Portée future de la science des données - 4 raisons d'apprendre la science des données

Les données régissent le monde dans lequel nous vivons et, en fait, ont été surnommées le «pétrole» du 21e siècle. Au cours des dernières années, le monde a connu une augmentation rapide et continue des données. Grâce à la croissance des médias sociaux, des smartphones et de l'Internet des objets, la quantité de données dont nous disposons aujourd'hui dépasse l'imagination. Comme le prétend Eric Schmidt d'Alphabet, toutes les 48 heures, nous générons la quantité de données produites par l'humanité depuis l'aube de la civilisation jusqu'à il y a 15 ans. Alors, comment pouvons-nous donner un sens à de telles quantités massives de données ?

Qu'est-ce que la science des données ?

En termes simples, la science des données est une combinaison de mathématiques, de programmation, de statistiques, d'analyse de données et d'apprentissage automatique. En combinant tout cela, Data Science utilise des algorithmes avancés et des méthodes scientifiques pour extraire des informations et des idées à partir de grands ensembles de données - à la fois structurés et non structurés. L'avènement du Big Data et de l'apprentissage automatique a encore alimenté la croissance de la science des données. Aujourd'hui, la science des données est utilisée dans tous les parallèles de diverses industries, y compris les affaires, la santé, la finance et l'éducation.

Utilisations de la science des données

Le cas d'utilisation le plus courant de la science des données qui s'est glissé dans votre vie quotidienne est un moteur de recommandation. Chaque fois que vous êtes sur Amazon ou Netflix, voyez-vous ces recommandations personnalisées indiquant « Ce que vous pourriez aimer » ? Eh bien, c'est un exemple classique d'algorithmes de science des données qui suivent et comprennent les modèles de recherche et d'achat des utilisateurs, puis organisent des listes de recommandations personnalisées.

Puisque les données sont la force omniprésente qui régit nos vies maintenant, les emplois dans ce domaine sont en plein essor comme jamais auparavant. Les ingénieurs Big Data, les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données sont les trois principaux emplois émergents sur LinkedIn. Depuis 2012, les postes de Data Scientists ont augmenté de plus de 650%, faisant ainsi de la Data Science l'un des domaines professionnels les plus en vogue à l'heure actuelle. Il n'est pas surprenant que des professionnels de divers horizons de carrière perfectionnent leur base de connaissances pour faire la transition vers le domaine émergent de la science des données.

Portée future de la science des données

Avant l'avènement de la révolution numérique, les données dont nous disposions étaient majoritairement structurées et de taille relativement réduite. Par conséquent, les outils de BI traditionnels étaient suffisants pour analyser ces petits ensembles de données structurés. Cependant, la croissance exponentielle des données ces dernières années a changé toute l'équation. Comment?

Contrairement aux ensembles de données traditionnels (qui étaient pour la plupart structurés), les données générées aujourd'hui (à partir de différentes sources comme les médias sociaux, les transactions financières et les journaux, les fichiers multimédias, les portails en ligne, etc.) sont pour la plupart semi-structurées ou non structurées. À l'heure actuelle, plus de 80 % des données mondiales ne sont pas structurées.

Avec chaque année qui passe, les données ne feront que continuer à augmenter et à s'ajouter à la pile déjà massive de données. Il n'est pas possible pour les outils de BI traditionnels d'analyser un si grand volume d'ensembles de données non structurés - ils exigent des outils analytiques plus avancés et intelligents pour stocker, traiter et analyser les données. C'est là que la science des données a contribué à faire la différence.

Alors que de plus en plus d'organisations s'ouvrent au Big Data, à l'IA et au ML, la demande de professionnels qualifiés en science des données ne cesse d'augmenter. En fait, la Harvard Business Review a même salué le travail d'un Data Scientist comme étant le travail le plus sexy du 21e siècle.

Grâce à la science des données, de nouvelles possibilités passionnantes s'ouvrent, changeant continuellement notre façon de voir le monde qui nous entoure. La contribution de la science des données à l'amélioration des vies humaines a été immense.

Par exemple, lorsque vous connectez votre smartphone à des appareils intelligents et au hub IoT, vous pouvez surveiller ce qui se passe dans et autour de votre maison même en votre absence. Les achats en ligne sont devenus tellement plus faciles, grâce à des algorithmes avancés qui peuvent comprendre les goûts et les préférences des utilisateurs individuels et créer des listes de recommandations pour eux. Les transactions financières en ligne n'ont jamais été aussi sûres, grâce aux algorithmes de détection de fraude et de risque de Data Science.

Non seulement ceux-ci, Data Science a également énormément contribué au secteur de la santé. Les algorithmes et applications de la science des données peuvent être trouvés dans la génomique, le développement de médicaments, l'analyse d'images médicales, la surveillance à distance, pour n'en nommer que quelques-uns.

