Une journée dans la vie en tant que Data Scientist

Données. Un mot de quatre lettres qui a tant de poids ; 2,5 quintillions d'octets chaque jour , pour être précis. Cette quantité insensée d'informations générées chaque jour est le carburant des organisations du monde entier - gestion des ventes et du marketing, comptabilité financière, gestion des ressources humaines, prise de décision des dirigeants, planification de la politique sociale, et bien plus encore. Si vous avez fait quelque chose d'aussi simple que d'utiliser Internet aujourd'hui et que vous avez recherché un téléphone portable, vous avez généré des données. Comment se fait-il que les organisations filtrent à travers ces énormes piles de données avec la plus petite des actions de collecte d'informations ? C'est le data scientist au travail. Et la vie en tant que data scientist est tout sauf typique.

Pas une journée de travail habituelle

Un scientifique des données est un professionnel avide de données et amoureux des données qui peut collecter, trier et analyser des informations précieuses pour son organisation. Il ou elle doit être un expert dans plusieurs domaines - statistiques, Big Data, programmation R, SAS et Python - autres que la science des données.

Lorsque votre domaine consiste à résoudre des problèmes inhabituels pour des clients et des entreprises, votre journée de travail serait tout sauf habituelle. Les scientifiques des données traitent différents problèmes qui nécessitent de la flexibilité, de la pensée créative et de l'adaptabilité comme qualités essentielles. Alors, que fait précisément un data scientist ?

Travailler avec des données

Sans surprise, une part importante du temps est consacrée à la compréhension des problèmes de données et à la recherche de solutions.

Identifier les problèmes de science des données

La première étape d'un data scientist consiste à identifier un problème métier ou un problème de science des données. Pour ce faire, ils doivent examiner diverses perspectives et poser plusieurs questions pour arriver à la bonne série de questions qui apporteront des informations uniques. Que fait un analyste de données ? Utilisez ces informations uniques pour planifier des modèles de données et des analyses afin de résoudre le problème. Le problème de l'entreprise ou des données est encadré du point de vue de l'entreprise ou des parties prenantes et non de celui du scientifique des données.

Collecte de données brutes

L'étape suivante consiste à trouver des sources de données à partir desquelles ils peuvent acquérir toutes les informations pertinentes. Ils peuvent avoir besoin de creuser dans des pipelines de données, de parcourir plusieurs sujets et sujets et d'assimiler toutes les informations en un seul endroit. Si les informations qu'ils recherchent sont facilement disponibles auprès de l'organisation, ils n'auront peut-être pas besoin de collecter des données supplémentaires.

Les scientifiques des données peuvent également mener des entretiens et des enquêtes de rétroaction pour obtenir des informations de première main et créer de nouveaux ensembles de données. La fonction de collecte, de nettoyage et de catégorisation des données prend le maximum de temps, parfois jusqu'à soixante-dix pour cent de leur journée.

Choisissez l'approche pour résoudre le problème

Si vous vous demandez ce que fait un gestionnaire de données , voici votre réponse. Une fois les données rassemblées et organisées, le gestionnaire de données sélectionne une approche de solution appropriée au problème. Plusieurs approches algorithmiques, mathématiques et statistiques sont à leur disposition - classification à deux classes, classification multi-classes, régression, clustering, algorithme d'apprentissage renforcé, etc.

Mener une analyse approfondie

Les fonctions ci-dessus peuvent sembler fastidieuses, mais un spécialiste des données construit des modèles informatiques et des programmes pour toutes les exécuter. Une responsabilité essentielle d'un data scientist est de concevoir des produits personnalisés et des modèles d'apprentissage automatique pour collecter et organiser les informations pertinentes au problème. La numérisation et l'apprentissage automatique aident le scientifique des données à résoudre les problèmes commerciaux grâce à des informations de haute qualité et à stimuler une meilleure prise de décision.

Travailler avec les gens

Il est important de comprendre qu'un scientifique des données ne travaille jamais dans un isolement complet. La science des données dans la vie réelle implique la résolution de problèmes commerciaux par des équipes d'experts. Tout dans le travail d'un data scientist est lié aux données, tout comme les réunions avec différentes équipes, internes et externes.

