Les data scientists travaillent généralement avec de grandes quantités de données et utilisent leurs compétences et connaissances en apprentissage automatique pour aider les organisations à concevoir des solutions et à prendre des décisions pertinentes.
Ces professionnels des données possèdent des compétences techniques et une expertise leur permettant de fournir des solutions utiles dans de nombreux secteurs, tels que la santé et la finance.
Au sein des organisations, les data scientists savent non seulement expliquer les aspects techniques aux professionnels férus de technologie, mais aussi communiquer efficacement avec les membres d'équipe non techniques.
En résumé, ces professionnels veillent à ce que chaque membre de l'équipe comprenne leur idée ou le projet en cours. Pour rester à la pointe, ils doivent se tenir informés des dernières évolutions du secteur.
Si vous envisagez de devenir data scientist, prenez le temps de bien comprendre ce parcours professionnel. Les data scientists sont, par exemple, à la fois mathématiciens, informaticiens et stratèges d'entreprise.
Posséder ces compétences complexes signifie que les data scientists doivent être à la fois techniquement compétents et avoir un sens aigu des affaires. C'est pourquoi devenir data scientist est un excellent choix de carrière, car cette expertise est très recherchée.
Pour revenir à notre sujet, un data scientist est un professionnel qui se concentre principalement sur l'acquisition de connaissances approfondies grâce à l'analyse et à l'interprétation des données. Pour réussir dans ce domaine, il est essentiel de posséder à la fois des connaissances en statistiques et des compétences informatiques pour résoudre des problèmes complexes.
Dans ce domaine, vous apprendrez à utiliser des techniques mathématiques et algorithmiques pour résoudre les problèmes commerciaux les plus difficiles et les plus complexes sur le plan analytique.
De plus, vous acquerrez une compréhension des méthodes d'analyse des données brutes afin de révéler des informations cachées.
Au cœur de la science des données se trouve le développement de solides capacités de décision grâce à une analyse précise et minutieuse.
En tant que data scientist, vous devrez présenter vos résultats à votre responsable, à vos collègues et même à vos clients, qui peuvent avoir besoin d'aide pour comprendre une terminologie statistique complexe.
Pour cela, vous devez également posséder d'excellentes compétences en communication orale, écrite et visuelle.
En tant que data scientist, vous pouvez bénéficier des avantages suivants :
De nombreuses opportunités d'emploi dans différents secteurs d'activité s'offrent à vous.
Votre salaire et vos avantages sociaux seront compétitifs.
Vous éprouverez un sentiment d'accomplissement et une grande satisfaction professionnelle.
Au sein de votre organisation, vous contribuerez à d'importants projets de recherche et développement.
Un data scientist est un professionnel de l'analyse qui utilise diverses compétences et logiciels pour collecter et « nettoyer » de vastes bases de données afin de favoriser la croissance et de répondre aux besoins d'une entreprise. Ces professionnels effectuent la collecte, le traitement et l'analyse de différents ensembles de données et présentent les résultats de manière claire et visuelle.
De plus, les data scientists aident l'entreprise à identifier des ensembles de données pertinents et à automatiser les processus de collecte. Ils utilisent les données pour prédire les tendances et les risques futurs et proposent des pistes d'amélioration des performances de l'entreprise.
Si vous souhaitez devenir data scientist, vous pouvez suivre les étapes généralement suivies par la plupart des data scientists :
Être titulaire d'une licence dans un domaine pertinent, tel que l'informatique ou les statistiques, car la plupart des entreprises l'exigent pour un poste de data scientist.
Avoir 2 à 4 ans d'expérience dans des domaines connexes, ce qui correspond généralement aux exigences pour les postes de data scientist. * Commencez votre carrière comme assistant de recherche, analyste de données ou stagiaire ; ce sont des postes courants avant de devenir data scientist.
Possédez des compétences transversales telles que la pensée logique, les compétences en mathématiques et le souci du détail, car les recruteurs les recherchent chez un data scientist.
Une formation de 6 à 12 mois est nécessaire pour devenir data scientist ; il s'agit de la durée moyenne de cette formation.
Obtenez une certification de data scientist, comme la certification Associate - Data Science Version 2.0, pour augmenter votre potentiel de gains.
Comme nous l'avons vu précédemment, un data scientist est un professionnel technique certifié ou expérimenté qui utilise des informations provenant de diverses sources pour découvrir des tendances et des informations cachées, permettant ainsi à l'entreprise de se démarquer de la concurrence.
