Top 8 des options de carrière pour la science des données aux États-Unis [2022]

En 2012, HBR a proclamé Data Scientist comme "le travail le plus sexy du 21e siècle", et maintenant nous commençons à comprendre pourquoi !

La science des données est un pouvoir omniprésent qui a imprégné presque tous les aspects de notre vie quotidienne. De l'éducation aux soins de santé, la science des données a des applications dans tous les parallèles de l'industrie moderne.

Alors que les internautes, les entreprises et les organisations du monde entier continuent de générer des piles colossales de données (au moment où nous parlons !), l'importance des technologies de la science des données devient plus prononcée dans les scénarios du monde réel. Des technologies telles que l'IA, le ML et le Deep Learning transforment le monde qui nous entoure, donnant naissance à de nouvelles opportunités dans de nombreux secteurs, notamment le commerce électronique, la Fintech, la santé et l'EdTech.

Des entreprises de toutes formes et tailles puisent dans ce vaste bassin de données pour innover des solutions uniques et se concentrer sur la personnalisation des expériences client. Avec un nombre croissant d'entreprises tirant parti des technologies de la science des données, la demande d'experts compétents et qualifiés en science des données monte en flèche.

Alors qu'IBM prédit que d'ici 2020, les offres d'emploi pour tous les professionnels de la science des données et de l'analyse aux États-Unis augmenteraient de 364 000 à 2 720 000, le Bureau américain des statistiques du travail affirme que 11,5 millions de nouveaux emplois en science des données apparaîtront d'ici 2026 .

S'il y a quelque chose que ces statistiques prouvent, c'est le fait que la science des données est là pour rester, et avec le temps, de nouveaux emplois émergeront dans la science des données, poussant encore plus la demande d'experts en science des données.

Qu'est-ce que la société d'IBM dédiée à l'IA signifie un boom des emplois en IA ?

IBM est depuis longtemps à la pointe de la science des données, en particulier de l'intelligence artificielle. IBM Watson est l'un des plus grands exemples de ses réalisations dans ce domaine. Étant dans le domaine de la science des données depuis si longtemps, IBM croit fermement que « l'IA fluide » est le besoin de l'heure.

En termes simples, l'industrie moderne a besoin d'une technologie d'IA fluide, ce qui signifie qu'elle peut s'adapter rapidement à la situation actuelle. Cette technologie avancée peut appliquer des connaissances et des modèles pour un domaine spécifique à de nouveaux cas d'utilisation et défis. Ils ont besoin d'une IA capable de combiner différentes formes de connaissances, de déballer les relations causales et d'apprendre de nouvelles choses de manière indépendante.

Pour atteindre cet objectif, IBM a déjà commencé à développer des outils d'ingénierie d'IA nouvelle ère. Les quatre principaux axes de travail propulsant cette vision sont :

• IA neurosymbolique

L'IA neurosymbolique est une projection plus élevée et plus avancée du Deep Learning. Il vise à tirer parti de la puissance des réseaux de neurones avec des méthodes symboliques pour améliorer et optimiser les capacités de raisonnement de l'IA.

• IA sécurisée et fiable

IBM vise à fournir une IA robuste, sécurisée et fiable qui se concentre sur l'explicabilité, la précision et la réduction des biais.

• Ingénierie IA

L'objectif est de développer des outils et des capacités d'ingénierie de l'IA pour simplifier et automatiser les tâches de routine telles que la préparation des données, la formation des modèles et la gestion du cycle de vie des logiciels.

• Matériel IA

IBM travaille au développement d'une classe perturbatrice de matériel d'IA économe en énergie. Ce matériel d'IA peut augmenter la puissance et le potentiel de calcul sans augmenter la demande et la consommation d'énergie.

Au fur et à mesure que ces technologies se déploieront sur le marché, les entreprises américaines se présenteront pour les adopter dans leur infrastructure de science des données. Naturellement, ces technologies de la nouvelle ère donneront naissance à de nouveaux rôles professionnels, alimentant davantage le boom de l'emploi dans l'IA.

Cela stimulera la demande d'experts expérimentés et talentueux en science des données et en IA, capables d'exploiter efficacement ces technologies à leur plein potentiel. À l'avenir, l'IA tracera un cheminement de carrière clair pour les employés en décrivant des compétences spécifiques pour les emplois en science des données.

