Qu'est-ce qu'un data scientist ?
Les scientifiques des données sont des experts en données analytiques qui utilisentscience des données pour découvrir des informations à partir de quantités massives de données structurées et non structurées pour aider à façonner ou à répondre aux besoins et objectifs spécifiques de l'entreprise. Les scientifiques des données deviennent de plus en plus importants dans les entreprises, car les organisations s'appuient davantage sur l'analyse de données pour prendre des décisions et s'appuient sur l'automatisation et l'apprentissage automatique en tant que composants essentiels de leurs stratégies informatiques.
Description du poste de scientifique des données
L'objectif principal d'un data scientist est d'organiser et d'analyser des données, souvent à l'aide de logiciels spécialement conçus pour cette tâche. Les résultats finaux de l'analyse d'un scientifique des données doivent être suffisamment faciles à comprendre pour toutes les parties prenantes impliquées, en particulier celles qui travaillent en dehors de l'informatique.
L'approche d'un data scientist en matière d'analyse de données dépend de son secteur d'activité et des besoins spécifiques de l'entreprise ou du service pour lequel il travaille. Avant qu'un scientifique des données puisse trouver un sens aux données structurées ou non structurées, les chefs d'entreprise et les responsables de service doivent communiquer ce qu'ils recherchent. En tant que tel, un scientifique des données doit avoir suffisamment d'expertise dans le domaine commercial pour traduire les objectifs de l'entreprise ou du service en livrables basés sur des données tels que les moteurs de prédiction, l'analyse de détection de modèles, les algorithmes d'optimisation, etc.
Pour en savoir plus sur les descriptions de poste de data scientist du point de vue de l'embauche, voir "Description du poste de data scientist : Conseils pour attirer les meilleurs talents.”
Scientifique des données vs analyste des données
Les data scientists travaillent souvent avecanalystes de données , mais leurs rôles diffèrent considérablement. Les scientifiques des données sont souvent engagés dans des recherches et des prévisions à long terme, tandis que les analystes de données cherchent à aider les chefs d'entreprise à prendre des décisions tactiques par le biais de rapports et de requêtes ad hoc visant à décrire l'état actuel de la réalité de leurs organisations sur la base de données actuelles et historiques.
Ainsi, la différence entre le travail des data analysts et celui des data scientists se résume souvent à l'échelle de temps. Un analyste de données peut aider une organisation à mieux comprendre comment ses clients utilisent son produit au moment présent, tandis qu'un scientifique des données peut utiliser les informations générées à partir de cette analyse de données pour aider à concevoir un nouveau produit qui anticipe les besoins futurs des clients.
Salaire de data scientist
La science des données est un domaine en pleine croissance, avecPrédiction BLScroissance de l'emploi de 22 % de 2020 à 2030. Data scientist s'avère également être un cheminement de carrière satisfaisant à long terme, avec les 50 meilleurs emplois en Amérique de Glassdoorclassent les scientifiques de données au troisième rang des meilleurs emplois aux États-Unis.
Selon les données du guide salarial 2021 de la technologie et de l'informatique de Robert Half, le salaire moyen des data scientists, basé sur l'expérience, se décompose comme suit :
- 25e centile : 109 000 $
- 50e centile : 129 000 $
- 75e centile : 156 500 $
- 95e centile : 185 750 $
Responsabilités des scientifiques de données
La principale responsabilité d'un scientifique des données est l'analyse des données, qui commence par la collecte de données et se termine par des décisions commerciales basées sur les résultats analytiques.
Les données analysées par les data scientists proviennent de nombreuses sources, notamment des données structurées, non structurées ou semi-structurées. Plus les scientifiques de données disposent de données de haute qualité, plus ils peuvent inclure de paramètres dans un modèle donné, et plus ils auront de données à portée de main pour former leurs modèles.
Les données structurées sont organisées, généralement par catégories, ce qui facilite le tri, la lecture et l'organisation automatiques des ordinateurs. Cela inclut les données collectées par les services, les produits et les appareils électroniques, mais rarement les données collectées à partir d'une intervention humaine. Les données de trafic du site Web, les chiffres des ventes, les comptes bancaires ou les coordonnées GPS collectées par votre smartphone – ce sont des formes de données structurées.