Ces professionnels de première ligne appliquent également leurs compétences et leurs connaissances à différents domaines, tels que l'industrie, la santé, l'éducation et la finance.
En tant que data scientist, vous aurez les responsabilités suivantes :
Gérer et mettre à jour la base de données CRM régionale et les enregistrements des clients, fournisseurs et prestataires. * Mise en place et exploitation du système ERP JobScope pour un environnement de conception et de fabrication de produits standard et sur mesure.
Pilotage de l'analyse sous SAS pour la combinaison de données de mortalité issues de différentes sources, à l'aide de méthodes de méta-analyse.
Implémentation d'une méthode d'ajustement d'un modèle de régression logistique régularisé sous Scala, utilisant la descente de gradient stochastique proximale avec recherche linéaire.
Évaluation des performances d'un modèle de régression linéaire à l'aide de scikit-learn et de la validation croisée.
Développement de visualisations statistiques en Python pour l'analyse de données floues issues des réseaux sociaux.
Profilage et analyse des données, développement d'indicateurs, analyse des tendances et évaluation d'outils d'analyse avancée.
Rôle de conseiller interne clé en modélisation statistique, apprentissage automatique, validation et visualisation des données, et processus de veille stratégique.
Implémentation de programmes de reporting clinique destinés aux équipes cliniques et de gestion des données, facilitant la visualisation et le reporting.
Nettoyage des données avec numpy et pandas.
Collaboration avec l'équipe MDM de l'entreprise. * Aider les étudiants à apprendre la chimie, la biologie et les mathématiques.
Posséder une expérience de la maintenance d'un cluster sur AWS EMR.
Assurer le support de la pile GPU utilisée pour les modèles TensorFlow.
Utiliser EMR pour analyser les données stockées dans les compartiments S3.
Compétences techniques
Python : Développer des modèles de catégorisation en Python pour détecter les pertes de clients et des indicateurs permettant d'identifier les clients avant qu'ils ne résilient leur abonnement, afin d'améliorer la fidélisation.
Science des données : Fournir des services de conseil en science des données et analyse statistique, développement et conception de bases de données, et apprentissage automatique (classification, régression, etc.).
Visualisation : Mettre en œuvre des programmes de reporting clinique utilisés par les équipes cliniques et de gestion des données pour faciliter la visualisation et le reporting des données.
Java : Améliorer l'efficacité de calcul de l'algorithme 1-bucket-theta en Java en éliminant les données d'entrée inutiles dans le filtre.
Hadoop : Analyser les pics de trafic de Wikipédia à l'aide de R et Hadoop afin de découvrir des corrélations intéressantes avec l'actualité.
Tableau : Concevoir des classeurs et des tableaux de bord Tableau visuellement riches et intuitifs pour faciliter la prise de décision par la direction.
Autres compétences transversales
Raisonnement logique : Le raisonnement logique est une compétence transversale essentielle pour les data scientists. Cette compétence est indispensable car les algorithmes informatiques reposent sur la logique pour fonctionner efficacement.
Compétences en mathématiques : La maîtrise des mathématiques est une autre compétence transversale essentielle pour les data scientists. Cette compétence est très appréciée car les chercheurs en informatique doivent posséder des connaissances approfondies en mathématiques et dans d'autres domaines techniques fondamentaux en informatique.
Souci du détail : Les data scientists sont également reconnus pour leur souci du détail, une qualité essentielle à leur travail. Cette compétence est indispensable car les chercheurs en informatique doivent être très attentifs à leur travail, une petite erreur de programmation pouvant entraîner l'échec d'un projet entier.
Esprit d'analyse : L'esprit d'analyse est souvent requis pour les responsabilités d'un data scientist. Cette compétence est essentielle car les chercheurs en informatique et en sciences de l'information doivent être organisés dans leur raisonnement et analyser les résultats de leurs recherches afin de formuler des conclusions.
Compétences en communication : Les compétences en communication sont fréquemment mentionnées dans les descriptions de poste et sont indispensables au travail des data scientists. Leurs responsabilités reposent sur cette compétence, car les chercheurs en informatique et en sciences de l'information doivent bien communiquer avec les programmeurs et les gestionnaires et être capables d'expliquer clairement leurs conclusions à des personnes ayant une formation technique.