Opportunités de carrière pour Data Scientist aux États-Unis

Le profil d'emploi du Data Scientist s'est classé au premier rang des emplois les plus prometteurs de LinkedIn aux États-Unis en 2019, faisant état d'une augmentation de plus de 56 % des offres d'emploi d'une année sur l'autre. Les statistiques suggèrent que les postes de Data Scientist ont augmenté de plus de 650 % depuis 2012 !

Mais qui sont les Data Scientists ?

Selon HBR, un Data Scientist est « un professionnel de haut niveau ayant la formation et la curiosité nécessaires pour faire des découvertes dans le monde du Big Data ».

Un Data Scientist est un expert aux multiples talents qui connaît bien les mathématiques, les statistiques, l'informatique et les sciences de l'information. Ils se spécialisent dans la collecte de données provenant de sources disparates et dans l'analyse de grands ensembles de données contenant des données structurées et non structurées pour obtenir des informations significatives.

Une fois qu'ils ont extrait ces informations et modèles de données, ils utilisent une combinaison de méthodes scientifiques, statistiques et analytiques avancées pour interpréter les résultats et les convertir en décisions commerciales exploitables.

Les Data Scientists combinent le meilleur des deux mondes - les affaires et l'informatique. Leur objectif principal est d'étudier et d'analyser le Big Data pour aider les entreprises et les organisations à prendre des décisions très spécifiques, ciblées et basées sur les données.

Grâce à la vaste gamme d'applications industrielles de Data Science, les Data Scientists peuvent travailler dans presque toutes les industries américaines. Ils peuvent trouver des opportunités d'emploi avec une rémunération salariale élevée et une croissance de l'emploi dans l'éducation, le commerce électronique, la vente au détail, l'informatique, la BFSI, les soins de santé, les produits pharmaceutiques, la fabrication, la chaîne d'approvisionnement et la logistique, les transports, les médias et le divertissement, la recherche aérospatiale/aéronautique et l'armée.

Comme nous l'avons mentionné précédemment, les Data Scientists peuvent travailler pour des entreprises de toutes tailles - des startups aux grandes entreprises, aux multinationales et aux centres de recherche.

Cheminement de carrière pour devenir un scientifique des données

Voici un aperçu de la façon dont vous pouvez progresser pour devenir un Data Scientist :

1. Gagnez un baccalauréat

La meilleure voie d'accès à la science des données est d'obtenir un baccalauréat dans un domaine étroitement lié à la science des données. Vous pouvez choisir les mathématiques, les statistiques, l'informatique / l'ingénierie, l'informatique et les technologies de l'information comme spécialités de premier cycle, car ces domaines sont étroitement liés à la science des données.

2. Gagnez une maîtrise

La science des données est un domaine d'études très complexe et, par conséquent, les candidats doivent terminer leurs études de troisième cycle dans l'une des matières mentionnées ci-dessus. La plupart des entreprises recherchent des candidats titulaires d'une maîtrise ou d'un diplôme supérieur (Ph.D.) pour des postes en science des données.

3. Acquérir les bonnes compétences

Les aspirants en science des données doivent développer des compétences de niche, y compris la programmation; structures de données; exploration de données, nettoyage et munging ; visualisation de données et rapports ; analyses statistiques; l'analyse des risques et l'entreposage des données. Outre ces compétences, ils doivent également acquérir des compétences générales telles que la communication efficace, la pensée critique, la résolution de problèmes, l'organisation et la gestion.

4. Emballez un travail d'entrée de gamme

Après avoir terminé les trois premières étapes, vous devriez être prêt à occuper un poste d'entrée de gamme en science des données (par exemple, analyste de données junior, analyste en intelligence d'affaires, ingénieur de données, etc.). Assurez-vous de choisir un poste dans une entreprise qui permet aux étudiants de première année de grandir et d'apprendre. Cela vous aidera si vous créez un portfolio en ligne détaillé mettant en évidence vos compétences, vos domaines d'expertise et vos projets. Cela vous aidera à attirer l'attention d'employeurs potentiels.

5. Optez pour les certifications en science des données

Les certifications en science des données sont un excellent moyen d'acquérir des connaissances de l'industrie et des compétences de niche. Vous apprenez les moindres détails des compétences en science des données telles que la programmation et l'analyse de données à l'aide d'outils Big Data tels que Hadoop, Hive, Spark, etc. et enrichir leurs connaissances.

