Prérequis pour la science des données : ce n'est pas ce que vous pensez que c'est

introduction

Aujourd'hui, chaque industrie s'appuie sur une compréhension des données générées par les processus et les produits. Pour se développer largement dans l'espace du marché, les entreprises doivent d'abord travailler sur les points forts du produit existant, puis pénétrer les zones de marché inexploitées.

L'ensemble des industries s'accompagne d'un ensemble de processus rationalisés dans le flux opérationnel et d'autres départements de soutien. Travailler sur toutes les données générées de partout a entraîné une demande accrue de professionnels.

Les experts ici doivent être équipés pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise. Les Data Scientists sont des professionnels compétents dans le savoir-faire technique. Ils ont la capacité d'analyser de vastes blocs de données qu'ils peuvent facilement exploiter dans les zones problématiques et également se promener dans les zones problématiques latentes inexploitées.

L'objectif global est d'apporter des résultats commerciaux significatifs et des bénéfices plus éminents dans le domaine.

Opportunités sur le marché

De nombreux professionnels et étudiants de première année convergent pour entrer dans le domaine de la science des données. Il s'agit d'un travail fusionné qui combine des outils d'analyse de données, de science et de gestion. Cela exige un profil de travail au milieu d'énormes quantités de données qui nécessitent des solutions aux résultats commerciaux. Lire : Compétences obligatoires dont vous avez besoin pour devenir un data scientist.

La demande croissante de l'industrie a conduit à la croissance du profil des Data Scientists. Selon un rapport , d'ici 2026, il y a une augmentation prévue de 19 % du nombre d'emplois de data scientist ; et environ 5400 nouveaux messages sont sur le point d'être produits.

Il y a des attentes concernant la croissance de la structure salariale des data scientists. Les opportunités de promotion réfléchie sont à la hausse avec l'augmentation de la production de travail générée.

Défis

De multiples défis surgissent avec l'énorme quantité de données et les différences dans les industries qui nécessitent que l'administration fournisse un résultat souhaité spécifique. Les tests s'étendent de l'obtention des connaissances de l'industrie et des compétences générales pour fonctionner jusqu'à l'expertise technique sur l'analyse des données et les outils de gestion d'entreprise.

Si vous envisagez de vous lancer dans le monde des sciences des données, il existe des prérequis spécifiques dans le domaine technique et non technique sur lesquels vous devez travailler avant sa première étape.

Prérequis pour la science des données

Il n'est pas toujours nécessaire pour les professionnels d'avoir une formation préalable en science des données.

Vous êtes peut-être un étudiant ou un débutant qui développe un intérêt pour le domaine de la science des données et envisage d'acquérir une expérience individuelle dans le secteur. Ou vous pourriez être un professionnel déjà établi dans un secteur mais qui souhaite suivre des cours de science des données en raison de l'amour des données ou de l'intérêt croissant et de la demande que propose le profil.

Les prérequis exigés par le domaine sont classés comme suit :

Éducatif

Les profils de Data Scientist varient en fonction du niveau d'expert et de votre profil de formation et d'expérience. Un minimum d'un baccalauréat est essentiel pour suivre un cours de science des données. Un baccalauréat / maîtrise poursuivi dans l'une des matières STEM s'avère bénéfique car il jette les bases des connaissances mathématiques ou statistiques de base qui s'avéreront de la plus haute importance à l'avenir.

Au début de la recherche de data scientist, vous devez avoir été exposé aux conditions requises dans l'industrie pour le profil de poste. Les ressources mentionnées sur le Web pour travailler en tant que data scientist doivent avoir affiché un éventail de compétences et d'expertise requises pour répondre aux critères. Ce n'est pas toujours le cas.

Avec l'augmentation des qualifications, les connaissances et le profil de l'emploi augmenteront simultanément. Mais il y a toujours une différence entre ce qui est enseigné dans le domaine théorique et celui que vous gagnerez en travaillant professionnellement.

Un doctorat sans expérience ne serait pas égal à un autre candidat titulaire d'un diplôme de master mais ayant trois ans d'expérience.

Voici quelques-unes des exigences techniques et non techniques du métier :

Technique

• Mathématique

Des professionnels et des étudiants de différents horizons en informatique, ingénierie, économie, mathématiques ou opérations et recherche entrent dans l'industrie du développement des affaires.

Tout cela n'est pas obligatoire pour une carrière professionnelle en sciences des données. La nécessité ultime est d'avoir une base claire et solide sur les concepts mathématiques et statistiques.

La demande dans le domaine de la science des données concerne principalement des concepts statistiques clairs de données qui nécessitent une analyse pour produire des solutions viables aux problèmes. Par conséquent, toute étude de fond se terminera, mais la base statistique et mathématique polie et ferme est l'appel d'entrée de gamme.

• Programmation

Vous n'avez pas besoin d'être un programmeur avancé dédié. Néanmoins, il serait préférable que vous ayez une compréhension fondamentale claire des concepts liés à la programmation. Des concepts de programmation tels que C, C ++ ou Java accéléreront l'apprentissage de la programmation en science des données.

Il n'est pas nécessaire d'être un programmeur chevronné pour aider à analyser des parties étendues de données, pour écrire des citations efficacement pour expliquer le problème et travailler avec des mégadonnées. La science des données fonctionne sur des outils de programmation comme Python et R. Ces concepts aideront le candidat à parcourir un long chemin dans l'expertise de la science des données.