Étant donné que la science des données est encore un domaine en évolution, il y a beaucoup plus à attendre d'elle à l'avenir. Examinons quelques-unes des tendances passionnantes de la science des données qui pourraient bientôt devenir une réalité dans un avenir proche :

• Alors que l'IoT est déjà une réalité qui connecte les appareils intelligents, à l'avenir, nous pourrions être impatients de faire partie d'un maillage numérique intelligent - un hub connecté d'applications, d'appareils et de personnes travaillant ensemble de manière synchronisée.
• Le marketing produit et le service client seront révolutionnés par les chatbots avancés, la réalité virtuelle (VR) et la réalité augmentée (AR). Nous attendons peut-être avec impatience le moment où l'expérience client personnalisée comprendra des simulations en direct, des démonstrations interactives et la visualisation des solutions proposées.
• La blockchain pourrait simplement devenir courante - elle ne sera pas seulement limitée au secteur financier, mais la blockchain s'appliquera aux soins de santé, à la banque, à l'assurance et à d'autres industries.
• Les systèmes ML automatisés et l'analyse augmentée transformeront l'analyse prédictive et la feront passer au niveau supérieur. L'analyse prédictive contribuera davantage à changer le visage des soins de santé.
• Le titre de poste de « data scientist » subira une transformation massive pour inclure un éventail de rôles divers. À mesure que la technologie, la science des données et l'IA continuent de progresser, les scientifiques des données devront évoluer pour suivre le rythme de la courbe d'apprentissage dynamique de la science des données.

Ce ne sont que quelques-unes des possibilités que la science des données apportera à notre monde dans les prochaines années.

Pourquoi apprendre la science des données ?

Si les raisons mentionnées ci-dessus n'étaient pas suffisantes pour vous convaincre de l'importance d'apprendre la science des données, peut-être que ces quatre raisons le feront :

Les données sont le carburant du 21ème siècle

Selon Simon Quinton, "Si Analytics est le moteur, alors les données sont le carburant du 21e siècle." Sans données, les entreprises ne seraient pas en mesure de découvrir des informations utiles qui pourraient les aider à rationaliser leurs activités. Après tout, d'où proviendraient toutes les informations essentielles sur les clients, si ce n'était des données ? Sans données clients, il sera impossible d'améliorer la satisfaction client ou de créer des listes de recommandations personnalisées.

Paradoxe offre-demande.

Comme nous l'avons mentionné précédemment, la demande de professionnels qualifiés en science des données, y compris les scientifiques des données, les ingénieurs ML et AI, est en augmentation. Cependant, l'offre de professionnels qualifiés dans le domaine augmente à un rythme beaucoup plus lent. IBM affirme que d'ici 2020, la science des données représentera 28 % de tous les emplois numériques, mais malheureusement, les postes vacants restent vacants jusqu'à 45 jours en raison du manque de candidats talentueux. De plus, le rapport The Quant Crunch d'IBM indique :

"Les compétences en apprentissage automatique, en mégadonnées et en science des données sont les plus difficiles à recruter et peuvent potentiellement créer les plus grandes perturbations si elles ne sont pas remplies."

Avec autant de postes vacants en science des données, il est maintenant temps de se perfectionner et de profiter de l'opportunité en or !

Une carrière lucrative et bien rémunérée

La science des données est un domaine d'études très avancé et exclusif, et il ne fait aucun doute que les professionnels de ce domaine gagnent beaucoup d'argent. Par exemple, selon PayScale, le salaire moyen d'un Data Scientist en Inde est de Rs 6,99,928 et le salaire moyen d'un Data Analyst est de Rs. 4,04, 924. Tous les postes en science des données ont une échelle salariale à peu près similaire. La meilleure partie - puisque la science des données évolue toujours, vous n'aurez jamais une carrière stagnante. Il y aura de nombreuses opportunités d'apprendre, de se perfectionner et de gagner plus d'argent.

Très flexible avec une abondance de postes

La science des données est un domaine polyvalent qui a trouvé des applications dans tous les secteurs, notamment la santé, la banque, le commerce électronique, les entreprises et les services de conseil. Cependant, seule une poignée d'individus possèdent les compétences requises pour réussir dans la science des données. De plus, les rôles professionnels en science des données ont souvent des compétences qui se chevauchent, ce qui confère un certain degré de flexibilité et d'agilité aux professionnels de la science des données. Il y a beaucoup de postes vacants à pourvoir, mais peu de candidats pour pourvoir ces postes.

La science des données aide non seulement les organisations à comprendre leur public cible, leurs marchés et les risques associés aux affaires, mais elle les aide également à se rapprocher du client, le tout à l'aide de données. Le domaine prometteur offre également de grandes opportunités de carrière pour les aspirants. La science des données est un domaine moins saturé, bien rémunéré et émergent qui garantit une croissance et un développement constants aux professionnels qui s'y engagent.

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