Les meilleurs emplois en science des données aux États-Unis

Data Scientist n'est pas le seul profil d'emploi tendance en Data Science. Il existe toute une gamme de postes stimulants et bien rémunérés dans le domaine de la science des données qui valent la peine d'être envisagés. Voici les huit meilleurs emplois en science des données aux États-Unis :

1. Ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique sont des experts hautement qualifiés spécialisés dans l'apprentissage automatique. Ils conçoivent, construisent, exploitent et gèrent des modèles/systèmes intelligents capables d'effectuer un large éventail de tâches en apprenant par l'expérience. Les ingénieurs ML développent des algorithmes ML pour entraîner ces modèles à effectuer des tâches de type humain avec peu ou pas de supervision humaine. Ils travaillent avec des Data Scientists et des Data Analysts.

Les ingénieurs en apprentissage automatique doivent bien connaître les concepts mathématiques, statistiques et informatiques. Ils doivent maîtriser plusieurs langages de programmation tels que Python, Java, Scala, R, C, C++, etc.

Un salaire

Le salaire annuel moyen des ingénieurs ML aux États-Unis est de 1 25 000 $ et la fourchette de salaire typique se situe entre 1 14 121 $ et 1 47 134 $ par an.

2. Architecte de données

Un architecte de données évalue et analyse les besoins en données d'une entreprise, décrit la feuille de route pour répondre à ces exigences, détermine les normes et les objectifs de gestion des données et s'assure que tous les objectifs et besoins s'alignent parfaitement sur la stratégie globale et l'architecture commerciale de l'entreprise.

Ils développent et mettent en œuvre des solutions de base de données pour stocker et récupérer des données commerciales et superviser les activités de migration de données. Les architectes de données utilisent également différentes techniques analytiques et statistiques pour analyser les informations et présenter leurs conclusions par le biais de rapports détaillés à la haute direction et aux parties prenantes de l'entreprise.

Les architectes de données doivent maîtriser les mathématiques appliquées et les statistiques. Ils doivent avoir une connaissance approfondie de la visualisation de données, de la migration de données, du RDMS, de la conception de bases de données, de la gestion de bases de données et du cloud computing.

Un salaire:

Le salaire annuel moyen des architectes de données aux États-Unis est de 119 011 $ et la fourchette de salaire typique se situe entre 86 013 $ et 140 836 $ par an.

3. Statisticien

Les statisticiens collectent, analysent et interprètent les données numériques pour identifier les tendances et repérer les modèles qui peuvent aider les entreprises à comprendre les données commerciales quantitatives et à prendre des décisions éclairées. Ils utilisent des techniques mathématiques, des méthodologies statistiques et des logiciels informatiques pour donner un sens à des données complexes et faire des prévisions commerciales précises.

Les statisticiens doivent savoir comment utiliser des termes, des concepts et des méthodologies statistiques dans différentes situations et analyses de rentabilisation. Ils doivent posséder des compétences en analyse, en résolution de problèmes et en communication.

Un salaire:

Le salaire annuel moyen des statisticiens aux États-Unis est de 99 986 $ et la fourchette de salaire typique se situe entre 52 690 $ et 146 770 $ par an.

4. Développeur Full Stack

Comme son nom l'indique, les développeurs Full-Stack sont hautement qualifiés dans la technologie full-stack, ce qui signifie qu'ils peuvent gérer à la fois la programmation côté serveur et côté client. Ils développent la logique de base qui s'exécute en arrière-plan (alimentant le site Web/l'application), et ils conçoivent également l'interface utilisateur (UI) avec laquelle les utilisateurs interagissent. Les développeurs Full-Stack gèrent le cycle de vie de bout en bout des applications logicielles.

Les développeurs Full-Stack doivent maîtriser le codage HTML/CSS/JavaScript. Ils doivent avoir une connaissance approfondie de l'architecture des bases de données et du Web, de la conception de l'architecture des applications et des systèmes de contrôle de version. De plus, ils doivent avoir un flair en rédaction technique.

Un salaire:

Le salaire annuel moyen des développeurs Full-Stack aux États-Unis est de 95 308 $ et la fourchette de salaire typique se situe entre 81 210 $ et 107 541 $ par an.

6. Développeur de Business Intelligence (BI)

Les développeurs BI sont des professionnels responsables de la conception, du déploiement et de la maintenance des interfaces BI d'une entreprise, y compris des outils de requête, des tableaux de bord de visualisation de données et des outils de modélisation de données. Les développeurs BI sont conscients des particularités et des défis du domaine d'activité, ce qui leur permet de comprendre les exigences de l'entreprise et de mettre en œuvre des solutions BI en conséquence.

