Croissance de carrière en science des données : l'avenir du travail est là

La croissance de carrière en science des données est l'une des plus rapides au monde, Harvard Business Review l'appelant le travail le plus en vogue du 21e siècle et LinkedIn le nommant le travail à la croissance la plus rapide en 2017. Les chefs d'entreprise appellent les données le nouveau pétrole.

On prévoit qu'il y aura environ 11,5 millions de nouveaux emplois dans le domaine d'ici 2026, et la taille du marché du Big Data sera estimée à 96 milliards de dollars d'ici là. Pourtant, malgré tous ces chiffres, il existe un écart important entre les offres d'emploi et les talents dans le domaine. Selon quanthub , la pénurie technologique mondiale devrait toucher 85 millions de personnes au cours des dix prochaines années.

Selon PwC, au Moyen-Orient, l'intelligence artificielle (IA) - un moteur massif de l'industrie de la science des données - vaudra 320 milliards de dollars d'ici 2030 rien qu'aux Émirats arabes unis . Ainsi, la région se dirige vers un développement colossal mais a besoin d'une armée de professionnels et d'experts pour l'amener à ses hauteurs envisagées.

Pour les professionnels qui cherchent à changer de profession ou à en créer une, le cheminement de carrière en science des données est l'endroit idéal.

Cheminements de carrière axés sur les données

Voici les rôles parmi lesquels un professionnel de la science des données peut choisir.

Scientifique des données

Les scientifiques des données surveillent les projets du début à la fin. Ils ont une compréhension complète du problème commercial et analysent et organisent les informations qui résolvent le problème. Ce sont les meilleurs professionnels pour partager des idées holistiques, découvrir des modèles, partager des solutions et prédire les tendances futures concernant le problème. Généralement, dans les grandes organisations, les compétences des scientifiques des données sont vues en action pour diriger le projet au lieu de se plonger pleinement dans les détails au niveau de l'exécution.

Analyste de données

Comme le titre l'indique, les analystes de données sont ceux qui plongent profondément dans les informations - structurées ou non structurées - et les analysent. Ils effectuent des requêtes de recherche sur une base de données et extraient des données précieuses pour le problème métier. Ils utilisent des algorithmes et des modèles pour traiter, optimiser et manipuler les données. Un cheminement de carrière en analyse de données implique également la visualisation, ce qui signifie qu'ils doivent présenter les données sous forme de graphiques et de chiffres simplifiés.

Ingénieur/Architecte de données

Les ingénieurs de données sont ceux qui conçoivent, construisent et maintiennent les écosystèmes de données que les data scientists utilisent pour exécuter leurs algorithmes. Ils testent également ces systèmes et pipelines pour garantir des exécutions hautement optimisées. La mise à jour du système de données relève également de la responsabilité de l'ingénieur de données. Ils formatent les lots de données et font correspondre ces formats à ceux du système de données, facilitant ainsi le travail du data scientist .

Conteur de données

L'une des opportunités les plus récentes et les plus créatives de la science des données, la narration de données, comprend la visualisation de données, la création de rapports et de statistiques, et leur expression d'une manière qui correspond au récit du problème commercial. Les données recueillies par les data scientists et les analystes sont souvent dans des formats complexes, numériques et statistiques. Les narrateurs de données comblent le fossé entre les données techniques et la compréhension humaine en élaborant une histoire pour simplifier les idées.

Scientifique en apprentissage automatique

Un scientifique en apprentissage automatique (ML) est responsable de la recherche et du développement de nouvelles méthodes, algorithmes et approches de la science des données. Le scientifique ML est toujours un poste à venir dans cette industrie. Les scientifiques ML font généralement partie de la division Recherche et Développement (R&D) de toute organisation. Ils sont chargés de trouver des approches innovantes de traitement et d'analyse des données, aboutissant souvent à des travaux publiés.

Analyste d'affaires

Les analystes commerciaux ont des fonctions quelque peu différentes de celles des autres rôles en science des données. Ils sont plus en phase avec l'aspect commercial du problème. Leur responsabilité est d'utiliser les données et les apprentissages recueillis pour développer des idées exploitables pour résoudre le problème commercial.

Ils ont une compréhension globale des systèmes de données, de la gestion de grands ensembles de données et de l'organisation de données précieuses. Cependant, la responsabilité ultime de relier les données à la résolution de problèmes incombe aux analystes commerciaux, ce qui en fait l'un des cheminements de carrière les plus satisfaisants pour les scientifiques des données .

