Guide des carrières en science des données : Tout ce que vous devez savoir pour vous lancer

La science des données consiste à transformer les données en actions, et nous créons plus de données aujourd’hui que jamais auparavant. Par conséquent, de plus en plus d’entreprises recherchent des professionnels de la science des données pour analyser leurs données. Selon LinkedIn, le marché de l’emploi pour les spécialistes de la science des données a augmenté de 35 % cette année – les scientifiques et les ingénieurs en données figurent en bonne place dans leur liste des principaux emplois émergents aux États-Unis.

L’offre de scientifiques des données n’arrive pas à suivre la demande. En d’autres termes, c’est le moment idéal pour entrer sur ce marché du travail en pleine expansion – et nous allons vous montrer comment.

Dans cet article, nous allons couvrir tout ce que vous devez savoir pour déterminer si une carrière en science des données est faite pour vous. Ensuite, nous vous montrerons comment commencer avec des cours comme notre parcours professionnel de scientifique des données qui vous enseignent toutes les compétences dont vous aurez besoin pour entrer sur le marché du travail. Lisez la suite pour un aperçu complet ou utilisez la table des matières ci-dessous pour passer à une section spécifique.

  • Qu’est-ce que la science des données ?
  • Emplois en science des données
  • Langues de la science des données
  • Compétences en science des données
  • Comment démarrer votre carrière en science des données

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données combine les probabilités, les statistiques et l’apprentissage automatique avec les connaissances du domaine pour générer des informations à partir des données. Ces informations vont de la prévision des résultats et des tendances à la visualisation des relations et des modèles.

La science des données affecte presque tout ce avec quoi nous entrons en contact, des playlists curatées aux recommandations d’achat en passant par la détection des maladies. Les scientifiques des données sont également à l’avant-garde de la création des voitures autonomes, des chatbots et de notre monde axé sur les données.

Vous voulez plus de détails sur l’utilisation de la science des données ? Sophie, l’une de nos développeuses de programmes, nous donne un aperçu approfondi des nombreuses applications de la science des données.

Emplois en science des données

Chaque fois que vous ouvrez une application ou que vous vous connectez à un site web, vous contribuez à la richesse des données que les data scientists utilisent pour aider les entreprises à mieux servir leurs clients. Dans un autre billet, nous examinerons certains des autres facteurs à l’origine de la demande d’emplois en science des données.

Transformer toutes ces données en informations exploitables n’est pas une tâche facile. Elle nécessite l’effort de collaboration de professionnels qualifiés possédant des connaissances et une expertise variées. Mais quelle est la différence entre les analystes de données et les scientifiques de données ? Les scientifiques de données et les ingénieurs de données ? C’est ce que nous allons voir.

Scientifique des données

En fin de compte, les scientifiques des données aident les organisations à collecter, organiser et interpréter les données pour atteindre leurs objectifs. Ces objectifs comprennent les études de marché, les prédictions, la génération d’idées à partir de données, la construction de modèles d’apprentissage automatique, et plus encore.

L’année dernière, nous avons interviewé Catherine Zhou pour savoir ce que fait un data scientist. Catherine nous explique comment le nombreux différentes façons dont nous pouvons utiliser les données font qu’il est difficile de définir concrètement les responsabilités d’un data scientist. Elles varient généralement d’une entreprise à l’autre, car chaque organisation a ses propres objectifs.

Les responsabilités nébuleuses des data scientists en laissent plus d’un perplexe quant à leur trajectoire de carrière. Mais, une fois que vous aurez commencé votre carrière de data scientist, vous trouverez quelque chose dans lequel vous excellez – et qui deviendra votre spécialité. Les spécialisations possibles incluent (mais ne sont pas limitées à) :

  • Reporting
  • Apprentissage automatique
  • Traitement du langage naturel
  • Vision par ordinateur
  • Big Data
  • Intelligence artificielle

Analyste de données

Toutes les entreprises n’ont pas besoin des capacités avancées d’un data scientist en matière d’apprentissage automatique ou d’analyse prédictive. Pour beaucoup, un analyste de données qualifié peut mieux répondre à leurs besoins.

Une fois les données collectées et organisées, les analystes de données les parcourent pour identifier toute tendance prévalente. Contrairement aux scientifiques des données, qui utilisent souvent des algorithmes avancés pour construire des modèles et tester des hypothèses, les analystes de données sont principalement chargés de trouver des modèles, des irrégularités et des problèmes et de communiquer les résultats aux parties prenantes.

Si vous voulez commencer à travailler avec des données tout de suite sans vous plonger dans l’apprentissage automatique, consultez notre parcours professionnel d’analyste de données.

