Comment se démarquer de la concurrence en science des données en tant que débutant ?

introduction

L'essor des technologies de l'information avancées au tournant du 21e siècle a marqué un changement de paradigme à venir dans la façon dont la société humaine pourrait fonctionner à l'avenir. Avec l'augmentation de l'automatisation, de l'apprentissage automatique et de l'impression 3D, de nombreuses carrières qui étaient autrefois des professions respectables sont confrontées à l'obsolescence, remplacées par des solutions technologiques plus rapides et plus efficaces.

La science des données, l'un des nouveaux domaines technologiques émergents de l'ère moderne, semble être un cheminement de carrière alternatif attrayant pour les personnes sur le marché du travail, avec de nombreuses ressources de formation en ligne, du matériel et des certifications fournies par diverses institutions.

La science des données fait référence à l'étude de vastes volumes de données dans de multiples sources et formats à l'aide d'outils tels que des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques telles que la modélisation prédictive pour extraire des modèles et en tirer des informations significatives qui pourraient être utilisées pour prendre des décisions commerciales judicieuses.

En tant que domaine interdisciplinaire, la science des données en tant que domaine unifie plusieurs concepts tels que les statistiques, l'analyse de données, l'informatique, l'exploration de données et le big data, et utilise des techniques et des théories tirées de nombreux domaines tels que les mathématiques, les statistiques, l'informatique, les sciences de l'information, et une connaissance du domaine au cas par cas pour chaque application.

Les connaissances et les connaissances acquises à partir des données pourraient résoudre des problèmes dans un large éventail de domaines d'application. La science des données permet une prise de décision supérieure grâce à la découverte de modèles et à une analyse prédictive améliorée. Certaines applications de la science des données sont :

• Trouver la cause la plus importante d'un problème en découvrant les bonnes questions sur lesquelles se concentrer.
• Réalisation d'études exploratoires et d'analyses de données brutes pour déterminer la meilleure façon d'aborder le problème.
• Modélisation des données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour une précision améliorée.
• Communication et visualisation des résultats à travers les supports nécessaires, tels que des graphiques ou des tableaux de bord.

Un exemple de la façon dont les principes de la science des données peuvent profiter aux entreprises est l'industrie du transport aérien, où la science des données est utilisée dans la planification des itinéraires, la programmation des vols et la prévision des retards et des perturbations. La science des données est également utilisée pour décider quels avions acheter pour obtenir les meilleures performances globales et pour déterminer des offres promotionnelles personnalisées en fonction des modèles de réservation des clients.

Alors que les entreprises de divers secteurs et agences gouvernementales cherchent toutes à renforcer leur prise de décision grâce à la science des données, il y a eu une forte augmentation compréhensible du nombre d'aspirants cherchant à entrer sur le marché du travail. Bien que les opportunités d'emploi en science des données ne manquent certainement pas, voici quelques éléments qui pourraient aider à augmenter son employabilité et à se démarquer du reste de la concurrence dans l'industrie de la science des données :

Conseils pour devenir un Data Scientist performant

Pensée critique : La pensée critique est une compétence utile dans la vie de tous les jours et celle que la plupart des employeurs recherchent, mais encore plus dans les recrutements en science des données. Les candidats devraient examiner les problèmes sous différents angles pour comprendre comment les aborder et les analyser au mieux.

Les scientifiques des données doivent savoir comment formuler une question et pas seulement trouver une réponse et démontrer une grande variété de techniques de résolution de problèmes. Un portfolio solide qui met en valeur la pensée critique du candidat dans divers projets charmerait les employeurs potentiels.

Communication : la science des données en tant que domaine n'est pas intensive en communication ; avec l'essentiel du travail impliquant l'interrogation et l'analyse des données, il y a une quantité non négligeable de communication professionnelle impliquée dans la transmission des résultats nécessaires.

Les scientifiques des données ne travaillent pas dans une bulle isolée et peuvent avoir à collaborer ou à rendre compte à des personnes dans d'autres domaines, et devront donc avoir de bonnes compétences en communication oratoire et écrite pour expliquer et discuter des problèmes, des questions et des idées.

Des études affirment qu'une mauvaise communication coûte aux grandes organisations jusqu'à 62 millions de dollars par an. Les candidats doivent donc développer leurs compétences interpersonnelles et leurs connaissances techniques en participant à des projets de groupe pour garder une longueur d'avance sur la concurrence dans l'industrie de la science des données.

Curiosité intellectuelle : Tout bon scientifique des données devrait être capable de chercher des solutions aux problèmes qui lui sont posés, mais les grands scientifiques des données sont ceux qui recherchent activement les situations qu'ils peuvent résoudre. Faisant partie d'un nouveau domaine perturbateur de la science de l'information, les scientifiques des données doivent être capables de sortir du cadre traditionnel de la résolution de problèmes et de mettre en œuvre des solutions créatives en examinant les problèmes sous le radar.

Les employeurs recherchent des data scientists passionnés par la curiosité. Ils possèdent un état d'esprit de résolution de problèmes qui peut aider l'entreprise à évoluer et à se développer. Les candidats peuvent démontrer leur curiosité intellectuelle à travers des projets individuels, mettant en valeur une attitude d'initiative.

Connaissance du domaine : la science des données, comme mentionné précédemment, est une technologie perturbatrice qui transforme les opérations d'industries et de secteurs entiers de l'économie. Cependant, comme tout outil, les applications de la science des données sont limitées par les connaissances et les capacités de l'utilisateur.

Bien que les scientifiques des données puissent être compétents pour traiter et analyser tous les types de données, ils n'auraient pas une compréhension supérieure à la moyenne des connaissances du sujet dans la plupart des domaines. Les étudiants de première année auraient besoin d'une formation supplémentaire avant que leurs compétences puissent être utilisées de manière adéquate. Les entreprises ont donc tendance à rechercher des candidats en science des données qui ont des antécédents professionnels dans le même domaine, afin que la nouvelle recrue puisse démarrer sur les chapeaux de roue.

Adaptabilité : les scientifiques des données doivent être très adaptables et capables d'acquérir de nouvelles compétences au fur et à mesure des exigences de l'emploi. Compte tenu des diverses utilisations potentielles de la science des données dans pratiquement tous les aspects de l'entreprise, les scientifiques des données sont censés s'appliquer à différentes situations dans le cadre de leur travail quotidien.

Travaillant dans un domaine axé sur la technologie et en évolution rapide, les scientifiques des données devront constamment s'adapter pour suivre les développements les plus récents afin de suivre le rythme de la concurrence dans l'industrie de la science des données . Les candidats peuvent mettre en évidence leur capacité d'adaptation en couvrant la diversité de la nature du travail dans leurs projets précédents.

Gestion du temps : les spécialistes des données doivent avoir des compétences fiables en gestion du temps, car leur travail au rythme rapide peut parfois être très exigeant. Les candidats devront développer leurs stratégies de gestion du temps pour répondre aux exigences rigoureuses de l'employeur. De bonnes compétences en gestion du temps sont utiles non seulement en science des données, mais aussi pour améliorer la productivité et réduire le stress dans tous les aspects de la vie.

Conclusion

En conclusion, les connaissances techniques de base de la science des données elles-mêmes ne sont que la qualité la plus recherchée par les employeurs dans une mer d'aspirants ; afin de se démarquer de la foule, il faut cultiver et affiner davantage ses compétences générales et ses traits de personnalité.

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