Les scientifiques des données sont des professionnels qui travaillent avec des données pour trouver des modèles et des informations pouvant être utilisés pour éclairer les décisions commerciales. Ils utilisent généralement une combinaison d’analyse statistique, de compétences en programmation informatique et de connaissances commerciales pour analyser de grandes quantités de données et identifier les tendances ou les opportunités.

Les scientifiques des données peuvent travailler dans de nombreuses industries différentes, mais ils sont particulièrement courants dans le secteur de la technologie. Ils jouent souvent un rôle important dans la façon dont les entreprises conçoivent des produits ou des services basés sur le comportement des consommateurs.

Tâches du poste de scientifique des données

Les scientifiques des données ont un large éventail de responsabilités, qui peuvent inclure :

  • Travailler avec d’autres membres de l’équipe pour développer de nouveaux modèles ou améliorer ceux existants
  • Créer des rapports qui présentent les résultats des analyses d’une manière facile à comprendre
  • Communiquer efficacement avec les membres de l’équipe et les parties prenantes pour s’assurer que toutes les parties sont sur la même longueur d’onde
  • Effectuer des analyses pour identifier les tendances ou les modèles dans les ensembles de données
  • Développer et mettre en œuvre de nouveaux algorithmes pour améliorer les modèles existants
  • Mener des recherches pour identifier de nouvelles opportunités et de nouveaux défis au sein d’une industrie ou d’un segment de marché
  • Développer des modèles informatiques permettant de prédire le comportement des consommateurs
  • Trouver des ensembles de données pertinents pouvant être utilisés pour tester des hypothèses ou étayer des théories
  • Identifier les questions de recherche auxquelles il est possible de répondre à l’aide de méthodes d’analyse de données telles que la modélisation statistique
  • Interpréter les résultats et les communiquer d’une manière facile à comprendre pour les non-experts

Salaire et perspectives du Data Scientist

Les salaires des scientifiques des données varient en fonction de leur niveau d’éducation, de leurs années d’expérience et du type d’entreprise pour laquelle ils travaillent. Ils peuvent également gagner une rémunération supplémentaire sous forme de bonus ou de commissions.

  • Salaire annuel médian : 125 000 $ (60,1 $/heure)
  • Salaire annuel des 10 % supérieurs : 184 000 $ (88,46 $/heure)

L’emploi de spécialistes des données devrait croître beaucoup plus rapidement que la moyenne au cours de la prochaine décennie.

La demande de spécialistes des données proviendra d’un large éventail d’industries, y compris la santé et le commerce de détail, car les entreprises cherchent à utiliser les mégadonnées pour améliorer leurs opérations et leurs stratégies de marketing. Des scientifiques des données seront nécessaires pour organiser et analyser les grandes quantités de données générées par les nouvelles technologies, telles que les appareils mobiles et les capteurs portables.

Exigences du poste de scientifique des données

Un data scientist possède généralement les qualifications suivantes :

Éducation: On s’attend généralement à ce que les spécialistes des données détiennent un baccalauréat en informatique, en statistiques, en mathématiques, en analyse de données ou dans un autre domaine étroitement lié. Certains employeurs préfèrent les candidats qui ont également une maîtrise en informatique ou en statistique.

Formation & Expérience : Les data scientists reçoivent généralement une formation en cours d’emploi une fois qu’ils sont embauchés. Cette formation peut comprendre l’apprentissage des logiciels et des systèmes informatiques propres à l’entreprise. Cela peut également inclure l’apprentissage de l’industrie de l’entreprise et des données qu’elle collecte et analyse.

Certains scientifiques des données suivent une formation supplémentaire pour améliorer leurs compétences et faire avancer leur carrière. De nombreuses possibilités de formation sont disponibles, notamment :

Cours en ligne Les cours en ligne sont un excellent moyen d’en savoir plus sur la science des données. Il existe de nombreux cours en ligne disponibles qui couvrent une variété de sujets. Certains cours sont gratuits, tandis que d’autres sont payants.

Conférences Les conférences sont un autre excellent moyen d’en savoir plus sur la science des données. Il y a de nombreuses conférences tout au long de l’année qui couvrent une variété de sujets. Certaines conférences sont gratuites, d’autres payantes.

Formation en cours d’emploi La formation en cours d’emploi est un excellent moyen d’en apprendre davantage sur la science des données. Cette formation peut comprendre l’apprentissage des logiciels et des systèmes informatiques propres à l’entreprise. Cela peut également inclure l’apprentissage de l’industrie de l’entreprise et des données qu’elle collecte et analyse.

