5 types d'emplois les plus populaires en science des données

2,5 quintillions d'octets de données sont produits quotidiennement sur cette planète. Mais qui est le grand être derrière l'analyse de la plupart de ces données et qui aide toutes les industries en fournissant des solutions commerciales ? Oui, c'est un Data Scientist (les héros méconnus très célèbres) ! Il a été déclaré le travail le plus en vogue du 22e siècle, mais connaissez-vous le genre de travail qu'offre la science des données ? Eh bien, nous sommes là pour vous transmettre le flambeau de l'illumination, âme curieuse !

Mais avant de nous lancer dans cette entreprise, commençons par un conseil essentiel : la science des données combine un certain nombre de disciplines, notamment l'analyse de données, les statistiques, l'informatique et l'apprentissage automatique. Cela peut être intimidant et accablant lorsque vous êtes nouveau dans le domaine, mais il est important de se rappeler que différentes entreprises attendent des rôles différents pour le même profil. Cela signifie qu'un « scientifique des données » est souvent utilisé comme un terme générique où le JD est radicalement différent, et l'ensemble des compétences nécessaires diffère également.

Voici quelques emplois en science des données que vous pourriez envisager :

• L'ingénieur de données

Avec Internet qui envahit le monde, une entreprise est pratiquement inexistante si vous ne pouvez pas prétendre avoir un résultat de recherche Google à votre nom. Certaines entreprises ont la chance d'avoir beaucoup de trafic, mais avec cela vient un tout autre problème d'avoir à traiter beaucoup plus de données. Mais que faites-vous de ces données ? Eh bien, les données peuvent être votre portoloin vers le succès, si elles sont utilisées à bon escient. Une infrastructure de données peut être mise en place pour faire avancer l'entreprise. Ici, l'apprentissage automatique et les statistiques lourdes sont moins importants que de solides compétences en génie logiciel. N'oubliez pas que dans les entreprises qui cherchent à exploiter des quantités incessantes de données, les opportunités de mentorat pour les scientifiques débutants peuvent s'avérer moins nombreuses.

On peut croître de manière exponentielle dans ce domaine, mais les risques de stagnation et de flop sont également élevés si votre chance vous abandonne et que vous n'êtes pas suffisamment guidé.

Expertise professionnelle et technique
Informatica 9, scripts shell Unix, Pl/SQL
Langages de programmation : Java/Python/Scala

• L'analyste de données

Souvent synonyme d'être un Data Scientist dans la plupart des entreprises, votre description de poste ou votre profil de poste peut vous obliger à devenir un maestro Tableau ou Excel, ou à extraire des données des bases de données SQL, à créer des tableaux de bord et à produire des visualisations de données essentielles.

Une technique qui a gagné en popularité au fil des ans est le test A/B - où une expérience randomisée avec deux variantes est menée, A et B ; l'hypothèse statistique est incluse dans son application, et le test d'hypothèse à deux échantillons est ensuite utilisé dans les statistiques de travail de l'entreprise ou de l'entreprise. Votre travail peut également exiger que vous analysiez les résultats d'un test A/B ou que vous preniez la tête du compte Google Analytics de l'entreprise.

Expertise professionnelle et technique
Informatica 9, scripts shell Unix, Pl/SQL
Langages de programmation : Java/Python/Scala

• L'architecte de données

L'importance des architectes de données augmente de minute en minute. Leur rôle consiste à créer des plans pour toute la gestion des systèmes de données qu'une entreprise doit intégrer, protéger, centraliser et maintenir. Les architectes dans ce domaine ont besoin de technologies de pointe comme Spark, Hive, Pig, en plus d'être à la hauteur des tendances d'innovation en cours dans l'industrie.

Les architectes de données doivent être compétents dans la modélisation physique des données, la modélisation logique des données, la stratégie des données, les langages d'interrogation des données, le développement des politiques de données, l'entreposage des données et l'identification et le choix d'un système qui s'avérera essentiellement le meilleur pour traiter le stockage des données, la récupération , et le management.

• L'ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique se concentrent souvent sur la production de produits extraordinaires axés sur les données plutôt que sur la réponse aux questions opérationnelles d'une entreprise. Leur attribut n'est pas de savoir comment fonctionnent les algorithmes mais comment les utiliser. Si quelqu'un sait comment démêler le code, il sera capable de baratter et cp=omb à travers les différents ensembles de données et de trouver exactement ce qu'il cherche.

Cela peut s'avérer être une situation idéale pour quelqu'un qui s'est plongé dans les mathématiques, les statistiques ou la physique de manière formelle, et qui a toujours le même zèle pour poursuivre une voie plus académique. En gros, le rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique comprend l'optimisation des solutions pour les performances et l'évolutivité, la garantie d'un flux de données fonctionnel entre la base de données et les systèmes principaux et la mise en œuvre d'un code d'apprentissage automatique personnalisé.

• Statisticien

Alors que tous les rôles susmentionnés explorent joyeusement les données, il y a ce rôle qui se comporte comme la serviette humide dans la fête, c'est-à-dire celui d'un statisticien. Cela ne veut pas dire que le rôle est ennuyeux, mais parce que ce sont les personnes qui aident l'entreprise à prendre des décisions au-delà des données. Il y a plus à lancer votre système d'apprentissage automatique qu'il n'a fonctionné parfaitement dans un ensemble de données particulier, comme, comment il fonctionne lorsqu'il fonctionne en production, etc. C'est là que les compétences d'un statisticien entrent en jeu. Ils aident à prendre des décisions et à tirer des conclusions en toute sécurité lorsque tous les faits ne sont pas parfaitement alignés.

Le domaine de la Data Science demande beaucoup « d'entraînement et de curiosité » pour pouvoir faire de bonnes découvertes dans le Big Data. Avec la prévision de données atteignant le chiffre stupéfiant de 40 zégaoctets d'ici 2020, il y aura certainement une pénurie de professionnels formés qui traiteront ces données. Montez à bord du train de la science des données et vous pourriez être récompensé pour avoir sauvé le monde avec la façon dont vous manœuvrez sur les données !