprentissage automatique à distance: Les ingénieurs en apprentissage automatique à distance sont chargés de développer et de mettre en pratique des algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse et l'interprétation des données. De plus, ils peuvent être chargés de créer des modèles de prédiction ou de planifier des essais pour vérifier les hypothèses.
- Analyste d'intelligence d'affaires à distance: Les analystes décisionnels à distance sont chargés d'obtenir et d'évaluer les données de l'entreprise afin d'offrir des idées et des suggestions aux décideurs. Ils pourraient également être chargés de créer des rapports et des visualisations d'informations sur les données.
- Ingénieur Big Data à distance: Les ingénieurs big data distants sont chargés de maintenir et d'analyser d'énormes quantités de données à l'aide de frameworks informatiques distribués comme Hadoop et Spark.
- Spécialiste de la visualisation de données à distance: Expert en visualisation de données à distance est en charge de développer des tableaux de bord et des visuels qui rendent les informations sur les données compréhensibles pour les parties prenantes non techniques.
- Chef de produit données à distance: Les gestionnaires de produits de données à distance sont chargés de diriger la création et l'introduction de biens et services axés sur les données.
Dans l'ensemble, il existe de nombreuses possibilités d'emplois à distance dans le domaine de la science des données, et c'est un bon choix. Si vous recherchez des emplois en science des données à distance, assurez-vous de rechercher des offres d'emploi qui mentionnent expressément le télétravail ou le travail à distance. Vous devez également analyser attentivement les qualifications et les exigences du poste pour vous assurer que vous y répondez.
Emplois en science des données Amazon
Amazon est l'une des entreprises les plus importantes et à la croissance la plus rapide au monde, et elle offre un large éventail d'opportunités pour les emplois en science des données. Voici des exemples d'emplois en science des données chez Amazon :
#1. Scientifique des données
Les scientifiques des données sont employés par Amazon pour travailler sur une gamme de projets, y compris les prévisions, les systèmes de recommandation de produits et l'analyse du comportement des clients. La plupart des scientifiques des données d'Amazon maîtrisent la programmation, l'apprentissage automatique et les statistiques.
#2. Ingénieur en Intelligence d'Affaires
Des ingénieurs en intelligence d'affaires sont embauchés par Amazon pour créer et maintenir des pipelines de données, fournir des outils d'analyse et offrir des informations aux équipes commerciales. Des connaissances en SQL, en modélisation de données et en visualisation de données sont souvent des prérequis pour ces postes.
#3. Scientifique appliqué
Chez Amazon, les scientifiques appliqués travaillent sur une gamme d'initiatives, telles que l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Des diplômes supérieurs en informatique, en statistiques ou dans une discipline connexe sont souvent exigés pour ces postes.
#4. Ingénieur de données
Amazon emploie des ingénieurs de données pour créer et maintenir l'infrastructure de données, créer des pipelines ETL et améliorer le stockage et la récupération des données. Ces postes demandent souvent une connaissance des frameworks informatiques distribués comme Spark et Hadoop.
#5. Analyste de données
Amazon emploie des analystes de données pour assister les équipes commerciales, créer des tableaux de bord et des rapports et effectuer des analyses ad hoc. De solides compétences en SQL, Excel et en outils de visualisation de données sont souvent nécessaires pour ces postes.
#6. Analyste en intelligence d'affaires
Les analystes de Business Intelligence sont embauchés par Amazon pour créer et maintenir des pipelines de données, fournir des outils d'analyse et offrir des informations aux équipes commerciales. Des connaissances en SQL, en modélisation de données et en visualisation de données sont souvent des prérequis pour ces postes.
#7. Ingénieur en apprentissage automatique
Amazon emploie des ingénieurs en apprentissage automatique pour créer et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique pour une gamme d'initiatives, notamment les systèmes de recommandation, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. En règle générale, les candidats à ces postes doivent avoir une connaissance de Python et des frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow ou PyTorch.
Dans l'ensemble, Amazon propose une variété d'emplois en science des données pour les personnes ayant différents degrés de formation et d'expérience. Si vous souhaitez travailler dans le domaine de la science des données chez Amazon, évaluez soigneusement les descriptions de poste et les exigences pour trouver le poste qui correspond le mieux à vos qualifications et à votre expertise.
Cours de science des données
Il existe une tonne d'outils et de cours en ligne qui peuvent vous aider à démarrer si l'apprentissage de la science des données vous intéresse. Voici quelques choix appréciés :
- Coursera: Coursera propose une large sélection de cours de science des données dispensés par des institutions académiques et des chefs d'entreprise renommés. Les cours populaires incluent "Applied Data Science with Python" de l'Université du Michigan et "Data Science Specialization" de l'Université Johns Hopkins.
