Différentes spécialisations en science des données et laquelle choisir [2022]

Comprendre les opportunités de carrière en science des données

La science des données et l'intelligence artificielle (IA) sont devenues un choix de carrière populaire. Les aspirants trouvent qu'il s'agit d'un domaine en plein essor, car sa mise en œuvre se répand dans la recherche, l'ingénierie, la cybersécurité, l'analyse et le marketing. Des professionnels de plusieurs disciplines plongent profondément dans les domaines spécialisés de la science des données pour mettre en œuvre diverses analyses et faire apprendre les systèmes par eux-mêmes.

Les professionnels peuvent créer des algorithmes ou utiliser des outils pour organiser et gérer ces énormes données. Ce domaine a apporté de nouvelles opportunités de carrière. Le rôle du data scientist est l'un des plus importants de tous. Dans cet article, vous découvrirez les différentes spécialisations en science des données disponibles pour opter pour une meilleure croissance de carrière.

Lire : Carrière en science des données

Domaines de spécialisation en science des données sur lesquels vous pouvez vous concentrer

Les algorithmes d'IA peuvent alimenter divers systèmes avec des analyses, des prédictions et des recommandations avancées. Les données sont le catalyseur qui permet à ces algorithmes de fournir des résultats de mieux en mieux. Ainsi, il existe divers rôles et spécialisations en science des données que les aspirants peuvent opter pour développer une compréhension plus spécifique de ce sous-domaine.

Les entreprises embauchent de tels employés ayant des compétences spécialisées dans l'un des secteurs verticaux de la science des données. Notez que vous devez être très précis lors du choix de votre spécialisation (en fonction de vos intérêts ou de votre expérience).

1. Exploration de données et analyse statistique

L'exploration de données et l'analyse statistique représentent l'approche de l'apprentissage à partir des données. Dans ce rôle spécialisé, les aspirants apprennent à découvrir et à identifier des structures significatives à partir de données et à les cartographier ensemble pour produire des informations significatives.

Il nous permet de fournir une analyse exploratoire des données avec des modèles prédictifs pour extraire des modèles et des tendances dans les données. Le professionnel examinera ensuite les problèmes commerciaux et les interprétera en une question de données. Les outils statistiques et les algorithmes alimentés par l'énorme quantité de données aident à créer des modèles prédictifs pour répondre à toutes les requêtes liées à l'entreprise.

Fonctions : statisticien, analystes de données, analyste d'affaires

Lire : Idées de projets d'exploration de données pour les débutants

2. Intelligence d'affaires et élaboration de stratégies

Il s'agit d'une autre spécialisation en plein essor de la science des données, car la majorité des entreprises préfèrent avoir des professionnels de la BI. La Business Intelligence est un domaine où l'analyste doit transformer les données en informations qui peuvent aider à propulser une entreprise avec un potentiel maximal. Ce domaine spécialisé permet de cultiver des sources de données back-end avec une grande précision et simplicité.

Il fournit également des solutions d'analyse personnalisées aux problèmes critiques de l'entreprise et peut identifier et prédire la concurrence sur le marché. Ce domaine spécialisé de la science des données est également chargé de découvrir les domaines critiques de perte de revenus et de reconnaître les domaines dans lesquels l'entreprise doit s'améliorer. Cela devient possible en explorant des ensembles de données complexes à l'aide d'un logiciel de BI et en analysant les tendances commerciales des concurrents.

Rôles : Ingénieur BI, Data Strategist, Analyste BI, Développeur BI

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3. Ingénierie des données et entreposage des données

L'ingénierie des données est l'approche consistant à convertir les données dans un format significatif afin que les professionnels puissent utiliser ces données pour une analyse approfondie. Les ingénieurs de données intègrent les données provenant de plusieurs sources hétérogènes et les structurent avec des requêtes ad hoc pour fournir des modèles significatifs pour la prise de décision.

Cette spécialisation en science des données implique la gestion de la source, de l'arrangement, du ton, du stockage et de la récupération des données pour d'autres analystes de données et professionnels de la science des données. Découvrez comment devenir ingénieur de données.

Rôles : analyste de données, professionnels de la base de données, ingénieurs de données

4. Visualisation des données

La culture de la civilisation humaine est principalement visuelle, ce qui comprend tout, de l'art et de la publicité au divertissement et à l'apprentissage. Cela devient très percutant et facile à comprendre lorsque nous visualisons quoi que ce soit. La visualisation des données est le domaine de spécialisation en science des données qui est responsable de la représentation des données et des informations dans une représentation graphique.

Il utilise des outils de visualisation tels que des graphiques, des tableaux, des graphiques, des graphiques, des infographies et des cartes. Ces outils offrent un bien meilleur moyen de comprendre les tendances, les compétitions, les valeurs aberrantes, les taux de croissance, les modèles de données et les situations avec des combinaisons de couleurs et des conceptions graphiques. Présenter les données sous une forme visuellement attrayante est un domaine spécialisé des analystes commerciaux et des scientifiques des données. Dans la visualisation des données, les professionnels peuvent facilement ajuster les données pour modifier les visuels, ce qui fait de la visualisation des données un domaine essentiel de l'analyse des données. Lire sur les projets de visualisation de données.