Certificats & Licences : Les certifications ne sont pas obligatoires pour devenir data scientist. Cependant, les scientifiques des données peuvent rechercher l’une des nombreuses certifications facultatives pour leur donner un avantage concurrentiel sur les autres candidats et les rendre plus attrayants pour les employeurs potentiels.

Compétences des scientifiques de données

Les data scientists ont besoin des compétences suivantes pour réussir :

Mathématiques: Les mathématiques sont le fondement de la science des données, et les scientifiques des données doivent avoir de solides compétences en mathématiques. Ils utilisent ces compétences pour interpréter des données, créer des formules et des modèles et effectuer des calculs. Ils utilisent également les mathématiques pour créer des visualisations de données.

Langages de programmation informatique : Les scientifiques des données doivent connaître au moins un langage de programmation informatique, tel que Python, R ou Java. Ils utilisent ces compétences pour créer des scripts et des programmes pour analyser les données et créer des visualisations.

L’analyse des données: L’analyse des données est le processus par lequel les data scientists interprètent les données et en tirent des conclusions. L’analyse des données nécessite une combinaison de compétences techniques et de connaissances commerciales. Les data scientists doivent comprendre les données qu’ils analysent et les questions auxquelles ils tentent de répondre.

Compétences professionnelles: Les scientifiques des données ont besoin de compétences commerciales pour communiquer avec les parties prenantes de l’entreprise et expliquer la valeur de leur travail. Ils ont également besoin d’un sens aigu des affaires pour comprendre les implications financières de leur travail et le retour sur investissement potentiel des projets de science des données.

Communication: Les data scientists travaillent souvent avec d’autres data scientists, ingénieurs, équipes marketing, management et autres parties prenantes. Une communication efficace est essentielle au succès d’un projet de science des données. Les scientifiques des données doivent être capables d’expliquer des concepts techniques complexes d’une manière que les personnes non techniques peuvent comprendre. Ils doivent également être en mesure d’expliquer clairement leur analyse de données et leurs résultats à d’autres spécialistes des données.

Environnement de travail des scientifiques de données

Les scientifiques des données travaillent dans une variété d’industries, y compris la santé, la finance, la fabrication et la vente au détail. Ils peuvent travailler dans un bureau, un laboratoire ou une salle blanche. Les scientifiques des données travaillent généralement à temps plein, et certains peuvent travailler plus de 40 heures par semaine pour respecter les délais ou pour mener à bien des projets. Les scientifiques des données peuvent se déplacer pour assister à des conférences, rencontrer des clients ou mener des recherches sur le terrain.

Tendances des scientifiques de données

Voici trois tendances qui influencent le travail des data scientists. Les scientifiques des données devront se tenir au courant de ces développements pour maintenir la pertinence de leurs compétences et conserver un avantage concurrentiel sur le lieu de travail.

Les scientifiques des données devront se concentrer davantage sur les affaires

À mesure que la science des données devient plus populaire, les scientifiques des données devront se concentrer davantage sur les affaires pour réussir. Cela signifie qu’ils devront apprendre à communiquer leurs conclusions aux parties prenantes non techniques et à comprendre les implications commerciales de leur travail.

De plus, les scientifiques des données devront être capables de travailler avec une variété de types de données différents, y compris des données structurées et non structurées. Ils devront également se familiariser avec une variété d’outils et de techniques analytiques différents afin de trouver le moyen le plus efficace d’analyser les données avec lesquelles ils travaillent.

La science des données devient encore plus importante

Le rôle de la science des données devient encore plus important à mesure que les entreprises réalisent la valeur d’avoir quelqu’un dans le personnel qui peut donner un sens à toutes les données qu’elles collectent.

Les scientifiques des données sont actuellement très demandés car ils possèdent les compétences nécessaires pour extraire des informations à partir de grandes quantités de données. Au fur et à mesure que les entreprises collectent de plus en plus de données, le besoin de scientifiques des données ne fera que croître.

Plus de collaboration entre les scientifiques des données et d’autres professionnels

À mesure que la science des données devient plus populaire, les scientifiques des données devront collaborer avec d’autres professionnels afin de tirer le meilleur parti de leurs données.

Par exemple, les scientifiques des données peuvent avoir besoin de travailler avec des professionnels du marketing afin de mieux comprendre le comportement des clients. Ils peuvent également avoir besoin de travailler avec des ingénieurs afin de créer de meilleurs algorithmes ou de développer de nouveaux produits.

