Tech / Dev

Voici ce que vous devez savoir pour devenir un Data Scientist !

La data science est l’un des rôles professionnels les plus convoités du secteur à l’heure actuelle. Il n’y a aucun doute là-dessus. Mais si vous cherchez à démarrer une carrière dans ce domaine, le plus souvent, la conversation se déroule comme suit .

” Je veux avoir un rôle à forte croissance et un rôle avec une rémunération élevée qui est passionnant et m’aide à résoudre de grands problèmes organisationnels ou mondiaux. “

Votre ami répond – ” J’ai entendu dire que la science des données est un mot à la mode, c’est un emploi à forte croissance, avec une fourchette de salaire élevée, et qui vous donne le pouvoir de résoudre des problèmes cruciaux. Tu devrais vraiment t’y intéresser !”

Une majorité de personnes savent que la science des données est passionnante, un domaine à venir qui a une fourchette de salaire élevée, mais seulement quelques-uns connaissent les profondeurs du domaine. Ainsi, dans cet article, je vais parler de certains des points de discussion fondamentaux que vous devez connaître si vous vous lancez dans ce domaine.

Tout d’abord, qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

La science des données est une combinaison d’analyse de données, de développement algorithmique et de technologie afin de résoudre des problèmes analytiques.

Un data scientist travaille sur des problèmes complexes et spécifiques pour apporter une croissance non linéaire à l’entreprise. Par exemple, il peut créer une solution de risque de crédit pour le secteur bancaire ou utiliser des images de véhicules et évaluer automatiquement les dommages pour une compagnie d’assurance.

En d’autres termes, un Data Scientist est un spécialiste de la résolution de problèmes qui utilise les données pour résoudre des problèmes qui créent une valeur commerciale.

Le cycle de vie d’un projet typique de science des données se présente comme suit :

  • Convertir le problème de l’entreprise en un problème de données
  • Génération d’hypothèses
  • Collecte ou extraction de données
  • Analyse exploratoire des données et validation des hypothèses
  • Modélisation des données
  • Déploiement du modèle
  • Présentation de votre travail à l’utilisateur/client/partenaire final.

Mais un data scientist peut ne pas être impliqué dans toutes ces étapes. Examinons quelques-uns des rôles basés sur la science des données.

Quelles sont les compétences clés requises pour exceller dans un rôle pratique de science des données ?

La science des données est un rôle aux multiples facettes. Il n’existe pas d’approche unique pour apprendre la science des données. Cela dit, il existe quelques compétences essentielles que vous devrez acquérir pour réussir votre transition de carrière vers la science des données.

Voici les compétences clés dont vous aurez besoin :

  • Langage de programmation
  • Statistiques
  • Concepts d’apprentissage automatique
  • Pensée structurée
  • Capacité à travailler avec des bases de données
  • Compétences en communication

Outre ces compétences de base, il existe d’autres compétences dont vous devez être conscient, telles que :

  • Concepts d’apprentissage profond
  • Big Data
  • Ingénierie logicielle
  • Déploiement de modèles

Le rôle d’un data scientist requiert également de bonnes compétences quantitatives. Donc, si vous venez d’un milieu non quantitatif, assurez-vous de renforcer vos compétences quantitatives !

Parcours professionnel d’un Data Scientist

Beaucoup de professionnels et d’enthousiastes de la science des données sont déroutés par le cycle de vie d’une carrière en science des données. Cela est probablement dû au fait que la science des données est un domaine relativement nouveau et que les organisations du monde entier essaient de trouver le “travail sexiste du 21e siècle” en intégrant des projets de science des données dans leurs priorités organisationnelles.

Jetons un coup d’œil à un parcours de carrière typique d’un Data Scientist.

Attention : Le parcours professionnel en science des données est mal défini dans le secteur. Le parcours de carrière exact peut dépendre de la maturité de votre organisation en matière d’initiatives de données.
Comme nous pouvons l’observer dans le parcours de carrière ci-dessus, le fait d’occuper un rôle dans le domaine de la science des données tout au long du parcours peut conduire à un poste de responsable de la science des données, qui consiste à identifier et à formuler des problèmes commerciaux, à gérer les parties prenantes et à élaborer la stratégie globale en matière de données de la division ou de l’organisation.

Comme nous l’avons mentionné plus haut, étant donné que ce rôle en est encore à ses débuts, de nombreux professionnels mettent à profit leur apprentissage pour s’orienter vers la voie entrepreneuriale ou des rôles liés aux produits. Les Data Scientists acquièrent une grande connaissance du domaine au fil de leur expérience et acquièrent donc des connaissances approfondies sur le produit et le secteur, ce qui leur permet de réussir en tant qu’entrepreneurs ou chefs de produit.

La grande question salariale : que pouvez-vous attendre de ce rôle ?

Vous essayez de réorienter votre carrière vers la science des données pour obtenir une augmentation de salaire ? Cette démarche est tout à fait justifiée ! Cependant, ce n’est pas aussi simple que vous pourriez le penser. Vous essayez de réorienter votre carrière vers la science des données pour obtenir une augmentation de salaire ?

Cette démarche est tout à fait justifiée !

Cependant, ce n’est pas aussi simple que vous pourriez le penser. Cependant, ce n’est pas aussi simple que vous pourriez le penser. Cependant, ce n’est pas aussi simple que vous pourriez le penser.

Vous essayez de réorienter votre carrière vers la science des données pour obtenir une augmentation de salaire ?

Si vous apportez un peu plus d’expérience à la table et que vous avez une expérience pertinente du domaine, vous pourriez envisager un rôle plus élevé (bien que cela soit un peu rare si vous n’avez aucune expérience préalable en science des données) :

En tant que Data Scientist senior, vous pouvez espérer un salaire moyen d’environ 19 000 INR par an en Inde. Aux États-Unis, vous pouvez espérer un salaire moyen de 134 000 dollars par an.

Comme nous l’avons dit, tout dépend de la pertinence de votre expérience antérieure. Le plus souvent, en tant que personne passant d’un rôle non lié aux données à la science des données, vous regarderez le premier graphique, tandis que si vous avez déjà travaillé dans l’industrie des données, vous pourriez être admissible à un rôle de science des données senior, qui est le deuxième graphique.

Comment devenir un professionnel de la data science prêt à travailler ?

La science des données est l’un des rôles les plus passionnants et les plus prometteurs du secteur, avec un potentiel de croissance et un potentiel financier considérables. Comme nous l’avons remarqué dans de nombreux rapports, les emplois en science des données sont nombreux, mais il y a un gros problème ! Il n’y a pas autant de professionnels de la science des données qualifiés pour ces postes.

Un récent rapport de Gartner prévoit qu’environ 2,3 millions de nouveaux emplois seront créés d’ici 2020 dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.

Alors, êtes-vous prêt à occuper le poste le plus convoité du siècle ?

Commentaires fermés sur Voici ce que vous devez savoir pour devenir un Data Scientist !