Rôles : Ingénieur en visualisation de données, Développeur de logiciels, Scientifique des données

5. Gestion de la base de données et architecture des données

À l'ère de la science des données et du big data, les entreprises et les organisations doivent disposer d'une architecture de données centralisée alignée sur les normes de l'industrie. Après un nettoyage ou un nettoyage réussi, les données sont déployées et conservées dans des bases de données pour des transactions de données complexes prenant en charge des applications, des services ou des groupes de services.

Rôles : professionnels de la base de données, administrateur de la base de données, spécialiste des données

6. Analyse des données liées aux opérations

Il s'agit d'une autre spécialisation en science des données qui ne nécessite pas de compétences techniques élevées. Donc, si vous vous considérez passionné par la résolution de problèmes, cela pourrait être le bon travail pour vous.

L'analyse des données liées aux opérations utilise directement les outils et les données fournis par les autres employés et membres de l'organisation. Les outils alimentés en données trouvent des possibilités d'amélioration au sein des différentes opérations (comme la logistique, la technologie, les ressources humaines, les finances) de l'entreprise.

Rôles : analyste de la planification, analyste des décisions

7. Spécialiste en apprentissage automatique et cognitif

L'apprentissage automatique et le développement d'algorithmes cognitifs font partie des spécialisations les mieux notées de la science des données. Grâce à cela, les aspirants et les professionnels peuvent développer des algorithmes et des solutions basées sur l'intelligence artificielle (IA).

Nous pouvons considérer cela comme un domaine plus vaste et plus complexe de l'exploration de données et de l'analyse statistique. Ici, les professionnels se concentrent sur l'alimentation des entrées de données via les algorithmes pour former le modèle, la construction de pipelines de données, les tests A/B, les sources de données pratiques et les systèmes de base de référence. Les algorithmes alimentés par des ensembles de données aident à préparer les machines à apprendre la réponse cognitive et la prise de décision.

Les entreprises et les entreprises intègrent de plus en plus d'algorithmes formés basés sur l'IA pour une meilleure efficacité et prévisibilité. Les entreprises embauchent des professionnels du ML pour créer les algorithmes et les modèles réels, ainsi que pour utiliser des outils et des techniques statistiques standard. Un algorithme d'apprentissage automatique peut multiplier le chiffre d'affaires en réduisant intelligemment les tâches répétitives effectuées auparavant par un travail humain fastidieux.

Rôles : Ingénieur ML, Scientifique des données, Chercheurs, Spécialiste IA

8. Analyse des données de marché

Ce rôle s'accompagne de différentes expertises verticales à différents niveaux pour une entreprise. Ici, la source de données est externe, comme les données de vente et de marketing, les données des clients et leurs expériences, le suivi des performances dans le commerce électronique et la logistique, la recherche de nouvelles opportunités et les clients.

Les analystes de données marketing sont responsables de la mesure, de l'analyse et de la gestion des performances marketing pour l'efficacité et l'optimisation du retour sur investissement. Comprendre les caractéristiques du marché et les besoins des clients réduira les dépenses de marketing Web gaspillées et mettra en évidence les informations concernant les préférences et les tendances des clients.

L'analyse des données marketing utilise des outils et des techniques tels que le marketing de recherche payant, les produits logiciels de marketing, l'optimisation des moteurs de recherche, etc. et utilise ces données pour tirer parti de l'analyse.

Rôles : analyste de produit, analyste de marché, analyste Web

9. Analyse des données de cybersécurité

L'analyste de données en cybersécurité est une autre spécialisation en science des données en combinaison avec la cybersécurité. Ici, les analyses de données sont effectuées dans le contenu de la cybersécurité. L'analyse des cyberdonnées dépend des données reçues de différents outils de sécurité.

Les entreprises embauchent des analystes de données de cybersécurité pour concevoir et mettre en œuvre des algorithmes utilisant de grands ensembles de données pour détecter les bogues et les vulnérabilités, prévoir les attaques et menaces futures, ainsi que produire des renseignements utiles pour améliorer la sécurité et la confidentialité des données au sein de cette organisation.

Ces analyses sont responsables de la protection des ressources et des plans de l'organisation contre les menaces et les crimes externes et internes.

Rôles : Analyste en cybersécurité, Data Scientist, Data analyst

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Conclusion

La science des données est un terme qui peut facilement échapper à toute définition spécifique en raison de sa nature polyvalente et de son large éventail de domaines de mise en œuvre. Il existe d'autres domaines interdisciplinaires comme le cloud, la santé, la finance, la conception, etc. où la science des données est utilisée pour fournir des informations sur la croissance de l'organisation.