Ingénieurs en données

En 2018, nous nous sommes entretenus avec Ryan Tuck, un ingénieur de données chez Warby Parker. Interrogé sur ses fonctions d’ingénieur de données, Ryan a expliqué comment il créait et entretenait « la plomberie nécessaire pour soutenir les besoins de l’entreprise en matière de données et de rapports. »

Michelle, l’une de nos développeuses de programmes d’études principales, développe l’analogie de Ryan avec le plombier. Elle explique que les ingénieurs en données sont essentiels pour assurer la sécurité des données d’une entreprise. Ils veillent à ce que les canalisations soient claires et exemptes de fuites afin que les données de l’entreprise soient propres, sûres et fiables.

Ingénieurs en apprentissage automatique

L’apprentissage automatique combine la reconnaissance des formes et l’analyse prédictive avec les statistiques informatiques pour apprendre aux ordinateurs à identifier des modèles et à prédire des résultats. Essentiellement, en formant un ordinateur avec des données sur différentes choses, vous pouvez lui apprendre à les distinguer.

L’apprentissage automatique est au cœur de technologies émergentes comme la reconnaissance faciale, la thérapie génique et la viande artificielle. De nouvelles applications sont inventées chaque jour, les entreprises se battant pour trouver la prochaine innovation à la mode. Ce domaine est devenu si populaire que les ingénieurs en apprentissage automatique représentent le plus grand marché du travail en 2021.

Autres titres

L’industrie de la science des données est toujours en évolution, vous pouvez donc trouver des offres d’emploi dont les responsabilités s’alignent sur celles énumérées ci-dessus, mais sous un titre différent. Parmi ces titres, citons les analystes en intelligence économique (analystes BI), les conteurs de données, les analystes de systèmes, les ingénieurs NLP, les architectes de données, les spécialistes en apprentissage profond, etc.

Langages de science des données

Il existe des centaines de langages de programmation différents, et beaucoup ont leurs propres applications en science des données. Néanmoins, certains langages sont plus importants que d’autres. Nous vous présentons ci-dessous trois des langages de programmation les plus populaires utilisés par les professionnels des données.

Python

Python est plébiscité par les programmeurs de toutes les disciplines pour sa polyvalence et sa lisibilité. Sa large gamme de bibliothèques et de packages puissants lui permet d’effectuer la modélisation et le calcul nécessaires à chaque application de la science des données.

R

R est un langage de programmation statistique doté de structures de données, de types de variables et d’outils spécialement conçus pour la science des données, notamment l’analyse et la visualisation. L’installation de base de R peut exécuter des fonctions telles que les régressions linéaires et les tests t, et vous pouvez l’utiliser avec RStudio pour inspecter facilement ses résultats.

SQL

Les programmeurs utilisent SQL pour interroger et modifier les données stockées dans leurs bases de données. SQL est un élément essentiel de la science et de l’analyse des données, car les professionnels de la donnée l’utilisent pour extraire des données d’une base de données avant de les analyser avec Python ou R. Il est également incroyablement polyvalent, sa syntaxe pour les requêtes de base étant similaire à celle d’autres bases de données relationnelles comme MySQL, PostgreSQL et SQLite.

Autres langages

En plus des trois cités ci-dessus, il existe d’autres langages de programmation moins connus utilisés par les scientifiques des données. Si vous vous intéressez à la science des données dans le domaine des affaires ou de la santé, vous pouvez apprendre SAS. Si vous êtes plus intéressé par les mathématiques ou les sciences, Julia ou MATLAB vous conviendront peut-être mieux.

Les langages que vous utiliserez sont largement déterminés par vos objectifs en tant que professionnel de la science des données. Pour vous aider à trouver celui qui vous convient le mieux, nous avons établi cette liste de langages de science des données et de leurs nombreuses applications.

Compétences en science des données

Savoir coder ne représente que la moitié de la bataille. Les data scientists doivent également collecter, organiser et manipuler des données, les utiliser pour trouver des solutions et transmettre leurs solutions de manière facilement compréhensible.

Pensée critique

Transformer d’énormes quantités de données brutes en quelque chose d’utile peut être difficile. Avant de vous lancer, vous devez savoir quels problèmes vous pouvez résoudre à l’aide de données et de quels types de données vous aurez besoin pour les résoudre.

Manipulation et analyse des données

Une fois que vous avez une question ou un problème en tête, l’étape suivante consiste à collecter et organiser les données pertinentes. Les scientifiques des données utilisent des outils comme SQL ou des API pour extraire les données pertinentes de plus grands ensembles de données, puis des langages comme Python ou R pour les explorer et les visualiser.

Cela peut sembler simple, mais le nettoyage et la préparation des données peuvent prendre beaucoup de temps. Vous devrez garder un œil sur les données manquantes, les valeurs aberrantes, les erreurs – tout ce qui pourrait fausser vos résultats.