Comment devenir un scientifique des données

Un cheminement de carrière de scientifique des données peut être un excellent moyen d’utiliser vos compétences en mathématiques, en sciences et en codage dans un domaine gratifiant et lucratif. En tant que data scientist, vous devrez avoir une solide compréhension des statistiques, de l’apprentissage automatique et des langages de programmation comme Python ou R. Vous devrez également être capable de travailler avec de grandes quantités de données et d’y trouver des informations significatives.

Pour devenir data scientist, vous pouvez commencer par obtenir un diplôme en mathématiques, en informatique ou en ingénierie. Vous pouvez ensuite vous appuyer sur cette base en suivant des cours en ligne sur la science des données et l’apprentissage automatique, et en pratiquant le codage en Python ou R. Vous pouvez également acquérir de l’expérience en travaillant comme analyste de données ou programmeur.

Lié: Comment rédiger un CV de Data Scientist

Perspectives d’avancement

Les scientifiques des données progressent généralement dans leur carrière en assumant davantage de responsabilités et de rôles de leadership. Au fur et à mesure qu’ils acquièrent de l’expérience, ils peuvent évoluer vers des postes de data scientist senior ou devenir des data science managers. Dans certains cas, les scientifiques des données peuvent également créer leur propre entreprise de conseil en science des données.

Exemple de description de poste de Data Scientist

À [CompanyX], nous recherchons un spécialiste des données qui peut nous aider à donner un sens aux énormes quantités de données que nous collectons chaque jour. Le candidat idéal aura une expérience de travail avec de grands ensembles de données, du développement de modèles prédictifs et de l’utilisation de méthodes statistiques pour tirer des enseignements des données. Ils seront également compétents en visualisation et communication de données, capables de présenter des données complexes d’une manière facile à comprendre pour un public non technique. Le scientifique des données travaillera avec l’équipe d’ingénierie des données pour développer des pipelines de données évolutifs et avec l’équipe d’intelligence d’affaires pour développer des rapports et des tableaux de bord. En fin de compte, le data scientist nous aidera à utiliser les données pour prendre de meilleures décisions commerciales et stimuler la croissance.

devoirs et responsabilités

  • Comprendre le problème métier, le définir comme un problème de données et développer une solution à l’aide de méthodes statistiques et d’apprentissage automatique
  • Travailler avec des ensembles de données à grande échelle pour créer des modèles prédictifs, effectuer des analyses et générer des informations pouvant être utilisées pour améliorer la prise de décision
  • Communiquer les résultats à des publics non techniques de manière claire et concise, en utilisant des visualisations et d’autres moyens, le cas échéant
  • Collaborer avec des équipes d’ingénierie pour mettre en œuvre des solutions basées sur les données
  • Restez à jour sur les derniers développements dans le domaine et appliquez-les pour résoudre les problèmes
  • Identifier les opportunités de collecte de nouvelles données qui pourraient être utiles pour résoudre des problèmes commerciaux
  • Nettoyer, traiter et préparer les données pour analyse
  • Explorer les données pour trouver des modèles et des relations
  • Construire des modèles et des algorithmes prédictifs
  • Évaluer les performances du modèle et les améliorer
  • Présenter les résultats des analyses aux parties prenantes
  • Aidez à façonner les exigences du produit en fournissant des informations basées sur des données

Compétences et qualifications requises

  • Baccalauréat en informatique, en mathématiques ou dans un domaine connexe
  • 3 ans et plus d’expérience de travail avec des algorithmes d’exploration de données, de modélisation et d’apprentissage automatique
  • Maîtrise de Python, R, SQL et SAS
  • Expérience avec les plateformes Big Data, telles que Hadoop, Spark et Hive
  • Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes
  • Excellentes compétences en communication et en présentation

Compétences et qualifications souhaitées

  • Maîtrise en informatique, en mathématiques ou dans un domaine connexe
  • 5 ans et plus d’expérience de travail avec des algorithmes d’exploration de données, de modélisation et d’apprentissage automatique
  • Expérience avec des progiciels statistiques, tels que STATA et SPSS
  • Expérience en intelligence artificielle et en traitement du langage naturel

Emplois similaires

  • Analyste d’affaires
  • Analyste de données
  • Analyste financier
  • Administrateur de base de données
  • Statisticien
  • Analyste de marché