• SQL

SQL ou langage de requête structuré est l'un des principaux outils nécessaires pour expérimenter la programmation en science des données.

Pour avoir une assise solide dans le travail à accomplir, les data scientists passent un temps significatif à écrire du SQL et le script qui lui est associé. Vous devez savoir comment écrire du SQL de base, résoudre des requêtes SQL et être à l'aise avec les groupes, les jointures ou la création d'index.

Il n'est pas obligatoire pour vous d'acquérir l'excellence en administration de bases de données pour travailler en tant que data scientist ; car les bases de SQL ne tiennent pas compte des couches supérieures. L'analyse des données nécessite une base solide qui peut être extraite d'une base de données pour le cluster Hadoop (exemple de langage utilisé).

• Science des données

Vous n'avez pas besoin d'obtenir un diplôme en science des données avant d'entrer dans le monde professionnel. La science des données nécessite les bases des statistiques et des mathématiques, qui doivent être claires pour pouvoir analyser les problèmes qui se posent. Pour résoudre des problèmes commerciaux, vous devez avoir des compétences générales comme la gestion d'équipe et le contrôle des projets pour respecter les délais.

Pour avoir une meilleure compréhension et une image claire des exigences du profil d'emploi que vous choisissez, vous pouvez obtenir une certification d'analyste commercial en ligne ainsi que suivre différents cours sur les sciences des données.

• Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est l'un des concepts fondamentaux de la science des données et un élément indispensable également. L'apprentissage automatique fera de toute façon partie de votre programme lorsque vous obtiendrez un cours en ligne pour obtenir un diplôme universitaire. Il n'est donc pas indispensable de connaître les bases du machine learning avant de se lancer dans la profession.

L'apprentissage automatique sera l'une des déterminations de l'ensemble du programme de science des données. Un cours supplémentaire d'apprentissage automatique en ligne vous aidera avec l'analyse et l'élément fondamental de construction des fondations.

• Travailler avec des données non structurées

Les scientifiques des données travaillent pour analyser la cause première du problème commercial et fournir un cadre de solution à l'aide d'outils d'analyse de données. Il sera avantageux de mettre la main sur des outils d'analyse de données populaires tels que SAS, Hadoop, Spark ou R pour comprendre avec quoi travaillent les scientifiques des données.

La connaissance des outils statistiques descriptifs tels que la distribution normale, la tendance centrale, l'aplatissement et la variabilité vous guidera sur la longue route.

Les certifications en ligne sont préparées pour vous aider à établir davantage l'expertise essentielle dans le domaine.

Non technique

• Le sens des affaires

Avec l'idée que la science des données est là pour aider les entreprises à résoudre les problèmes et à trouver les zones problématiques, il ne servirait à rien d'avoir une force technique dans la partie analyse des données et d'être nul dans le domaine du sens des affaires.

Le sens des affaires fait référence à la connaissance générale du fonctionnement des entreprises. Quels sont les départements nécessaires et quelle est la force de coordination nécessaire pour formuler le travail d'équipe afin de mener à bien les projets ?

Vous ne pouvez pas vous faire une idée des opérations commerciales avec votre baccalauréat/maîtrise en sciences techniques. Et par conséquent, un cours en ligne pour vous aider avec les bases de l'administration des affaires sera bénéfique.

Il fournira une image plus large de la façon dont les choses ont besoin des opérations dans une organisation d'un point de vue commercial.

• Principes de gestion

Tout en travaillant en tant que data scientist, il sera attendu de vous que vous travailliez en équipe, gérez les délais, gérez le travail de projet et coordonnez avec les différents départements.

Tout n'est pas possible avec l'expérience technique que vous avez. Pour cela, vous devez connaître les outils commerciaux spécifiques et les principes de gestion tels que la gestion d'équipe, l'établissement de relations, le commandement et la division du travail.

• la communication

Une maîtrise des compétences non techniques telles que la communication, le leadership, l'écoute, l'intuitivité et le réseautage est essentielle lorsque vous travaillerez dans une entreprise.

Qu'il s'agisse d'une petite entreprise ou d'une grande multinationale ; les compétences non techniques vous fournissent les connaissances et la formation nécessaires pour vous comporter et traiter avec les divers groupes de personnes de votre équipe. L'objectif ultime étant des résultats rentables.

• Intuition des données

L'amour des données et le travail avec d'énormes quantités de données sont l'un des traits typiques des data scientists. Le métier nécessite une analyse statistique et un fonctionnement mathématique sur l'éventail des données présentes devant vous. Votre engouement et votre passion pour l'analyse des données vous aideront à résoudre des problèmes complexes dans les entreprises que tout le monde, même la direction la plus élevée, ne peut résoudre.

Conclusion

Les Data Scientists sont des spécialistes aux compétences variées. Il n'est pas simple de maîtriser tous les métiers pour un seul soi.

Avec le prix, vient la partie difficile des sciences des données. Avec la bonne direction sur la voie à suivre, les connaissances, la formation (des divers cours suivis) et l'expérience dans le domaine s'ajouteront progressivement à votre carrière professionnelle naissante.

Si vous êtes curieux d'apprendre la science des données pour être à l'avant-garde des avancées technologiques rapides, consultez le programme exécutif PG de upGrad & IIIT-B en science des données.