Aux États-Unis, les data scientists gagnent en moyenne 106 104 $ par an. La fourchette salariale typique pour cette profession se situe entre 75 000 $ et 148 000 $ par an. Le salaire horaire moyen est de 51,01 $.
Actuellement, le métier de data scientist est l'un des plus recherchés dans le secteur informatique. Les entreprises recherchent des professionnels des données pour les aider à interpréter les données qu'elles collectent.
Pour percer dans ce secteur lucratif ou vous démarquer, vous devrez obtenir la meilleure certification de data scientist.
Voici les certifications de data scientist les plus intéressantes à envisager en 2023 :
La certification Certified Analytics Professional (CAP) est une certification indépendante des fournisseurs. La certification CAP atteste de vos compétences et connaissances en matière d'utilisation des données pour transformer des données complexes en informations exploitables et en actions concrètes, ce qui constitue le cœur du métier de data scientist.
Ces professionnels sont capables d'analyser des données, d'en tirer des conclusions logiques et de communiquer leurs résultats et leurs implications aux clients concernés. Pour passer les examens CAP ou aCAP (niveau associé), vous devez déposer une candidature et répondre à certains critères spécifiques liés à votre formation et à votre expérience.
Pour l'examen de certification Certified Analytics Professional (CAP), vous devez justifier d'au moins trois ans d'expérience professionnelle pertinente si vous êtes titulaire d'un master dans un domaine connexe, de cinq ans si vous êtes titulaire d'une licence dans un domaine connexe, ou de sept ans si vous êtes titulaire d'un diplôme non lié à l'analyse de données.
Pour l'examen CPA, vous devez être titulaire d'un master et justifier de moins de trois ans d'expérience professionnelle pertinente dans le domaine des données ou de l'analyse.
Le programme de certification professionnelle Open Group pour la certification Data Scientist Professional (Open CDS) est basé sur votre expérience et ne requiert aucune formation formelle. Examens. Vous commencerez au niveau 1 en tant que Data Scientist Certifié.
Vous pourrez ensuite progresser jusqu'au niveau 2, où vous deviendrez Data Scientist Certifié Maître, et enfin, atteindre le niveau 3 pour devenir Data Scientist Certifié Distingué. Pour obtenir la certification Open Certified Data Scientist (Open CDS), vous devrez suivre un processus en trois étapes : la candidature à la certification, le remplissage du formulaire de candidature d'expérience et l'examen par un jury.
Le Certificat Professionnel IBM en Science des Données est une série de neuf cours en ligne portant sur divers sujets liés à la science des données, tels que les outils open source, la méthodologie de la science des données, Python, les bases de données et SQL, l'analyse des données, la visualisation des données, l'apprentissage automatique et un projet final de synthèse en science des données appliquée.
Ce certificat est proposé par Coursera, et vous pouvez l'étudier à votre rythme. Il faut compter environ trois mois en moyenne pour terminer le programme, mais vous pouvez y consacrer plus ou moins de temps selon vos besoins.
Le cours comprend également des projets pratiques qui vous aideront à constituer un portfolio démontrant vos compétences en science des données. Employeurs potentiels.
Cloudera a remplacé ses certifications Cloudera Certified Professional (CCP) et Cloudera Certified Associate (CCA) par la nouvelle certification Cloudera Data Platform (CDP) Generalist, qui évalue vos compétences sur la plateforme.
Le nouvel examen couvre les thèmes généraux de la plateforme et s'adresse à de nombreux rôles, tels qu'administrateur, développeur, analyste de données, ingénieur de données, data scientist et architecte système. L'examen de certification Cloudera Data Platform Generalist comporte 60 questions et vous disposez de 90 minutes pour y répondre.
La certification Microsoft : Fondamentaux de l'IA Azure atteste de votre compréhension des concepts d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, ainsi que de leur application aux services Microsoft Azure.
La certification Microsoft : Fondamentaux de l'IA Azure est un examen de base ; vous n'avez donc pas besoin de beaucoup d'expérience pour le réussir. Cet examen est un excellent point de départ si vous débutez dans le domaine de l'IA ou de l'IA sur Azure et que vous souhaitez démontrer vos compétences et vos connaissances aux employeurs.
La certification Azure Data Scientist Associate de Microsoft évalue votre capacité à utiliser le machine learning pour créer et exécuter des charges de travail de machine learning sur Azure. Vous devez maîtriser la conception et la mise en œuvre de solutions de ML, d'IA, de NLP, de vision par ordinateur et d'analyse prédictive.
