Qu’est-ce qu’un data scientist ? Salaire, responsabilités et parcours pour devenir l’un d’eux

Un data scientist est une personne qui collecte, prétraite et analyse des données pour aider les organisations à prendre des décisions fondées sur les données. La science des données a été un mot à la mode sur le marché du travail depuis un certain temps, mais aujourd’hui, c’est l’un des métiers à croissance la plus rapide. De plus, le salaire moyen d’un data scientist est de 125 891 $ par an, selon Glassdoor.

Mais qu’est-ce que la science des données ? L’observation et l’expérimentation sont des sciences. Observer les modèles cachés dans les données et expérimenter avec différentes techniques d’apprentissage automatique et statistiques pour élaborer une stratégie fondée sur les données est appelé science des données.

Dans ce blog, nous allons apprendre les rôles et les responsabilités d’un data scientist, le parcours pour devenir l’un d’eux, et les différences importantes entre un data scientist et un data analyst.

Responsabilités d’un data scientist

Les responsabilités d’un data scientist peuvent varier d’une organisation à l’autre en fonction de ses objectifs, de sa stratégie de données et de la taille de l’organisation. Les responsabilités au quotidien sont les suivantes :

• Collecter et prétraiter les données
• Analyser les données pour trouver des modèles cachés
• Construire des algorithmes et des modèles de données
• Utiliser l’apprentissage automatique pour prévoir les tendances
• Communiquer les résultats avec l’équipe et les parties prenantes
• Coopérer avec les ingénieurs logiciels pour déployer le modèle en production
• Se tenir au courant des dernières technologies et méthodes dans l’écosystème de la science des données

Comment devenir un data scientist ?

Diplôme de bachelor

Un diplôme de bachelor en informatique est un bon point de départ pour devenir un data scientist. Vous vous familiarisez avec les principes de programmation et d’ingénierie logicielle. Un diplôme de bachelor en statistiques ou en physique peut également établir une bonne base.

Apprendre les compétences

Programmation

Selon une analyse de 15 000 offres d’emploi en science des données, 77 % des offres d’emploi en science des données mentionnaient Python, et 59 % mentionnaient SQL comme compétence requise pour postuler au poste. Par conséquent, apprendre Python et SQL est absolument nécessaire. Après avoir appris les bases de la programmation, vous devez acquérir une expertise dans les bibliothèques et les cadres d’apprentissage automatique, qui sont les suivants :

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Visualisation de données

Notre cerveau traite les informations visuelles 60 000 fois plus rapidement que les informations écrites. Présenter les connaissances obtenues à partir de l’analyse des données à l’aide de tableaux de bord est appelé visualisation de données. Dans la visualisation de données, les data scientists utilisent des graphiques appropriés pour transmettre les informations aux parties prenantes et à l’équipe. La maîtrise de l’un des outils suivants est suffisante pour la visualisation de données :

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Apprentissage automatique

Cette étape est adjacente à la programmation. Une compréhension de l’apprentissage automatique est nécessaire pour prédire les tendances futures sur un ensemble de données non vus. Les concepts fondamentaux d’apprentissage automatique que chaque data scientist doit connaître sont les suivants :

• Apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, détection d’anomalies, réduction de dimensionnalité et regroupement
• Ingénierie de fonctionnalités
• Évaluation et sélection de modèles
• Méthodes d’ensemble
• Apprentissage profond

De nombreuses plateformes et cours EdTech enseignent les compétences techniques mentionnées ci-dessus nécessaires pour devenir un data scientist.

Big Data

Big Data, Big Business. 1 offre d’emploi sur 5 attend des candidats qu’ils possèdent des compétences en manipulation de grandes données. La connaissance des cadres Spark et Hadoop est requise pour traiter les grandes données.

Construire des projets de portfolio

Une fois que vous avez terminé votre parcours de formation de data scientist, il est temps de mettre vos connaissances en pratique en construisant des projets de science des données. Faites des projets axés sur la valeur en résolvant des problèmes. Trouver des données du monde réel via Kaggle ou d’autres sources crédibles est le meilleur moyen de commencer.

Ensuite, appliquez l’ensemble du cycle de vie de la science des données, qui comprend : prétraitement, analyse, modélisation, évaluation et enfin déploiement à votre projet. Racontez l’histoire de votre projet en écrivant un blog sur les résultats que vous avez obtenus. Cette activité peut remplacer les expériences professionnelles si vous démarrez.

Compétences sociales

Pour devenir un data scientist, les compétences sociales sont tout aussi importantes que les compétences techniques. Les data scientists doivent être capables de communiquer des concepts techniques aux parties prenantes de manière efficace. La résolution de problèmes et la créativité sont nécessaires pour créer des solutions de données innovantes. Les data scientists travaillent avec des analystes de données, des ingénieurs de données et des ingénieurs logiciels ; par conséquent, la collaboration et le travail d’équipe sont nécessaires.

Emplois de niveau d’entrée

Obtenir un emploi de niveau d’entrée en analyse de données peut être une excellente étape pour devenir un data scientist. À cette fin, mentionner les projets de portfolio dans votre CV peut vous aider à vous démarquer auprès des employeurs. Vous pouvez passer à un rôle de data scientist à mesure que vous acquérez de l’expérience et des compétences.

Data scientist vs. Data analyst : Quelle est la différence ?

Les data scientists et les data analysts peuvent sembler similaires. Cependant, il existe des différences importantes entre les deux rôles, qui sont les suivantes :

La quantité totale de données créées, consommées et capturées était d’environ 64 zettaoctets en 2020, et elle devrait atteindre 181 zettaoctets d’ici 2025. Pour réaliser le potentiel d’une telle quantité massive de données, nous avons besoin de data scientists. Un data scientist analyse les données et fournit des solutions fondées sur les données. Les data scientists devraient se tenir au courant des dernières méthodes et outils de recherche pour apporter la plus grande valeur.

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