Les données non structurées, la forme de données à la croissance la plus rapide, proviennent plus probablement de l'apport humain – avis des clients, e-mails, vidéos, publications sur les réseaux sociaux, etc. Ces données sont plus difficiles à trier et moins efficaces à gérer avec la technologie, ce qui nécessite un plus gros investissement pour maintenir et analyser. Les entreprises s'appuient généralement sur des mots clés pour donner un sens aux données non structurées afin d'extraire des données pertinentes à l'aide de termes interrogeables.
Les données semi-structurées se situent entre les deux. Il n'est pas conforme à un modèle de données mais possède des métadonnées associées qui peuvent être utilisées pour le regrouper. Les exemples incluent les e-mails, les exécutables binaires, les fichiers compressés, les sites Web, etc.
En règle générale, les entreprises emploient des scientifiques des données pour gérer les données non structurées et les données semi-structurées, tandis que d'autres membres du personnel informatique gèrent et maintiennent les données structurées. Oui, les scientifiques des données traitent de nombreuses données structurées, mais les entreprises cherchent de plus en plus à exploiter les données non structurées au service de l'objectif de revenus, ce qui rend les approches des données non structurées essentielles au rôle de scientifique des données.
Pour plus d'informations sur la vie professionnelle des data scientists, voir " Que fait un data scientist ? 7 de ces professionnels en demande offrent leurs points de vue.”
Exigences des scientifiques de données
Chaque industrie a son propre profil de données que les data scientists doivent analyser. Voici quelques formes courantes d'analyse que les scientifiques de données sont susceptibles d'effectuer dans divers secteurs,selon le BLS.
Entreprise:L'analyse des données d'entreprise peut éclairer les décisions concernant l'efficacité, les stocks, les erreurs de production, la fidélité des clients, etc.
Commerce électronique:Maintenant que les sites Web collectent plus que des données d'achat, les scientifiques des données aident les entreprises de commerce électronique à améliorer le service client, à trouver des tendances et à développer des services ou des produits.
La finance: Les données sur les comptes, les transactions de crédit et de débit et les données financières similaires sont essentielles au bon fonctionnement d'une entreprise. Mais pour les scientifiques des données du secteur financier, la sécurité et la conformité, y compris la détection des fraudes, sont également des préoccupations majeures.
Gouvernement: Les mégadonnées aident les gouvernements à prendre des décisions, à soutenir les électeurs et à surveiller la satisfaction globale. Comme dans le secteur financier, la sécurité et la conformité sont des préoccupations primordiales pour les data scientists.
La science: Grâce aux récentes avancées informatiques, les scientifiques peuvent aujourd'hui mieux collecter, partager et analyser les données des expériences. Les scientifiques des données peuvent aider à ce processus.
Réseaux sociaux :Les données des réseaux sociaux peuvent éclairer la publicité ciblée, améliorer la satisfaction des clients, établir des tendances dans les données de localisation et améliorer les fonctionnalités et les services.
Soins de santé: Les dossiers médicaux électroniques nécessitent un dévouement au big data, à la sécurité et à la conformité. Ici, les scientifiques des données peuvent aider à améliorer les services de santé et à découvrir des tendances qui pourraient passer inaperçues autrement.
Compétences en data scientist
SelonWilliam Chen, responsable de la science des données chez Quorales cinq principales compétences des scientifiques des données incluent un mélange de compétences spécialisées et non techniques :
- Programmation:La « plus fondamentale des compétences d'un data scientist », la programmation améliore vos compétences en statistiques, vous aide à « analyser de grands ensembles de données » et vous donne la possibilité de créer vos propres outils, dit Chen.
- Analyse quantitative:L'analyse quantitative améliore votre capacité à exécuter des analyses expérimentales, à faire évoluer votre stratégie de données et à vous aider à mettre en œuvre l'apprentissage automatique.
- Intuition du produit :Comprendre les produits vous aidera à effectuer une analyse quantitative et à mieux prévoir le comportement du système, à établir des métriques et à améliorer les compétences de débogage.
- La communication:Peut-être les compétences non techniques les plus importantes dans tous les secteurs, de solides compétences en communication vous aideront à « exploiter toutes les compétences précédentes répertoriées », déclare Chen.