Vous devrez également être compétent dans le déploiement et la gestion des ressources, la gestion des identités et la gouvernance, la mise en œuvre et la gestion du stockage, ainsi que la configuration et la gestion des réseaux virtuels.
Le programme de certification DASCA : Senior Data Scientist (SDS) est conçu pour les professionnels justifiant d'au moins cinq ans d'expérience en recherche et analyse. Pour passer cet examen, les candidats doivent posséder des compétences en bases de données, tableurs, analyse statistique, SPSS/SAS, R, méthodes quantitatives, ainsi que des notions de base de la programmation orientée objet et des SGBDR.
Le programme propose cinq parcours adaptés à différents profils de candidats. Chaque parcours a ses propres exigences en matière de niveau d'études, d'expérience professionnelle et de prérequis. Pour être admissible à chaque parcours, il faut au minimum une licence et plus de cinq ans d'expérience en science des données. Certains parcours exigent en revanche un master ou des certifications préalables.
Si vous avez au moins 10 ans d'expérience dans le domaine du Big Data, vous pouvez postuler à la certification Principal Data Scientist (PDS) du Data Science Council of America (DASCA). Cette certification propose trois parcours adaptés à différents rôles en science des données.
L'examen évalue vos connaissances des concepts fondamentaux et avancés de la science des données, tels que les bonnes pratiques du Big Data, les stratégies commerciales axées sur les données, le support organisationnel des données, l'apprentissage automatique, le traitement automatique du langage naturel, la modélisation scolaire, et bien plus encore.
L'examen Principal Data Scientist (PDS) du Data Science Council of America (DASCA) est idéal pour les responsables et les praticiens expérimentés et performants en science des données.
Si vous souhaitez démontrer votre maîtrise des outils open source pour Pour extraire des informations pertinentes de vos données grâce à l'IA et à l'analytique, vous pouvez obtenir la certification SAS « Professionnel en IA et apprentissage automatique ».
Cette certification exige la réussite de plusieurs examens évaluant vos connaissances en apprentissage automatique, traitement automatique du langage naturel, vision par ordinateur, ainsi qu'en prévision et optimisation de modèles.
Vous devrez réussir les examens SAS Certified Specialist en apprentissage automatique, prévision et optimisation, et traitement automatique du langage naturel et vision par ordinateur pour obtenir cette certification professionnelle en IA et apprentissage automatique.
La certification SAS « Professionnel en analytique avancée avec SAS 9 » atteste de votre capacité à analyser des données massives (Big Data) à l'aide de diverses techniques d'analyse statistique et de modélisation prédictive.
Vous devrez maîtriser les techniques d'apprentissage automatique et de modélisation prédictive, notamment leur application aux ensembles de données volumineux, distribués et en mémoire. Des compétences en détection de tendances, en expérimentation de techniques d'optimisation métier et en prévision de séries temporelles sont également requises.
Cette certification exige la réussite de trois examens : Modélisation prédictive avec SAS Enterprise Miner 7, 13 ou 14. 14 ; Modélisation prédictive avancée SAS ; et Analyse de texte, séries temporelles, expérimentation et optimisation SAS.
Pour devenir Data Scientist certifié SAS, vous devez maîtriser deux autres certifications de données SAS. Ces certifications vous enseignent comment programmer, gérer et améliorer les données, les transformer, y accéder et les manipuler, et utiliser les outils de visualisation de données les plus courants.
Après avoir réussi les certifications Big Data Professional et Advanced Analytics Professional, qui requièrent 18 cours et cinq examens, vous pouvez obtenir la certification Data Scientist certifié SAS.
Les données sont l’épine dorsale des stratégies commerciales modernes. Nous créons et consommons quotidiennement d’énormes quantités de données sous diverses formes et formats. Un rapport récent indique que nous générons plus de 2,5 quintillions d’octets de données chaque jour, et ce chiffre ne cesse d’augmenter.
Cela signifie que chaque seconde, chaque personne produit environ 1,7 Mo de données. Cela montre l’importance de la science des données pour donner un sens à ces données massives et complexes.
La science des données nous aide à transformer des données complexes… Des professionnels hautement qualifiés, les data scientists, transforment des données non structurées en données claires et exploitables.
Si vous recherchez un centre d'examen fiable pour passer la certification de data scientist, vous êtes au bon endroit. CBT Proxy accompagne les professionnels de l'informatique depuis plus de dix ans dans l'obtention de leurs certifications.
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