Les développeurs BI doivent avoir une formation en administration de base de données/base de données et une expérience de travail avec les outils BI. Outre des compétences exceptionnelles en analyse de données et en analyse commerciale, les développeurs BI doivent être compétents en débogage/dépannage. Ils doivent être familiarisés avec les systèmes de gestion de bases de données, le traitement analytique en ligne (OLAP) et le cadre ETL (Extraire, transformer, charger).

Salaire :

Le salaire annuel moyen des développeurs BI aux États-Unis est de 94 897 $ et la fourchette de salaire typique se situe entre 80 150 $ et 107 575 $ par an.

7. Ingénieur Big Data

Les ingénieurs Big Data s'occupent spécifiquement de tout ce qui concerne le Big Data. À cet égard, ils remplissent une multitude de fonctions. Ils conçoivent, construisent, testent, mettent en œuvre et maintiennent des solutions Big Data.

Ils développent également des systèmes de traitement de données à grande échelle à l'aide d'outils Big Data comme MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra, etc. Les ingénieurs Big Data évaluent les besoins logiciels et matériels d'une entreprise. Essentiellement, ce sont des experts qui gèrent l'infrastructure et l'architecture de données complètes d'une organisation.

Les ingénieurs Big Data sont généralement compétents en génie logiciel/données. En plus de cela, ils connaissent également bien le codage, le développement de logiciels, la conception orientée objet, l'exploration de données, la visualisation de données et l'analyse statistique et quantitative.

Un salaire:

Le salaire annuel moyen des Big Data Engineers aux États-Unis est de 89 838 $, et la fourchette de salaire typique se situe entre 141 797 $ et 181 332 $ par an.

8. Analyste de données

Les analystes de données collectent, organisent, traitent et analysent de gros volumes de données. Ils utilisent différents outils analytiques et statistiques pour étudier les données et extraire des modèles pertinents à partir d'ensembles de données massifs.

Les analystes de données doivent présenter leurs conclusions dans des rapports consolidés et des visualisations de manière lisible pour les membres techniques et non techniques d'une organisation. Ainsi, l'analyse des données et la visualisation des données sont les deux responsabilités professionnelles les plus cruciales des analystes de données. Grâce à leurs découvertes, ils aident les entreprises à concevoir des solutions centrées sur les données aux problèmes commerciaux.

Les analystes de données doivent posséder un sens aigu des affaires ainsi que d'autres compétences techniques telles que la programmation, l'exploration de données, le nettoyage et le munging, la visualisation de données, l'entreposage de données et l'intelligence d'affaires.

Un salaire

Le salaire annuel moyen des analystes de données aux États-Unis est de 76 920 $ et la fourchette de salaire typique se situe entre 67 585 $ et 85 873 $ par an.

Apprenez la science des données en ligne : l'avantage upGrad

À l'heure actuelle, il est évident que la science des données est l'un des domaines les plus prometteurs et les plus prometteurs du 21e siècle. Les emplois en science des données se vantent d'une croissance de carrière rapide et de forfaits annuels élevés. Ainsi, toute personne souhaitant tirer parti de cette fantastique opportunité doit s'inscrire à des cours de science des données ou à des programmes de certification.

upGrad propose trois fantastiques cours de science des données en association avec l'IIIT-Bangalore qui peuvent vous aider à démarrer une carrière réussie en science des données :

1. Diplôme PG en science des données

Ce cours diplômant est un programme de 12 mois qui étend cinq options de spécialisation - Deep Learning, NLP, Business Intelligence / Data Analytics, Business Analytics et Data Engineering. Le cours comprend 14 outils/langages de programmation et plus de 60 projets industriels.

2. Certification PG en science des données

Il s'agit d'un cours de science des données à court terme de 7 mois couvrant la programmation Python, l'analyse prédictive à l'aide de Python, la visualisation à l'aide de Python, le SQL de base et avancé, les algorithmes ML de base et avancés et l'EDA. Il comprend plus de 7 études de cas et projets industriels.

3. Master of Science en science des données

Il s'agit d'un programme de maîtrise de 18 mois en science des données qui propose également cinq spécialisations - Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics et Data Engineering. Le cours comprend plus de 60 études de cas et projets.

Ces programmes sont conçus pour les professionnels en activité et, par conséquent, ces cours sont le choix parfait si vous recherchez un tournant passionnant dans votre carrière. Les cours upGrad s'accompagnent de la promesse d'une assistance professionnelle dédiée, d'un mentorat personnalisé, d'une résolution rapide des doutes et d'opportunités d'accès mondiales.

Nous espérons que cela vous aidera !