Parcours de carrière en science des données : 8 rôles exigeants et diversifiés

Un bref aperçu

"Data Science" est le nouveau mot à la mode chez les milléniaux car ce domaine multidisciplinaire de l'informatique offre un large éventail d'opportunités de carrière. Avant d'entrer dans les détails, voyons ce qu'est la Data Science. Pour le dire simplement, la science des données est une étude intégrative du développement des données, identifiant des modèles et en faisant finalement une ressource importante pour créer des stratégies commerciales afin qu'une entreprise puisse rester en tête sur le marché concurrentiel. Il s'agit d'un amalgame de visualisation de données, d'apprentissage automatique, de statistiques, de stratégies de résolution de problèmes et d'analyse de données.

Diverses carrières en Data Science :

Les Data Scientists sont des professionnels hautement qualifiés qui peuvent analyser le type de données pour trouver de nouvelles solutions, opportunités et également faire des hypothèses sur l'avenir des données. Ils aident principalement à créer des modèles d'apprentissage automatique. Les statistiques montrent que la demande de Data Scientists est élevée car il n'y a pas assez de professionnels qualifiés qui peuvent travailler dans ce domaine. Grâce à leurs connaissances approfondies, ils peuvent expérimenter les tendances des données et apporter de nouveaux changements à la programmation et à la gestion. Vous devez avoir des compétences polyvalentes telles que la visualisation de données, la compréhension des probabilités et pouvez travailler sur divers outils de données pour devenir un scientifique des données. Le salaire d'un data scientist est également élevé ; par conséquent, c'est un bon choix de carrière dans ce domaine.

La plupart des personnes qui maîtrisent l'analyse de données commencent leur carrière en tant qu'analystes de données , puis progressent progressivement. La tâche principale d'un analyste de données est d'examiner les données d'un projet donné et d'identifier les points forts et les défauts. Il faut avoir des compétences dans les langages de programmation comme Python, la visualisation et le nettoyage des données. C'est la carrière la plus choisie car au fil du temps, on peut être promu analyste de données senior ou élargir ses connaissances et devenir un professionnel d'un domaine associé.

L'ingénierie des données est une autre carrière convoitée dans ce volet. L'objectif principal d'un ingénieur de données est le développement de logiciels. Un analyste de données affecté a pour tâche d'évaluer les ventes, les performances du marché et de les signaler aux scientifiques des données pour résoudre les problèmes pouvant affecter les ventes ou les revenus. La connaissance des requêtes SQL avancées et de Python, la capacité de construire des pipelines de données sont quelques-uns des critères pour être un ingénieur de données. Avec plus d'expérience et de compétences, on peut être promu au rang d'ingénieur de données senior.

Data Architect est un poste professionnel important dans le domaine concerné. Si vous aimez l'ingénierie des données et que vous souhaitez contrôler le système de stockage de données de votre entreprise, Data Wire Architecture peut être une très bonne carrière pour vous. Pour être sélectionné, vous devez avoir une solide maîtrise des connaissances SQL et de l'expérience dans la gestion des données et d'autres compétences techniques en fonction de votre spécialisation.

Le spécialiste de l'apprentissage automatique peut être un excellent choix de carrière dans le domaine de la science des données. En termes simples, Machine Learning Engineer ou Specialist est un data scientist spécialisé dans le domaine de l'apprentissage automatique. Certaines entreprises embauchent également des ingénieurs en logiciel qui peuvent aider à déployer les modifications ou les mises à jour effectuées par un scientifique des données. Il faut avoir une bonne maîtrise de Python, du Cloud Computing, de Spark et des compétences de base en génie logiciel pour travailler dans ce domaine.

L'analyse commerciale est une autre option de carrière très demandée. La tâche principale d'un analyste de données commerciales est d'examiner les tendances commerciales actuelles. Un analyste d'affaires doit avoir des compétences en programmation et une bonne maîtrise de la science des données ainsi que des compétences en affaires.

Les analystes quantitatifs sont des experts en science des données qui se concentrent principalement sur l'analyse statistique où l'apprentissage automatique peut être utilisé pour comprendre les problèmes financiers et autres risques de marché.

Devenez analyste système avec vos connaissances en science des données. Résoudre les problèmes liés à l'administration et à l'organisation par un examen attentif des problèmes et envoyer les détails aux scientifiques des données pour les résoudre.

On peut également devenir analyste marketing et examiner les données marketing pour vérifier leur efficacité et également travailler à la promotion de leurs produits sur le marché et fournir des informations relatives à la position de l'entreprise sur le marché.

Les statistiques et les études montrent qu'il y a une recrudescence des opportunités de carrière dans la branche de la science des données car elle a un avenir prometteur. Les experts en données indépendants contribuent également à la croissance, à la popularité et à l'innovation dans ce domaine tout en acquérant plus d'expérience.

Conclusion

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