Meilleurs programmes de maîtrise en science des données sur upGrad pour s'inscrire

À la base, le rôle des scientifiques des données implique principalement la résolution de problèmes. Les scientifiques des données suivent un processus itératif d'affinement des problèmes commerciaux et de collecte de données pertinentes pour trouver les solutions les plus efficaces pour les petites et les grandes entreprises. Étant donné que la science des données a pénétré presque tous les secteurs, les scientifiques des données sont aujourd'hui très demandés.

En tant que domaine émergent, la science des données est une option de carrière passionnante et lucrative pour ceux qui aiment analyser des données et les transformer en informations exploitables. Cependant, le problème réside dans le fait de savoir par où commencer et quelles voies choisir pour bâtir une carrière réussie en science des données.

Dans cet article, nous allons nous pencher sur les différents aspects du métier de data scientist et jeter un œil à quelques-uns des meilleurs cours de master en data science sur upGrad.

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Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?

Les scientifiques des données sont des experts analytiques compétents en technologie et en science des affaires. Premièrement, ils se concentrent sur la collecte de données pour le traitement et l'extraction d'informations. Ensuite, ils utilisent leurs compétences analytiques et leur sens des affaires pour trouver des solutions réalisables aux problèmes commerciaux quotidiens.

Naturellement, le travail exige de solides capacités d'analyse et de pensée critique. Par conséquent, les mathématiques et les statistiques sont les deux piliers fondamentaux de la science des données.

Les rôles et responsabilités d'un scientifique des données comprennent :

• Collectez des données provenant de sources disparates, organisez-les et nettoyez-les.
• Prétraitement des données brutes (structurées et non structurées).
• Analysez les données à l'aide des derniers outils et techniques d'analyse.
• Concevoir des modèles avancés pour relever les défis commerciaux modernes
• Créer des modèles prédictifs et des algorithmes ML
• Utiliser des techniques de visualisation de données appropriées pour présenter leurs idées.
• Collaborer avec les analystes de données, les ingénieurs de données et l'équipe BI pour imaginer et développer des stratégies commerciales innovantes.

Compétences requises pour devenir data scientist

Le travail d'un scientifique des données est hautement analytique et, par conséquent, le candidat doit être compétent dans les calculs, la compréhension algorithmique, l'interprétation statistique et la pensée analytique.

Vous trouverez ci-dessous les qualifications qui correspondent à la description d'un travail de data scientist :

Admissibilité éducative :

• Devrait avoir un diplôme BA / BSc en informatique ou en génie
• Devrait avoir un diplôme ou une certification en science des données
• Doit obtenir une maîtrise en science des données ou dans un domaine connexe

Autres compétences:

• Vaste expérience dans l'exploration de données et la visualisation de données
• Doit comprendre les nuances de la recherche opérationnelle et de l'apprentissage automatique
• Compétent en Python, R, SQL, Java, Scala, Python et C++
• Maîtrise des outils de BI (comme Tableau) et des cadres de données volumineuses tels que Hadoop
• Doit avoir une approche de pensée analytique et un sens aigu des affaires
• Très compétent en mathématiques, probabilités et statistiques
• Doit avoir d'excellentes compétences en présentation et en communication

Principaux employeurs pour le rôle d'un data scientist

Les secteurs de l'informatique, du e-commerce, de la santé, des télécommunications, de la banque et de la finance sont les principaux employeurs pour le métier de data scientists. Les entreprises de ces domaines cherchent souvent à comprendre efficacement le comportement de leurs groupes d'audience pour se concentrer sur les meilleures offres et produits répondant aux besoins de leurs clients.

En dehors de ceux-ci, les secteurs du pétrole et du gaz et des transports capitalisent également de plus en plus sur les mégadonnées pour avoir un impact positif sur leurs employés, leurs ventes, leurs opérations et leur public cible.

Certains autres départements qui embauchent des data scientists sont :

• NHS
• Bureaux du gouvernement
• Institutions de recherche et universités

Avec l'expérience pertinente, on peut même travailler pour un cabinet de conseil de nos jours. Les cabinets de conseil offrent davantage un rôle de contact avec le client, où vous travaillerez sur des projets pour un éventail cumulatif d'entreprises.

