Description de poste de Data Scientist - Guide de l'emploi

La recherche d'une spécialisation dans une seule branche n'est plus ce que les organisations recherchent auprès des individus. La capacité de jongler avec de multiples responsabilités avec un large éventail de compétences est nécessaire pour réussir sur le marché concurrentiel des STEM. La science des données est un secteur multidisciplinaire combinant les connaissances scientifiques et industrielles pour apporter de la valeur aux entreprises avec des données pertinentes et structurées.

Un scientifique des données se fraye un chemin à travers des tas de données non structurées pleines de bruit, aidant les entreprises à en tirer des informations précieuses. Aujourd'hui, la collecte de données est importante pour évaluer le comportement des utilisateurs et apporter des solutions pertinentes à leurs préoccupations. Cependant, s'il est facile de collecter des données, les parcourir pour en faire ressortir des informations pertinentes est aussi difficile que cela puisse paraître. Un Data Scientist parvient à lui seul à simplifier la collecte et l'analyse des données, ce qui en fait l'un des choix de carrière les plus recherchés au monde.

Percevant l'efficacité technique de ce domaine, la description de poste de Data Scientist se concentre énormément sur les compétences techniques, les compétences analytiques et l'expérience. Continuez à lire pour en savoir plus sur la description de poste et le guide de travail de Data Scientist.

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Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est une compilation de plusieurs disciplines scientifiques, travaillant ensemble pour récolter des connaissances technologiques. La science des données combine des compétences en programmation, des statistiques, une expertise du domaine et des compétences analytiques pour récolter des informations précieuses à partir de tonnes de données. Les données accumulées par une entreprise auprès des particuliers se présentent sous une forme non structurée. Une personne travaillant en tant que Data Scientist peut filtrer des informations exploitables grâce à ces formulaires de données non structurés.

La science des données utilise plusieurs outils pour accomplir le nécessaire, car les données avant d'être utilisées par les dirigeants d'entreprise, les données doivent avoir une forme consommable. Les Data Scientists parcourent de grands ensembles de données en temps réel pour étudier, trouver des modèles, les nettoyer, les organiser puis les remodeler dans un format consommable que les professionnels techniques et non techniques peuvent facilement comprendre. De plus, les données fiables sont utilisées dans une large gamme d'applications.

L'importance du rôle d'un Data Scientist en fait l'une des options de carrière les plus demandées et les plus lucratives.

Rôles et responsabilités des scientifiques de données

Les Data Scientists doivent chevaucher dans les domaines technologiques et non technologiques. Par conséquent, leurs responsabilités s'étendent à plusieurs secteurs. Bien que la connaissance de la science des données explique beaucoup de choses sur son profil de poste, il existe divers autres rôles et responsabilités spécifiques qu'un scientifique des données peut avoir à jongler.

• Gestion : Le rôle d'un Data Scientist s'ajoute à la gestion avec ses importantes contributions axées sur les données pour améliorer et pousser l'entreprise vers de meilleures opportunités. La personne occupant le poste est chargée de renforcer les capacités techniques d'une marque.
• Analytique : les scientifiques des données occupent une position élevée, gérant des modèles statistiques complexes pour évaluer la collecte de données, comprendre les tendances, puis utiliser les plus rentables conformément aux informations en vue de leur application réussie dans le modèle commercial.
• Planification : La visualisation des données est un aspect important du rôle d'un Data Scientist. La visualisation des données aide à fournir les informations récupérées. La planification de la visualisation pour une représentation simple et consommable des données est nécessaire pour l'utiliser. La planification comprend également un travail d'équipe avec d'autres rôles tels que les ingénieurs de données, les analystes et les analystes commerciaux pour compiler des rapports avec la plus grande précision.
• Coopération : Travailler en tant que Data Scientist vous amène à travailler avec des personnes techniques et non techniques. En tant que Data Scientist, le rôle vous oblige à maintenir une relation entre ces parties pour une planification et une mise en œuvre complètes.