Administrateur de base de données

Parfois, les professionnels qui conçoivent une base de données et ceux qui l'utilisent sont différents. Dans de tels cas, les équipes doivent être alignées afin que le traitement des données puisse se poursuivre efficacement. Cette responsabilité incombe à un administrateur de base de données. Les administrateurs de base de données surveillent le système de base de données et assurent son bon fonctionnement. Ils conservent également des enregistrements du flux de données en créant des sauvegardes. Si un employé a besoin d'accéder à la base de données, c'est lui qui donne l'autorisation.

Statisticien

Parfois, les organisations ont besoin d'experts d'une fonction particulière pour obtenir des résultats précis. Et les statisticiens sont des experts qui bâtissent une carrière dans la science des données en utilisant des théories et des modèles statistiques. Les statisticiens sont responsables de la collecte, de l'organisation, de la présentation et de l'analyse des données à l'aide de méthodes statistiques. Ils travaillent généralement dans des secteurs qui ont besoin de statistiques pour fonctionner en continu, comme le sport, la finance, les transports, les études de marché, etc. Ils peuvent également être des experts universitaires.

Rôles en évolution

Le domaine de la science des données est en constante évolution. En tant que tel, les carrières disponibles dans l'industrie ne se limitent pas à celles mentionnées ci-dessus. Plusieurs rôles spécifiques devraient émerger - ingénieurs en intelligence artificielle (IA), développeurs d'IA, spécialistes de l'apprentissage en profondeur, développeurs de systèmes ML, etc.

Parcours d'un professionnel de la science des données

Si vous vous demandez encore si la science des données est une bonne carrière , vous constaterez que les scientifiques des données voient une progression passionnante à mesure qu'ils gravissent les échelons.

Niveau d'entrée

Habituellement, le professionnel est un stagiaire, un junior ou un associé à ce stade. Étant un travail d'entrée de gamme, les professionnels sont bruts et travaillent des tâches simples. Ces tâches incluent le débogage des modèles existants.

Les juniors ou les associés ne sont pas censés créer de nouveaux modèles, mais exécuter des requêtes sur les bases de données et les modèles statistiques actuels pour collecter et analyser des données. Ce sont généralement eux qui exécutent et qui ne sont pas nécessairement pleinement conscients du problème commercial. On leur assigne des tâches plutôt que de prendre des emplois par eux-mêmes.

Niveau moyen

Après environ deux à cinq ans, un professionnel junior de la science des données est promu au poste de « senior ». Les ingénieurs ML, les développeurs IA, les responsables de la science des données, les architectes de données commencent généralement à ce poste car le domaine nécessite des connaissances plus approfondies.

En tant que senior, les professionnels de la science des données sont les architectes de nouveaux modèles et produits. Ils sont conscients des problèmes de l'entreprise et sont chargés de diriger des équipes individuelles pour un problème spécifique. Ils conçoivent de nouveaux systèmes, suppriment les failles logiques des modèles actuels, écrivent des codes innovants mais réutilisables et construisent des pipelines de données sécurisés.

Niveau supérieur

Au niveau le plus avancé se trouvent les principaux professionnels de la science des données et les directeurs qui supervisent les grands projets, cartographiant souvent le chemin de la solution du problème commercial et fournissant la mise en page pour divers travaux. Ils ont généralement un esprit d'entreprise, comprennent les défis commerciaux variés, découvrent de nouvelles opportunités et sont des leaders.

Ils sont équipés pour gérer plusieurs organisations et projets à la fois. Ils ont combiné, sinon une connaissance approfondie de tous les systèmes de bases de données, des pratiques de ML et d'IA et des langages de programmation. C'est l' objectif ultime de carrière en science des données.

Entrez dans le domaine en constante évolution de la science des données

Si vous êtes toujours là, il y a de fortes chances que vous souhaitiez faire un pas en avant pour devenir un professionnel de la science des données. Mais vous vous demandez comment démarrer une carrière en science des données sans expérience .

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Au cours des prochaines années, le domaine connaîtra une croissance exponentielle. Rejoignez un cheminement de carrière transformateur qui guidera la façon dont les entreprises sont gérées et inspirera le monde à être un meilleur endroit. Le moment est venu d'entrer dans le domaine qui connaît la croissance la plus rapide au monde .