Bien qu'une partie importante du travail consiste à travailler avec des données, l'objectif final est de résoudre un problème métier. Et à cette fin, le data scientist travaille en collaboration avec l'équipe de stratégie. Souvent, ces parties prenantes ne sont pas des experts en données. Par conséquent, un scientifique des données doit avoir des compétences de communication modérément bonnes pour expliquer ses conclusions dans un langage plus simple et non technique. Les présentations et les organigrammes fonctionnent comme des démonstrateurs visuels, et donc, le data scientist est généralement doué pour les créer.

Travailler avec l'industrie

Vous vous demandez s'il y a plus que ce que font les data scientists ? Oui. Les systèmes du monde sont dans un état constant de flux. Et à ce titre, les données également recueillies varient en nombre et en nature. Les scientifiques des données doivent être flexibles et disposés à travailler avec le changement. De nouvelles informations sont constamment collectées, et parfois, de nouveaux modèles de données doivent être créés pour trier les données et obtenir des entrées pertinentes. Un scientifique des données suit les newsletters, les blogs de l'industrie, les politiques gouvernementales, les forums de discussion, les conférences, les sessions de réseautage et les groupes de pairs pour découvrir et évaluer l'étendue du changement.

Travailler avec la croissance

Avec l'implantation de plusieurs entreprises axées sur la technologie au Moyen-Orient, la demande de spécialistes des données a considérablement augmenté. La pandémie de Covid-19 a également envoyé plusieurs entreprises en chute libre. Mais la science des données a aidé à suivre les changements, partageant constamment des informations sur les moyens de résoudre les problèmes et de développer de nouvelles solutions. L'industrie est si populaire; il devrait valoir 64 milliards USD en 2021 et plus de 100 milliards USD en 2027. (Statista)

Voici comment vous pouvez évoluer en tant que data scientist :

• Scientifique junior des données : ils travaillent pour développer des compétences techniques de base telles que SQL et Python, utilisent des modèles pour la visualisation des données et travaillent avec des problèmes de données spécifiques au lieu de problèmes ambigus. Les data scientists juniors ont une tâche à accomplir et ne sont pas équipés pour en trouver une nouvelle.
• Associate Data Scientist : Au niveau intermédiaire, ils deviennent des contributeurs améliorés traitant des projets plus importants et une meilleure compréhension des problèmes de l'entreprise. Au lieu d'exécuter des requêtes, ils planifieraient et concevraient de nouveaux modèles. Un data scientist associé a plus d'autonomie dans le choix des tâches.
• Scientifique principal des données : Avec des années d'expérience, un scientifique principal des données est une étape ultime dans ce cheminement de carrière. On attend d'eux qu'ils dirigent des équipes, qu'ils soient très précis avec les données et les modèles, et qu'ils développent souvent des solutions du début à la fin. Ce sont généralement eux qui participent aux réunions stratégiques et qui comprennent parfaitement la problématique métier.

Data Scientist, une option de carrière passionnante

Être Data Scientist est l'un des emplois les plus passionnants, les plus compétents et les plus glamour du monde des affaires aujourd'hui. Les organisations réalisent l'importance des données dans la prise de décision. Vous ne savez pas quels marchés atteindre ? Les données aideront. Vous ne comprenez pas le comportement d'achat de votre public cible ? Les données fourniront un aperçu. Vous ne savez pas comment changer un pneu de voiture ? Les données vous sauveront la journée. Des décisions les plus petites aux plus importantes, les données vous assureront d'avoir votre solution. Et fournir ces réponses est l'aspect le plus gratifiant de ce rôle.

La plupart des organisations recherchent des data scientists titulaires de diplômes avancés. Vous pouvez également devenir un scientifique des données et vous n'avez pas besoin d'expérience préalable en codage. Le programme de certificat professionnel en science des données pour la prise de décision commerciale par upGrad est un cours de base qui vous apprend à repartir de zéro et à devenir un professionnel de la science des données de nouvelle génération. Avec un programme de pointe dispensé par des facultés distinguées, des projets industriels perspicaces et des études de cas de test de connaissances, ce cours vous fournira tout ce dont vous avez besoin pour atteindre le sommet du cheminement de carrière en science des données.

La capacité de collecter des données, de les comprendre, de les exploiter et de les traiter pour une compréhension et une résolution plus simples d'énormes problèmes commerciaux sera une compétence encore plus essentielle dans le monde post-pandémique. Découvrez ce que font les scientifiques des données et faites votre marque en devenant un professionnel de la science des données.