- Travail en équipe: Tout comme la communication, le travail d'équipe est essentiel à une carrière réussie en science des données. Cela nécessite d'être altruiste, d'accepter les commentaires et de partager les connaissances avec votre équipe, explique Chen.
Ronald Van Loon, PDG d'Intelligent World,ajoute le sens des affaires à la liste. Van Loon affirme qu'un sens aigu des affaires est le meilleur moyen de canaliser les compétences techniques d'un scientifique des données. Il est nécessaire de discerner les problèmes et les défis potentiels qui doivent être résolus pour qu'une organisation se développe.
Pour un examen plus approfondi de ce qu'il faut pour exceller en tant que data scientist, voir "Compétences et caractéristiques essentielles des data scientists d'élite.”
Éducation et formation des scientifiques de données
Il existe de nombreuses façons de devenir data scientist, mais la voie la plus traditionnelle consiste à obtenir un baccalauréat. Selon les données du BLS, la plupart des scientifiques des données sont titulaires d'une maîtrise ou d'un diplôme supérieur, mais tous les scientifiques des données ne le sont pas, et il existe d'autres moyens de développer des compétences en science des données. Avant de vous lancer dans un programme d'enseignement supérieur, vous voudrez savoir dans quel secteur vous travaillerez pour déterminer les compétences, les outils et les logiciels les plus importants.
Étant donné que la science des données nécessite une certaine expertise dans le domaine commercial, le rôle varie selon l'industrie, et si vous travaillez dans une industrie hautement technique, vous aurez peut-être besoin d'une formation supplémentaire. Par exemple, si vous travaillez dans les soins de santé, le gouvernement ou la science, vous aurez besoin d'un ensemble de compétences différent de celui si vous travaillez dans le marketing, les affaires ou l'éducation.
Si vous souhaitez développer certaines compétences pour répondre aux besoins spécifiques de l'industrie, il existecours en ligne, camps d'entraînement et cours de perfectionnement professionnel qui peuvent aider à perfectionner vos compétences. Pour ceux qui envisagent des études supérieures, il existe un certain nombre deprogrammes de maîtrise en science des données de haute qualitéy compris les éléments suivants :
- Master of Science in Statistics: Data Science à l'Université de Stanford
- Master en sciences de l'information et des données: Berkeley School of Information
- Master en science des données computationnelles : Université Carnegie Mellon
- Master of Science en science des données : Université de Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences
- Master of Science en science des données : Université de Washington
- Maîtrise ès sciences en science des données : John Hopkins University Whiting School of Engineering
- MSc en analytique : Université de Chicago Graham School
Certifications en science des données
En plus des camps d'entraînement et des cours de développement professionnel, il existe de nombreusescertifications Big Dataetcertifications en science des donnéesqui peuvent booster votre CV et votre salaire.
- Professionnel analytique certifié (CAP)
- Certification généraliste de la plate-forme de données Cloudera
- Scientifique principal des données (SDS) du Data Science Council of America (DASCA)
- Scientifique principal des données (PDS) du Data Science Council of America (DASCA)
- Certificat professionnel en science des données IBM
- Certifié Microsoft : Fondamentaux d'Azure AI
- Certifié Microsoft : Azure Data Scientist Associate
- Scientifique de données certifié ouvert (Open CDS)
- Professionnel certifié en IA et en apprentissage automatique SAS
- SAS Certified Advanced Analytics Professional utilisant SAS 9
- Scientifique des données certifié SAS
- Certificat de développeur Tensorflow
Autres emplois en science des données
Le data scientist n'est qu'un titre de poste dans le domaine en pleine expansion de la science des données, et toutes les entreprises qui utilisent la science des données n'embauchent pas de data scientists en soi. Voici quelques-uns des titres d'emploi les plus populaires liés à la science des données et le salaire moyen pour chaque poste, selon les données deÉchelle salariale:
- Gestionnaire analytique – 100 099 $
- Analyste en intelligence d'affaires – 70 868 $
- Analyste de données – 62 723 $
- Architecte de données – 122 882 $
- Ingénieur de données – 93 145 $
- Analyste de recherche – 57 615 $
- Chercheur – 82 957 $
- Statisticien – 77 545 $
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