Devenir Data Scientist

    Comment devenir Data Scientist ?

    Data Scientist est une profession relativement nouvelle qui fusionne statistiques, programmation et connaissances de l’entreprise. Compte tenu de la quantité exponentielle de données générées au quotidien, les entreprises ont intérêt à exploiter de leurs données. Dans cet article nous allons voir les étapes à suivre pour devenir Data Scientist.

    Bien que les Data Scientists puissent (et réalisent) l’analyse de données, ils le font dans le domaine de la construction et du déploiement de modèles prédictifs qui intègrent souvent des protocoles d’apprentissage automatique et d’apprentissage approfondi. Les spécialistes de la gestion des données doivent également avoir une compréhension au niveau méta des modèles qui conviennent le mieux aux données analysées. Comme tous les modèles sont des approximations des environnements actuel et futur, ils nécessitent un ajustement minutieux qui, à son tour, repose sur l’expertise mathématique des scientifiques. Bien que les Data Scientists ne soient pas des ingénieurs de données, ils devraient (idéalement) bien connaître la façon dont les bases de données sont construites et savoir comment extraire des données du système de gestion de base de données préféré de l’organisation.

    Ce guide fournit un aperçu de base de certaines des opportunités dans ce domaine émergent et énumère les étapes nécessaires pour devenir un Data Scientist. À des fins d’information, une description de travail détaillée, des informations sur les salaires et les perspectives d’emploi en science des données sont incluses.

     

    Cinq étapes pour devenir Data Scientist

    Étape 1: préparation

    Les futurs Data Scientists peuvent commencer les préparatifs avant même d’être sur un campus universitaire ou de se lancer dans un programme d’études en ligne. Le fait de maîtriser les langages de programmation tels que Python et R vous aidera à prendre une longueur d’avance. Rafraîchir ses connaissances en mathématiques appliquées et en statistiques peut est souhaitable.

    En fait, entrer à l’université avec un ensemble de compétences déjà établi améliore souvent le taux d’apprentissage de l’étudiant. Mais aussi, une exposition précoce aux connaissances requises par la science des données est utile pour déterminer si une carrière dans la science des données est la solution idéale.

    Étape 2: Terminer les études de premier cycle

    Pour devenir data scientist, il faut suivre des etudes a l'universite

    Université

    Les domaines les plus recherchés en sciences des données sont les statistiques, l’informatique, les technologies de l’information ou les mathématiques. L’exploration dans l’un des domaines susmentionnés est également recommandée. Continuez à apprendre les langages de programmation et l’architecture de base de données, et ajoutez SQL / MySQL à la «To-do list en matière de données». Il est maintenant temps de commencer à créer des réseaux professionnels en recherchant les connexions au sein des communautés universitaires, en recherchant des opportunités de stage et en demandant aux professeurs et des conseillers pour vous guider.

    Étape 3: Obtenir un poste de débutant

    Les entreprises sont souvent désireuses de pourvoir des postes de débutants en science des données. Recherchez des postes tels que Analyste de données junior. Une formation ou des certifications dans des domaines liés aux données (applications de business intelligence, systèmes de gestion de bases de données relationnelles, logiciels de visualisation de données, etc.) peuvent vous aider à rechercher des emplois dans le domaine des données.

    Étape 4: Obtenez un master spécialisé ou un doctorat

    La science des données est un domaine dans lequel les perspectives de carrière ont tendance à être plus élevée pour les titulaires de diplômes supérieurs. Les diplômes de troisième cycle en sciences des données qui sont demandés incluent exactement les mêmes spécifications que les diplômes de premier cycle: sciences des données (le cas échéant), informatique, technologies de l’information, mathématiques et statistiques. 

    Étape 5: obtenir une promotion

    Obtenir une promotion en Entreprise

    Evolution de carrière

    Pour devenir Data Scientist, une éducation et une expérience supplémentaires sont des facteurs clés qui conduisent à être promu. Les entreprises attachent de la valeur aux résultats. Le fait d’associer de solides compétences techniques à une expérience en gestion de projet et en leadership orientera généralement la voie vers des opportunités plus significatives et une rémunération plus élevée.

