Étapes à suivre pour devenir un Data Scientist

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Voici six étapes à prendre en compte si vous souhaitez faire carrière dans les sciences des données :

Poursuivre un diplôme de premier cycle en science des données ou dans un domaine étroitement lié
Apprendre les compétences requises pour devenir un spécialiste des données
Envisager une spécialisation
Obtenez votre premier emploi de data scientist de premier échelon
Examiner les certifications de spécialistes des données supplémentaires et l’apprentissage post-universitaire
Obtenir un master en sciences des données

1. Poursuivre des études de premier cycle en Data Science

Il vous faudra au moins une licence en sciences des données, mathématiques, statistiques, informatique pour vous lancer dans l’aventure en tant que spécialiste des données de premier niveau. Les diplômes ajoutent également une structure, des stages, des réseaux et des qualifications universitaires reconnues à votre CV. Toutefois, si vous avez obtenu une licence dans un domaine différent, vous devrez peut-être vous concentrer sur le développement des compétences nécessaires à l’emploi en suivant des cours de courte durée en ligne ou en participant à des « bootcamps ».

2. Apprenez les compétences requises pour devenir un Data Scientist

Programmation
Techniques d’apprentissage automatique
Visualisation des données et rapports
Analyse des risques
Analyse statistique et mathématiques
Une communication efficace
Compétences en génie logiciel
Extraction de données, nettoyage et masquage
Recherche
Plateforme Big Data
Outils Cloud
Stockage de données et structures

Cette liste est toujours susceptible d’être modifiée. Comme le suggère Anmol Rajpurohit dans son guide pour devenir un spécialiste des données, « les compétences génériques en programmation sont beaucoup plus importantes que l’expertise d’un langage de programmation particulier.

3. Envisager une spécialisation

Les Data Scientist se spécialisent généralement dans un secteur particulier ou développent de solides compétences dans des domaines tels que l’intelligence artificielle,machine learning, la recherche ou la gestion de bases de données. La spécialisation est un bon moyen d’augmenter votre potentiel de salaire et d’effectuer un travail qui a du sens pour vous. Selon l’étude Burtchworks, les data scientists débutants travaillant dans l’industrie technologique gagnent un salaire moyen de 85 143 $ et les data scientists confirmés travaillant pour des sociétés de conseil gagnent un salaire moyen de 158 462 $.

Obtenez votre premier emploi de débutant en tant que data scientist

Une fois que vous aurez acquis les compétences et/ou la spécialisation adéquates, vous devriez être prêt pour votre premier job de Data Scientist ! Il peut être utile de créer un portfolio en ligne pour afficher quelques projets et présenter vos réalisations à des employeurs potentiels. Vous pouvez également envisager une entreprise où il y a de la place pour la croissance puisque votre premier emploi en science des données n’aura peut-être pas le titre de data scientist, mais pourrait plutôt être un rôle Data Analyst. Vous apprendrez rapidement à travailler en équipe et à connaître les meilleures pratiques qui vous prépareront à des postes plus élevés.

Examinez les autres certifications de data scientist et l’apprentissage post-universitaire
Voici quelques certifications qui mettent l’accent sur les compétences utiles :

Professionnel certifié de l’analyse (CAP)

CAP a été créé par l’Institut pour la recherche opérationnelle et les sciences de gestion (INFORMS) et s’adresse aux spécialistes des données. Lors de l’examen de certification, les candidats doivent démontrer leur expertise du processus d’analyse de bout en bout. Cela comprend la définition des problèmes commerciaux et analytiques, les données et la méthodologie, la construction de modèles, le déploiement et la gestion du cycle de vie.

Obtenir une maîtrise en sciences des données

Les qualifications académiques peuvent être plus importantes que vous ne l’imaginez. Pour la plupart des emplois en sciences des données, une maîtrise est-elle requise ? Cela dépend de l’emploi et certains informaticiens ont une licence ou sont diplômés d’un bootcamp à la science des données. Cependant, comme le note Burtchworks, les data scientists ont généralement un diplôme de deuxième ou troisième cycle dans une discipline quantitative. L’étude de Burtch Works partage également le fait que la plupart des spécialistes des données ont un diplôme d’études supérieures, soit une maîtrise ou un doctorat.

Responsabilités du data scientist

« Un data scientist est quelqu’un qui est meilleur en statistiques que n’importe quel ingénieur en informatique et meilleur en génie logiciel que n’importe quel statisticien ». – Josh Wills sur la différence entre les spécialistes des données et les statisticiens

Les responsabilités d’un Data Scientist peuvent inclure :

Résoudre des problèmes commerciaux par des recherches non dirigées et formuler des questions industrielles ouvertes
Extraire d’énormes volumes de données structurées et non structurées. Ils interrogent des données structurées à partir de bases de données relationnelles en utilisant des langages de programmation tels que SQL. Ils recueillent des données non structurées par le biais de grattages Web, d’API et d’enquêtes.
Ils utilisent des méthodes analytiques sophistiquées, l’apprentissage machine et des méthodes statistiques pour préparer les données à utiliser dans la modélisation prédictive et prescriptive
Nettoyer soigneusement les données pour éliminer les informations non pertinentes et préparer les données pour le prétraitement et la modélisation
Effectuer une analyse exploratoire des données (AED) pour déterminer comment traiter les données manquantes et rechercher les tendances et/ou les opportunités
Découvrir de nouveaux algorithmes pour résoudre les problèmes et construire des programmes pour automatiser le travail répétitif
Communiquer les prévisions et les résultats à la direction et aux départements informatiques par le biais de visualisations de données et de rapports efficaces
Recommander des changements rentables aux procédures et stratégies existantes

Chaque entreprise aura une conception différente des tâches liées aux sciences des données. Certaines traitent leurs spécialistes en sciences des données comme des analystes de données ou combinent leurs tâches avec celles d’ingénieurs de données ; d’autres ont besoin d’experts en analyse de haut niveau, compétents dans l’apprentissage machine intensif et la visualisation de données.