- EDX: Des cours de science des données sont disponibles sur edX dans plusieurs collèges et organisations prestigieux. "Introduction to Data Science in Python" de l'Université du Michigan et "Data Science Essentials" de Microsoft sont deux cours très appréciés.
- DataCamp: DataCamp est un environnement d'apprentissage en ligne avec un fort accent sur la science des données et l'analyse. Python, R, SQL et d'autres technologies liées aux données font partie des cours proposés.
- Udemy: Des cours de science des données sont disponibles sur Udemy à différents niveaux, d'introduction à avancé. Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp et Complete Data Science Training with Python for Data Analysis sont deux cours très appréciés.
- Codecademy: Des cours de Data Science sont disponibles chez Codecademy, tels que "Data Analysis with Pandas" et "Data Visualization with Python".
Vous pouvez apprendre la science des données en utilisant une variété de livres, de blogs et de didacticiels en plus de ces cours en ligne. "Python for Data Analysis" de Wes McKinney et "Data Science from Scratch" de Joel Grus sont deux livres très appréciés.
Lorsque vous choisissez un cours de science des données, il est important de tenir compte de votre niveau de compétence, de votre style d'apprentissage et de vos objectifs. Alors que d'autres cours pourraient être plus concernés par l'analyse commerciale et la prise de décision, certains pourraient être plus axés sur la programmation et les compétences techniques. Assurez-vous de lire attentivement les critiques et les descriptions de cours pour trouver le cours de science des données qui vous convient.
Les meilleurs endroits pour trouver des emplois en science des données de niveau débutant à distance
Voici quelques excellentes stratégies pour obtenir vos emplois idéaux en science des données :
- Jobboards : Les endroits les plus évidents pour commencer sont les sites d'emploi en ligne comme Monster.com et Indeed.com.
- Réseautage: Établir des liens avec des personnes qui peuvent vous conseiller ou même vous aider à trouver un emploi est un excellent moyen de trouver de nouvelles opportunités dans votre domaine.
- LinkedIn: LinkedIn est une fantastique ressource de réseautage et de recherche d'emploi.
- Communautés en ligne: Des sites comme Reddit ou Indie Hackers vous permettent de vous connecter avec d'autres personnes qui partagent votre intérêt pour la science des données sans jamais avoir à quitter votre domicile.
- Conférences: Si vous ne savez pas où chercher, les conférences sont un excellent moyen de trouver des emplois débutants en science des données.
Quel type de carrière est la science des données ?
En d'autres termes, la science des données dans la technologie fait référence à l'infrastructure, aux tests, à l'apprentissage automatique pour la prise de décision et aux produits de données.
Quel métier fait un data scientist ?
Un expert en analyse connu sous le nom de scientifique des données est chargé de collecter, d'analyser et d'interpréter les données pour soutenir la prise de décision au sein d'une entreprise.
À quel point la science des données est-elle difficile ?
Une solide formation en programmation, en apprentissage automatique, en statistiques et en mathématiques est nécessaire pour réussir dans le domaine difficile de la science des données. La difficulté de la tâche variera cependant en fonction de vos antécédents, de votre niveau d'expérience et des projets particuliers sur lesquels vous travaillez.
La science des données est-elle un champ mort ?
Non, ce n'est pas un champ mourant; il évolue plutôt. Le poste durera tant qu'un data scientist pourra combler le fossé entre les compétences techniques et commerciales et utiliser les données pour résoudre les problèmes.
Quel diplôme est nécessaire pour Data Scientist?
licence
Vous aurez généralement besoin d'au moins un baccalauréat en science des données ou dans un domaine lié aux ordinateurs pour mettre le pied dans la porte en tant que scientifique des données débutant. Cependant, une maîtrise ou un doctorat est nécessaire pour certains emplois en science des données.
La science des données nécessite-t-elle un codage ?
Oui, cela nécessite un codage. La science des données utilise des langages de programmation tels que Python et R pour créer des modèles d'apprentissage automatique et travailler avec des ensembles de données volumineux.
La science des données est-elle un métier informatique ?
Oui. La science des données est un métier qui utilise l'informatique. Les Data Scientists se spécialisent dans l'aide à leur organisation à utiliser les données, alors que la plupart des emplois en informatique aident leur entreprise à utiliser une technologie spécifique.
Conclusion
Les compétences dont vous avez besoin pour devenir un scientifique des données peuvent être acquises grâce à une variété de cours en ligne, de livres et d'autres ressources. Pour trouver un poste qui correspond le mieux à vos compétences et à votre expertise, il est essentiel de rechercher attentivement les descriptions de poste et les exigences avant de postuler à des emplois en science des données.
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Bibliographie
