Coup de projecteur sur les carrières: Qu'est-ce que la science des données?

Aujourd'hui, les «données volumineuses», les «analyses», etc., sont des mots à la mode. Et pour une bonne raison.

En 2012, HBR avait nommé «scientifique des données» le «travail le plus sexy du siècle». Mais qu'est-ce que la science des données implique vraiment? Et plus important encore, comment pouvez-vous acquérir les compétences nécessaires pour vous qualifier de data scientist?

Qu'est-ce que la science des données?

Il était une fois, les scientifiques de données étaient principalement dans l’espace académique. Maintenant, avec l'essor de la collecte de données volumineuses et le besoin d'analyse, les scientifiques de données sont devenus très demandés dans diverses entreprises et industries, petites et grandes.

La science des données en tant que profession intègre un éventail de compétences en mathématiques, statistiques et programmation informatique. Il s’agit d’une industrie à prédominance masculine, les estimations concernant les femmes dans la science des données avoisinant les 10%.

Selon Glassdoor, le salaire moyen chez les scientifiques de données était de 113 436 $. En ce qui concerne la seule rémunération, la science des données est beaucoup plus attrayante que d’autres carrières similaires.

Compétences requises pour être un scientifique de données

Comme pour tous les emplois, les compétences spécifiques requises pour pourvoir les postes liés à la science des données dépendent de chaque entreprise.

Mais il existe certaines compétences / outils logiciels qui restent cohérents.

• Langages de programmation statistiques, comme R et SAS
• Langage d'interrogation de base de données tel que SQL
• Statistiques de base telles que les tests statistiques, les distributions, les estimateurs du maximum de vraisemblance, etc.
• Méthodes d'apprentissage automatique telles que k-voisins les plus proches, forêts aléatoires, méthodes d'ensemble, etc.
• Calcul multivariable et algèbre linéaire
• Enregistrement de données et développement de nouveaux produits basés sur les données
• Familiarité avec la plate-forme Hadoop
• Outils de visualisation tels que Flare, HighCharts ou AmCharts

Comment devenir un scientifique de données

De nos jours, il existe trois options viables pour devenir un scientifique de données:

• Auto-apprentissage via des programmes comme Udacity
• Participer à un camp d'entraînement en informatique
• Études supérieures pour une maîtrise

Bien sûr, chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients.

Auto-étude

Avantages:

• Pratique: peut être fait sur votre propre temps dans n'importe quel environnement et à n'importe quel rythme
• Abordable: pourrait coûter de 0 à 600 USD.
• Gain de temps: les cours en ligne peuvent être complétés en 8-18 mois.

Les inconvénients:

• Recevoir un certificat seulement après l'achèvement
• Aucune implication d'égal à égal ou d'enseignant à élève
• Pas d'aide à la recherche d'emploi

Camp d'entraînement sur la science des données

Avantages:

• Peu de temps engagé: peut être complété en 6 semaines à 3 mois
• Relativement abordable, du moins par rapport à l’obtention d’un diplôme de maîtrise (les camps d’entraînement vont de 16 000 $ gratuits)
• Idéal pour ceux qui cherchent à changer de carrière rapidement
• De nombreux camps de formation offrent une assistance dans le processus de recherche d'emploi après l'achèvement

Les inconvénients:

• Obtenez seulement un portefeuille de projets - pas de "vraie" expérience de travail
• Beaucoup à apprendre en peu de temps
• Peut durer jusqu'à 40 heures par semaine (contrairement à l'auto-étude où vous pouvez aller à votre rythme tout en travaillant à temps partiel / à plein temps)

Une maîtrise

Avantages:

• Diplôme à la fin
• Apprentissage structuré avec des instructeurs qualifiés
• Expérience concrète: de nombreux programmes incluent des stages qui ajouteront à l'expérience et aux connaissances
• Beaucoup de temps pour apprendre et assimiler toute l'information

Les inconvénients:

• Cher: pourrait coûter entre 20 000 $ et 70 000 $ - frais de subsistance non compris
• Fastidieux: peut aussi prendre le plus longtemps (9-20 mois)