Horaires de travail d'un data scientist

Vos horaires de travail quotidiens, l'équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle dépendent du type d'employeur pour lequel vous travaillez. Cependant, les heures de travail de base sont essentiellement un poste de 10 heures (par exemple, 10 h-18 h ou 9 h-17 h) pendant cinq jours par semaine. Malgré cela, les scientifiques des données peuvent parfois avoir besoin de travailler des quarts de travail supplémentaires au-delà des heures de bureau normales si un projet l'exige.

Aujourd'hui, de nombreuses organisations dans le monde permettent aux scientifiques des données de travailler à distance dans un horaire de travail plus flexible.

Meilleurs cours de science des données sur upGrad :

Master of Science en science des données de l'IIITB

• Durée : 18 mois
• Il compte plus de 60 études de cas et projets
• Séances de résolution de doute opportunes et systématiques

MS en science des données de l'UOA

• Durée : 24 mois
• Plus de 30 sessions en direct
• Commentaires individuels et mentorat d'experts dédiés

Programme de certificat d'analyse de données Caltech CTME

• Durée : 7 mois
• Propose des cours de maître dispensés par la faculté d'ingénierie et d'informatique de Caltech

Certificat Professionnel – Data Sc. & Business Analytics de l'Université du Maryland

• Durée : 9 mois
• Les apprenants peuvent profiter de conférences menées par une grande université américaine

Les étudiants sont exposés à plusieurs projets de synthèse avec tous les experts de l'industrie

Pourquoi suivre des programmes de science des données à partir d'upGrad ?

Aide à l'emplacement :

• upGrad donne accès au portail de carrière le plus prospère au monde avec près de 5000+ offres d'emploi par mois.
• Les cours ici vous préparent à un entretien en vous offrant une formation précieuse, des séances de mentorat et en vous exposant à des outils de création de CV.
• Les informations que vous rassemblez ici vous permettent de faire des choix éclairés à l'aide de séances d'orientation professionnelle dispensées par des experts de l'industrie.

Résolution de doute

• Les programmes de science des données sur upGrad proposent des sessions systématiques de résolution de doutes par des experts de l'industrie et des pairs compétents.
• Aux questions posées par les étudiants répondent des réponses vérifiées par des experts, ce qui garantit un apprentissage de qualité.
• Les mentors donnent des commentaires personnalisés sur tous les projets et devoirs soumis par les apprenants.

Soutien à l'apprentissage

• UpGrad donne des conseils inégalés par le biais de mentors, de pairs et d'assistants d'enseignement de l'industrie.
• Le programme comprend des commentaires personnalisés sur toutes les soumissions.

La mise en réseau

• La meilleure partie des cours upGrad est qu'ils offrent des séances d'information qui aident à la construction de carrière.
• Il existe des ateliers animés par des experts de l'industrie qui permettent aux apprenants de réseauter.
• Le programme comprend des activités de groupe interactives pour favoriser la collaboration entre pairs.

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Conclusion

En résumé, les spécialistes des données sont très demandés dans de nombreux secteurs. Il en est ainsi parce que les entreprises ont besoin de personnes techniquement et analytiquement compétentes et ont des compétences de communication améliorées.

Les data scientists prédisent tout ce qui aide une entreprise à se développer. Par exemple, ils aident une entreprise à comprendre les choix des consommateurs et les aident à devenir plus résilients à l'environnement. En tant que data scientist, vous devez trouver des modèles innovants et imaginatifs pour résoudre les problèmes rencontrés par les entreprises.

Les rôles et responsabilités comprennent l'extraction, l'analyse et l'interprétation de vastes ensembles de données provenant de diverses sources. Vient ensuite la partie consistant à faire des calculs algorithmiques, à se plonger dans le datamining, à intégrer le machine learning ou l'intelligence artificielle, à utiliser des outils statistiques, et enfin à rendre une solution accessible pour une entreprise. Une fois que les data scientists ont interprété les données, ils présentent les résultats aux parties prenantes techniques et non techniques.

Le domaine promet d'immenses opportunités d'apprendre et de grandir. Mais, bien sûr, les salaires annuels élevés sont la cerise sur le gâteau !