Communication

De nombreux data scientists travaillent en étroite collaboration avec des équipes non techniques. Pour communiquer efficacement avec les responsables, les cadres et les autres parties prenantes, vous devrez savoir comment présenter vos résultats en des termes faciles à comprendre.

Ces compétences constituent le socle de celles dont vous aurez besoin pour votre carrière en science des données, mais il en existe bien d’autres. Sophie développe les concepts énumérés ci-dessus et d’autres encore dans sa liste des compétences dont vous aurez besoin en tant que scientifique des données.

Comment démarrer votre carrière en science des données

Comme vous pouvez le constater, les professionnels des données disposent d’une liste étendue de connaissances et de compétences. La route vers une carrière en science des données est longue – mais nous allons vous montrer comment y parvenir.

Étape 1 : Développez vos connaissances

Maintenant que vous avez une compréhension de base des carrières en science des données, l’étape suivante consiste à vous y rendre. Les développeurs de programmes de PlanetWebGL ont cultivé un large éventail de cours pour vous aider à préparer votre carrière en science des données. Si vous partez de zéro, nos parcours de carrière de scientifique et d’analyste de données vous apprendront à coder, ainsi que toutes les compétences dont vous aurez besoin pour manipuler les données.

Si vous connaissez déjà les langages de programmation et souhaitez apprendre à les utiliser pour la science des données, nous avons ce qu’il vous faut. Les parcours de compétences liés ci-dessous vous montreront comment :

  • Analyser des données avec Python, SQL ou R
  • Analyser des données financières avec Python
  • Visualiser des données avec Python
  • Maîtriser les statistiques avec Python
  • Lancez-vous dans l’apprentissage automatique
  • Appliquer le traitement du langage naturel avec Python

Après avoir acquis les connaissances et les compétences nécessaires, il est temps de commencer à créer des projets et des portefeuilles qui vous aideront à vous démarquer auprès des employeurs potentiels.

Étape 2 : Constituez votre portefeuille

Incluez des projets de science des données dans votre portefeuille pour mettre en valeur vos compétences, ce qui est indispensable si vous n’avez pas d’expérience professionnelle pertinente. Si vous ne savez pas comment constituer un portfolio, ne vous inquiétez pas. Nous avons tout ce qu’il faut pour vous aider.

Nos deux parcours de carrière Data Scientist et Data Analyst comprennent des tutoriels sur la construction de portefeuille. Vous créerez également des projets de portefeuille en utilisant des données du monde réel sur l’assurance médicale, le PIB, les espèces en voie de disparition, et plus encore. Vous pouvez également créer des projets de manière indépendante.

Gabriel Guzman, qui se décrit comme un passionné de python et de visualisation de données, décompose la création de projets de science des données en quatre étapes faciles :

  1. Familiarisez-vous avec votre domaine d’intérêt.
  2. Déterminez votre question
  3. Trouver des ensembles de données liés à votre question
  4. Familiarisez-vous avec le jeu de données

L’analyste de données Albert Lee nous donne également des conseils pour élaborer des projets et des portefeuilles de science des données. Avant de se lancer, il recommande de consulter les offres d’emploi des entreprises pour lesquelles vous souhaitez travailler et de parler avec des scientifiques des données.

L’examen des offres d’emploi vous permettra de mieux comprendre les compétences que vous devrez mettre en valeur dans votre portefeuille. Les scientifiques des données peuvent vous donner un aperçu de l’état actuel du domaine.

Si vous ne connaissez pas de scientifiques des données, cherchez à en rencontrer un. Il existe de nombreuses communautés de science des données en ligne, remplies de personnes qui aiment discuter de leur travail et contribuer à la croissance des autres.

S’immerger dans les communautés de science des données vous aidera à développer vos projets. Regarder les projets des autres peut vous aider à trouver de nouvelles idées et de nouveaux ensembles de données. Et, une fois votre projet terminé, vous pouvez le partager avec des professionnels de la science des données et recevoir des commentaires et des suggestions d’amélioration.

Une fois que vous avez terminé votre premier projet de science des données, commencez-en un autre. Continuez à mettre vos compétences à niveau en prenant en charge des projets plus sophistiqués. Cela rendra votre portfolio plus impressionnant, et c’est aussi un excellent moyen de vous préparer aux entretiens techniques.

Après avoir développé vos compétences et assemblé votre portfolio, il est temps de commencer votre recherche d’emploi. Nos parcours de compétences et de carrière comprennent également des exercices d’entretien et des conseils pour vous aider à lancer votre carrière en science des données. Nous vous souhaitons la meilleure des chances dans votre parcours !

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