objectifs data scientist

Les 6 Objectifs à Atteindre Pour Les Data Scientists 2019

Énormément de personnes travaillant déjà dans des secteurs centrés sur la technologie réalisent qu’elles veulent se lancer dans de nouvelles voies qui leur donneront l’opportunité éventuellement de faire carrière dans la données.

Ce but en soi n’a rien de négatif, mais il est important que la population se fixe également des objectifs pour 2019 qui les aideront à se rapprocher de cet objectif plus large.

1. Créer vous un réseau pertinent

Close Up Photography of Yellow Green Red and Brown Plastic Cones on White Lined SurfaceLa mise en réseau avec d’autres personnes également intéressées par la science des données permet aux gens d’en apprendre davantage sur les options pédagogiques existantes, de comprendre les outils les plus importants dans l’industrie de la science des données et d’être encouragés par des individus qui étaient auparavant des scientifiques expérimentés.

L’Institut de recherche opérationnelle et des sciences de la gestion, ou INFORMS, est la plus grande organisation internationale de ce type et compte des milliers de membres. Bien que l’organisation organise des événements en personne, il existe également un forum en ligne réservé aux membres.

Cependant, il peut également exister des options locales que les scientifiques expérimentés pourraient explorer dans leurs communautés. MeetUp.com propose des réunions de toutes sortes dans le monde entier et compte plus de 5 000 événements liés à la science des données.

2. Obtenir un diplôme reconnu en sciences des données

Diploma and Square Academic Hat on Grass Field

Si une personne souhaite augmenter son potentiel de gains dans un futur rôle en science des données, l’une des solutions consiste à obtenir un diplôme supérieur en sciences des données. De nombreuses écoles proposent des diplômes de maîtrise en administration des affaires (MBA) avec une concentration en science des données.

Une méthode pour en savoir plus à leur sujet et pour faire une liste de présélection serait d’explorer au moins une école au moins une fois par semaine. Cette approche permet d’obtenir des informations détaillées sur environ 20 écoles chaque mois et permet d’acquérir des connaissances sans être trop pressé.

Les salaires moyens des diplômés du MBA varient en fonction de facteurs tels que la concentration choisie et le nombre d’années d’expérience professionnelle d’une personne. Comme les compétences en science des données sont extrêmement demandées, il est probable qu’une concentration en MBA en science des données permettrait à un candidat de se démarquer du reste du domaine.

Des statistiques récemment compilées montrent une pénurie de données scientifiques aux États-Unis. Un diplôme d’études supérieures pourrait doter une personne des moyens nécessaires pour combler cette lacune et lui permettre de gagner un salaire supérieur à la moyenne.

3. Travailler sur les projets Data Science

Beaucoup de personnes qui sont des scientifiques de données ou veulent travailler sur le terrain ont des périodes où elles apprennent elles-mêmes. Cela signifie que même si les personnes ne possèdent pas encore de formation en informatique, elles peuvent lancer des projets en informatique de manière autonome, stimulées par la curiosité et le désir d’améliorer leurs compétences.

Les personnes qui envisagent de faire carrière dans la science des données devraient essayer un système de définition d’objectifs particulier que les équipes de Google, Amazon et d’autres sociétés notables utilisent pour leurs projets de science des données. Cela implique de définir des objectifs et des résultats clés.

Les objectifs se rapportent au but du projet et les principaux résultats indiquent comment une personne atteindrait le but. 

Une personne peut appliquer des subsets à un projet de science des données en choisissant la métrique la plus significative qui lui est associée. Cette métrique définit l’objectif et les résultats clés analysent en profondeur les processus que doit suivre l’individu pour que le projet porte ses fruits. Il est préférable que chaque résultat clé soit associé à une date.

4. Améliorer les capacités de narration de données

Trouver des informations significatives dans une collection de données est une compétence nécessaire pour un scientifique des données, mais cette personne doit également être un excellent narrateur de données. Sinon, les décideurs d’une entreprise ne pourront pas comprendre pourquoi une conclusion particulière tirée des données est précieuse. Si le public ne voit pas les idées suffisamment convaincantes, il ne fera aucun changement.

En 2019, une personne pourrait s’exercer à communiquer ses résultats de science des données à des amis ne possédant pas de formation en informatique. Ils pourraient demander à ces personnes des suggestions d’amélioration.

5. Familiarisez-vous avec les nouvelles tendances et appliquez-les à vos objectifs de carrière


La science des données est une industrie qui évolue rapidement, et les professionnels qui peuvent le mieux suivre le rythme de l’évolution du paysage sont généralement ceux qui font des efforts conscients pour le faire. L’IdO, les outils à code source ouvert et l’analyse prédictive font partie des tendances susceptibles de se profiler en 2019.

Au lieu de simplement se renseigner sur les tendances et de se tenir au courant des dernières nouvelles à leur sujet, les personnes qui souhaitent devenir des spécialistes des données doivent examiner comment elles pourraient appliquer ces tendances à leurs objectifs de carrière.

Par exemple, une personne peut explorer de nouveaux logiciels de science des données à source ouverte et commencer à les utiliser dès que possible pour se familiariser avec son fonctionnement. Ou bien, il pourrait être utile de suivre un cours en ligne sur les principes fondamentaux de l’analyse prédictive et de comprendre pourquoi ce segment du domaine est si crucial pour les entreprises qui embauchent des scientifiques de données.

6. Apprendre de nouveaux langages de programmation

Black and Gray Laptop ComputerLes scientifiques de données utilisent divers langages de programmation dans leurs travaux. Apprendre de nouvelles personnes en 2019 est une initiative proactive visant à acquérir les connaissances nécessaires pour exceller dans les carrières futures.

Si les personnes souhaitant travailler dans le domaine de la science des données ne connaissent pas encore de langages de programmation, 2019 est le moment idéal pour développer les connaissances. Python est un langage de programmation à la croissance rapide et populaire, dont dépendent souvent les spécialistes des données. Sa syntaxe est facile à comprendre, ce qui en fait un excellent premier langage de programmation.

R et SQL sont deux autres langages fréquemment utilisés en science des données, ce qui les rend dignes d’intérêt. Mais, alors qu’ils s’efforcent d’accroître leurs prouesses en matière de langage de programmation, les gens doivent se rappeler qu’il est plus utile de connaître un ou deux langages de programmation exceptionnellement bien, plutôt que de comprendre le strict minimum à propos de nombreux autres.

Avoir le bon mindset est fondamental

En plus de ces objectifs, il est essentiel que les personnes restent motivées même lorsqu’elles rencontrent des difficultés.

En développant cet engagement vis-à-vis de la science des données, les futurs scientifiques en données pourraient constituer un atout encore plus grand pour les entreprises où ils travaillent.

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