Au fur et à mesure que les scientifiques atteignent de nouveaux niveaux d’expérience ou changent de poste, leurs responsabilités changent invariablement. Par exemple, une personne travaillant seule dans une entreprise de taille moyenne peut passer une bonne partie de la journée à nettoyer et à trier des données. Un employé de haut niveau dans une entreprise qui offre des services basés sur les données peut être amené à structurer de grands projets de données ou à créer de nouveaux produits.

Caractéristiques d’un professionnel de la science des données qui évolue !

Les spécialistes des données n’ont pas seulement besoin de comprendre les langages de programmation, la gestion des bases de données et la manière de transposer les données en visualisations – ils doivent être naturellement curieux de leur monde environnant, mais à travers une lentille analytique. Possédant des traits de personnalité qui ressemblent à ceux des services d’assurance qualité, les spécialistes des données peuvent être méticuleux lorsqu’ils examinent de grandes quantités de données et cherchent des modèles et des réponses. Ils sont également créatifs dans la création de nouveaux algorithmes pour explorer les données ou dans la conception de lieux de stockage de données organisés.

En général, les professionnels de la science des données doivent savoir communiquer de plusieurs manières différentes, c’est-à-dire avec leur équipe, les parties prenantes et les clients. Il peut y avoir beaucoup d’impasses, de mauvais tournants ou de routes cahoteuses, mais les spécialistes de la science des données doivent avoir le dynamisme et le cran nécessaires pour rester à flot avec patience dans leurs recherches.

« Les data scientists qui réussissent ont un solide bagage technique, mais les meilleurs data scientists ont aussi une grande intuition sur les données. Les caractéristiques sont-elles significatives, et reflètent-elles ce que vous pensez qu’elles devraient signifier ? Compte tenu de la façon dont vos données sont distribuées, quel modèle devriez-vous utiliser ? Qu’est-ce que cela signifie si une valeur manque et que devriez-vous en faire ? Les meilleurs spécialistes des données sont également très doués pour la communication, tant avec d’autres spécialistes des données qu’avec des personnes non spécialisées. Pour être efficaces chez Airbnb, nos analyses doivent être à la fois techniquement rigoureuses et présentées de manière claire et exploitable aux autres membres de l’entreprise ».

-Lisa Qian, Data Scientist à la Airbnb

Compétences requises pour un Data Scientist

Programmation : Python, SQL, Scala, Java, R, MATLAB
L’apprentissage machine : Traitement du langage naturel, classification, regroupement,Méthodes d’ensemble, apprentissage approfondi
Visualisation des données : Tableau, SAS, D3.js, Python, Java, bibliothèques R
Les grandes plateformes de données : MongoDB, Oracle, Microsoft Azure, Cloudera

Perspectives d’emploi dans le domaine de la science des données

Selon le Bureau du travail et des statistiques et lINSEE, la croissance de l’emploi des informaticiens et des chercheurs d’ici 2028 est de 16 %, soit plus de trois fois plus rapide que la moyenne nationale. La demande de scientifiques expérimentés dans le domaine des données est élevée, mais il faut bien commencer quelque part. Certains spécialistes des données mettent le pied dans la porte en travaillant comme analystes de données de premier échelon, en extrayant des données structurées de bases de données MySQL ou de systèmes CRM, en développant des visualisations de base dans Tableau ou en analysant des résultats de tests A/B. Si vous souhaitez aller au-delà de votre rôle d’analyste, pensez à ce que vous pourriez faire d’une carrière dans les sciences des données :

Salaire du Data Scientist

Le salaire d’un data scientist dépend des années d’expérience, des compétences, de l’éducation et du lieu. Selon l’étude Burtchworks, les employeurs accordent une plus grande valeur aux spécialistes des données ayant des compétences spécialisées, telles que le traitement du langage naturel ou l’intelligence artificielle. Les data scientists de la côte ouest gagnent le salaire moyen le plus élevé et les data scientists de premier échelon peuvent s’attendre à gagner au moins 90 000 dollars. Le BLS affirme que les informaticiens qualifiés en recherche et en information, dont font partie les data scientists, bénéficient d’excellentes perspectives d’emploi en raison de la forte demande.

Data Scientist
Salaire moyen d’un Data Scientist : 118 370 $ par an
Les 10 % les plus bas : $69,230
Les 10 % les plus élevés : $183,820

Data Scientist senior
Salaire médian d’un scientifique senior spécialisé dans les données : 171 755
Échelle salariale totale : 147 000 $ – 200 000

Nous parlons ici bien évidemment des salaires aux états unis comptez environs 30 à 40% de moins pour les mêmes postes en Europe (Hors UK et Irelande)

Vous savez tout sur le métier du Data Scientist !

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