Importance des Data Scientists sur le marché actuel

L'émergence des mégadonnées dans le monde attire d'innombrables opportunités pour les personnes à la recherche d'une carrière de Data Scientists. Étant l'un des principaux espaces technologiques, les États-Unis connaissent une croissance exponentielle du nombre d'opportunités de Data Scientist offertes sur le marché de la technologie. Le rapport sur l'emploi émergent de LinkedIn de 2020 a marqué la science des données au numéro 3, le rôle ayant connu une croissance annuelle de 37 %.

Alors que le graphique des opportunités ne cesse d'augmenter, le marché fait face à une pénurie de personnes dans le rôle de Data Scientists . Cependant, la demande de Data Scientists à travers le monde monte en flèche. Ainsi, les professionnels doivent rafraîchir leurs compétences pour rester pertinents sur le marché du travail actuel.

Poursuivre une carrière de Data Scientist : pour commencer

Alors que la demande de Data Scientists continue de croître, les établissements d'enseignement proposent divers cours de spécialisation en science des données pour former les apprenants à une carrière réussie dans les STEM. Voici comment poursuivre une carrière de Data Scientist :

• Être un rôle axé sur la technologie exige que les aspirants en science des données possèdent un diplôme STEM. Par conséquent, il est indispensable de terminer votre baccalauréat dans le domaine pertinent, par exemple un baccalauréat ou un baccalauréat en informatique, en mathématiques, en technologie de l'information ou en génie logiciel.
• Des certifications et diplômes supplémentaires en science des données ou en apprentissage automatique sont importants.
• Participation à des stages, hackathons et autres événements de programmation.
• Votre CV doit présenter une vaste expérience en tant qu'analyste de données ou scientifique de données.
• La maîtrise des langages de programmation est indispensable.
• Compléter un programme de maîtrise dans la discipline n'est pas obligatoire, mais cela peut ajouter de la valeur à votre CV.

Compétences requises

Data Scientist est un rôle exigeant, nécessitant un ensemble de compétences et de qualifications nécessaires pour répondre aux critères d'éligibilité de la description de poste de Data Scientist, tels que :

• Apprentissage automatique/Apprentissage en profondeur
• Cloud computing
• Visualisation de données
• Principes de l'informatique
• Exploration de données
• Analyses statistiques
• Statistiques et probabilité
• Cadre Big Data
• Outils de renseignement
• Gestion de base de données

Parallèlement à ces compétences techniques, le rôle d'un Data Scientist exige fortement des compétences générales spécifiques nécessaires pour réussir le processus de sélection. Les compétences analytiques, la communication efficace, les compétences en résolution de problèmes, l'intuition commerciale, la pensée critique, le leadership et la curiosité sont quelques-unes des compétences les plus importantes qu'un Data Scientist doit posséder.

Renforcez votre CV avec une certification professionnelle

Outre les compétences et l'expérience appropriées, votre CV peut briller beaucoup plus avec l'ajout de la certification professionnelle en science des données de l'Université du Maryland, une des meilleures universités américaines. proposé par le principal portail d'éducation upGrad. Le cours est spécialement conçu pour les apprenants qui souhaitent renforcer leur carrière en science des données en tant que scientifiques de données, analystes, etc.

Le programme est organisé sous la direction experte de professionnels de l'industrie et de professeurs expérimentés pour accorder des compétences recherchées aux étudiants qui n'ont pas eu la possibilité d'acquérir des compétences en science des données grâce à leurs efforts éducatifs précédents. La certification est créée pour les étudiants et les professionnels en activité, et le programme d'apprentissage flexible d'upGrad vous donne la liberté d'apprendre à votre rythme.

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Conclusion

À présent, vous devez avoir compris l'importance, les subtilités et les diverses exigences liées à la recherche d'un emploi en tant que Data Scientist sur le marché. Malheureusement, la carrière la plus recherchée fait face à une pénurie d'employés, mais c'est une bonne nouvelle pour de nombreuses personnes qui souhaitent décrocher un emploi dans l'industrie. Le bon ensemble de compétences, un CV solide et une connaissance du domaine peuvent vous aider à percer le marché concurrentiel.