Top 6 des raisons pour lesquelles vous devriez devenir Data Scientist

La science des données est devenue l'un des domaines les plus recherchés sur le marché du travail du XXIe siècle. C'est l'étude multidisciplinaire des données qui combine des connaissances en statistique, en mathématiques et en informatique. Les outils scientifiques extraient et découvrent des informations utiles à partir de données structurées et non structurées.

Ainsi, cette technologie révolutionnaire transforme le paysage du travail et offre une immense valeur commerciale. Suivant les tendances de l'industrie, ce n'est un secret pour personne qu'une carrière en science des données peut s'avérer extrêmement bénéfique. Vous voulez plus de preuves ? Payer le salaire de la science des données en Inde.

De plus, les applications de la science des données s'étendent très loin. Les spécialistes du domaine peuvent suivre des cheminements de carrière variés, c'est pourquoi les cours de science des données se sont accélérés ces derniers temps. De ceux qui passent à des rôles avancés à ceux qui cherchent simplement à perfectionner leurs compétences pour entrer sur le marché du travail, la discipline offre quelque chose pour tout le monde.

Outre le salaire lucratif et la multitude de postes, il peut y avoir diverses raisons pour lesquelles la science des données en tant que carrière a du sens pour vous. Mais, avant d'y consacrer votre temps et votre argent, considérez tous les avantages et les inconvénients. Voici quelques facteurs sur lesquels vous pouvez baser votre décision !

Avantages de la science des données

1. Domaine très demandé

La science des données est l'un des emplois les plus demandés pour 2020. La science et l'analyse des données créeraient environ 11,5 millions d'emplois d'ici 2026. Et l'Inde est le deuxième pôle le plus important de ces postes après les États-Unis. Ainsi, la science des données est un secteur hautement employable et attrayant selon les tendances actuelles de l'industrie.

2. Disponibilité de rôles hautement rémunérés et diversifiés

Non seulement la demande de spécialistes des données est en plein essor, mais les types de postes sont également nombreux. Alors que l'analyse occupe une place centrale dans la prise de décision, de plus en plus d'entreprises embauchent des data scientists. Puisqu'il s'agit d'un domaine relativement moins saturé avec une offre modérée de talents, des opportunités nécessitant des compétences et des compétences diverses sont disponibles aujourd'hui. Selon Glassdoor, un data scientist peut gagner en moyenne 116 100 $ par an.

3. Environnements de travail en évolution

La science des données façonne le lieu de travail de demain. Avec l'avènement de l'intelligence artificielle et de la robotique, de plus en plus de tâches routinières et manuelles sont automatisées. Les technologies de la science des données ont permis de former des machines à effectuer des tâches répétitives alors que les humains assument des rôles plus critiques et de résolution de problèmes. Ce sont des postes prestigieux et bien rémunérés qui capitalisent sur les bouleversements technologiques pour simplifier le travail pénible.

4. Améliorer les normes des produits

L'utilisation de l'apprentissage automatique a permis aux entreprises de personnaliser leurs offres et d'améliorer l'expérience client. Les sites de commerce électronique sont le meilleur exemple de cette évolution. Les sites Web utilisent des systèmes de recommandation pour référencer des produits et donner des conseils personnalisés aux utilisateurs en fonction de leurs achats passés. En comprenant le comportement humain et en appuyant leurs décisions sur des données, les entreprises peuvent adapter leurs produits et services aux besoins des clients et apporter les améliorations nécessaires.

5. Dynamiser les entreprises

Les entreprises ont besoin de spécialistes des données qualifiés pour aider les cadres supérieurs à prendre des mesures d'entreprise importantes. Ces spécialistes extraient des informations cachées d'énormes blocs de données pour fournir des informations supplémentaires pour la prise de décision. Les grands ensembles de données doivent également être nettoyés et enrichis. Il existe donc diverses raisons pour lesquelles la science des données est précieuse pour les entreprises de nos jours. Certains des secteurs industriels qui en bénéficient comprennent la santé, la finance, la banque, la gestion, le conseil et le commerce électronique.

6. Aider le monde

L'analyse prédictive et l'apprentissage automatique ont révolutionné le secteur de la santé. La science des données sauve des vies en permettant la détection précoce de tumeurs, d'anomalies d'organes, etc. Dans le même ordre d'idées, il aide les agriculteurs du monde en introduisant de nouvelles méthodes de lutte scientifique contre les ravageurs agricoles et les insectes nuisibles.

Inconvénients de la science des données

1. Ambiguïté

« Scientifique des données » est un terme large. Lorsqu'une personne se présente comme data scientist, il peut sembler difficile de déterminer ce qu'elle fait réellement. En effet, le rôle réel dépend du domaine de spécialisation. Selon ses compétences et ses qualifications, on peut être chercheur en science des données, développeur, analyste commercial ou même ingénieur produit. Par conséquent, la science des données est souvent qualifiée de domaine ambigu par de nombreux experts. En même temps, d'autres la considèrent comme le quatrième paradigme de la science !

2. Complexité

La science des données est un domaine d'étude complexe qui emprunte des concepts à d'autres disciplines académiques, scientifiques et mathématiques. Récemment, de nombreux cours en ligne ont surgi pour combler le manque de compétences dans le secteur de la science des données. Mais, il est difficile de préparer une main-d'œuvre qui soit également compétente dans les trois matières qui la constituent - les mathématiques, l'informatique et les statistiques. Une personne ayant une formation en statistique peut avoir du mal à maîtriser l'informatique. Ainsi, les scientifiques des données doivent continuer à apprendre et à améliorer leurs compétences pour tirer pleinement parti des opportunités.

3. L'expansivité

Les rôles en science des données nécessitent une solide maîtrise des connaissances du domaine. Par exemple, une étude de recherche sur l'analyse des séquences génomiques préférerait quelqu'un ayant une formation en génétique et en biologie moléculaire. De même, les rôles d'analyse commerciale peuvent s'attendre à une connaissance préalable de l'économie et de la finance. C'est pour cette raison que les data scientists ont parfois du mal à passer d'une industrie à une autre.

4. Arbitraire

Les prédictions basées sur les données minimisent dans une large mesure les risques commerciaux. Mais dans certains cas, lorsque des données arbitraires sont fournies, les résultats escomptés peuvent ne pas être atteints. De tels cas peuvent réduire la confiance dans les systèmes de science des données. Il est donc tout aussi important de disposer d'ensembles de données et de points de données pertinents pour obtenir des informations significatives et exploitables pour la prise de décision. C'est également une bonne pratique pour la direction et les data scientists de fixer des objectifs en collaboration avant de consacrer du temps et des ressources au processus.

5. Problèmes de confidentialité

Les données des consommateurs alimentent les principales stratégies commerciales des organisations modernes. Les entreprises détiennent de grands volumes de données identifiables avec elles, ce qui a soulevé des préoccupations éthiques concernant la confidentialité des données. Une seule faille de sécurité peut compromettre les données personnelles et ainsi constituer une menace pour les individus. En conséquence, il est devenu pertinent d'intégrer des mesures de cybersécurité et de confidentialité dans les techniques de science des données.

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Emballer

Lorsque vous essayez de bâtir une carrière dans la science des données , choisir la prochaine bonne étape peut être difficile. Il existe plusieurs cours de science des données, ce qui peut compliquer votre processus de prise de décision. Alors, évaluez vos options en considérant tous les avantages et les limites avant de vous lancer !

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