    Ne jamais arrêter d’apprendre

    Rester pertinent est crucial pour le domaine en constante évolution de la science des données. En cette ère d’innovation technologique constante, la formation continue constitue une protection contre les mutations du marché des carrières. C’est également le cas de la science des données car le domaine n’est pas aussi bien établi que d’autres carrières axées sur les statistiques et la technologie. Un Data Scientist doit apprendre et évoluer constamment avec l’industrie. Continuez à créer des réseaux et à chercher des opportunités de développement éducatif et professionnel.

    Que fait un Data Scientist?

    Essentiellement, un Data Scientist extrait la signification des différents types de données (structurées, non structurées, semi-structurées, par exemple) qui se retrouvent dans l’entreprise. Chaque jour, un Data Scientist peut extraire des données d’une base de données, les préparer pour diverses analyses, créer et tester un modèle statistique ou créer des rapports comprenant des visualisations de données facilement compréhensibles. Il existe un cycle de science des données qui n’est pas un ensemble de règles mais une méthode heuristique:

    • Collecte de données
    • Préparation des données
    • Analyse exploratoire des données (EDA)
    • Évaluation et interprétation des résultats de l’EDA
    • Construction de modèle
    • Test de modèle
    • Modèle de déploiement
    • Optimisation du modèle

    Ce qui précède est itératif, ce qui signifie qu’un Data Scientist sera en «mode évaluation» tout au long du processus. Ou peut-être, après la phase EDA, ils constatent que les données ne correspondent pas au problème qu’ils tentent de résoudre (ou à la question à laquelle ils tentent de répondre). Ils devront peut-être recommencer ou choisir avec soin les parties des données qui s’appliquent, puis revenir en arrière et collecter des données supplémentaires. C’est la raison pour laquelle ils ont besoin d’un plus haut niveau de compétences combinées, notamment en matière de recherche.

    Description du poste Data Scientist

    Bien que les projets et les tâches liés à la science des données puissent varier en fonction de l’entreprise, il existe certaines fonctions principales qui ont tendance à être communes à tous les postes liés à la science des données, telles que:

    • Collecter des quantités massives de données
    • Résoudre des problèmes liés aux activités tout en utilisant des techniques et des outils pilotés par les données.
    • Utilisation de divers langages de programmation, ainsi que de programmes, pour la collecte et l’analyse de données.
    • Avoir une richesse de connaissances avec des techniques et des outils analytiques.
    • Communiquer les résultats et offrir des conseils au moyen de visualisations de données efficaces et de rapports détaillés.
    • Identifier les modèles et les tendances dans les données; fournir un plan pour mettre en œuvre les améliorations.
    • Analyses prédictives; anticiper les demandes, événements, etc. futurs
    • Contribuer aux architectures d’exploration de données, aux normes de modélisation, aux méthodologies de reporting et d’analyse de données.
    • Inventez de nouveaux algorithmes pour résoudre des problèmes et créer des outils d’analyse.
    • Recommander des modifications rentables aux procédures et stratégies existantes.

    Consulter cet article pour comprendre le quotidien du data scientist plus en détails.

    Les compétences du Data Scientist

    1. Expérience et maîtrise de plusieurs de ces programmes d’informatique / de codage: SAS, SPSS, MATLAB, R, Python, Java, C / C ++, plate-forme Hadoop, bases de données SQL / NoSQL.
    2. Business Savviness: les Data Scientists doivent comprendre le secteur d’activité dans lequel ils travaillent et trouver des solutions aux problèmes complexes qui cadrent avec la logique / les objectifs de l’entreprise.
    3. Aptitudes à la communication: un Data Scientist peut traduire clairement et couramment ses résultats techniques et analytiques dans un département non technique. Ils doivent également être en mesure de comprendre les besoins de leurs services non techniques (tels que les équipes de développement commercial ou de marketing) afin d’analyser correctement les données.
    4. Compétences techniques dans les domaines suivants:
      1. Math (g., Algèbre linéaire, calcul et probabilité)
      2. Statistiques
      3. Outils et techniques d’apprentissage automatique
      4. Exploration de données
      5. Nettoyage des données
      6. Techniques de visualisation et de reporting de données
      7. Techniques de données non structurées

    Salaire Data Scientist

    Le salaire annuel moyen le plus récent pour les Data Scientist reste un des plus attractif sur le marché de l’emploi. J’ai publié un article sur les salaires des Data Scientists, n’hésitez pas à le consulter.

     

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