Le progrès numérique a transformé le monde. Imaginez la quantité de données qu'il faut utiliser et gérer.
C'est là que la science des données entre en jeu. La science des données peut être définie comme un domaine interdisciplinaire à la croisée des mathématiques, des sciences et des arts. Plus précisément, elle relève du secteur informatique, car elle contribue à la dimension technologique de toute organisation. Outre d'excellentes compétences en communication, les data scientists doivent maîtriser le raisonnement quantitatif, l'analyse de données, les statistiques et la programmation informatique.
Face aux besoins croissants des entreprises, la science des données s'est imposée comme une carrière enrichissante, offrant des salaires attractifs et des avantages considérables. Il est important de souligner que le métier de data scientist est considéré comme l'un des plus attractifs de la décennie, et ce n'est que le début de ce secteur prometteur. Les entreprises étant de plus en plus soucieuses de la qualité de leurs données, qui représentent la valeur de leur activité, la demande de data scientists va exploser.
Les descriptions de postes en science des données que vous trouverez ici visent à vous donner une idée générale des rôles les plus importants pour votre équipe technique. Notez qu'il peut y avoir des variations selon votre configuration et vos priorités stratégiques.
Certaines organisations exigent la maîtrise de toutes les compétences de ces métiers, mais à mesure que votre entreprise se développe, vous constaterez peut-être que certains employés se concentrent sur leurs talents pour répondre aux problématiques les plus importantes liées à la science des données et se spécialisent dans l'une des tâches ci-dessous.
En 2017, LinkedIn annonçait que la science des données était le secteur professionnel connaissant la croissance la plus rapide. Glassdoor, autre leader du recrutement, affirmait quant à lui que la science des données était le métier le mieux rémunéré aux États-Unis. Depuis 2012, le nombre de data scientists aux États-Unis a connu une croissance moyenne de 650 %. L'attrait de ce métier ne s'arrête pas là : une croissance de l'emploi de 31,4 % est prévue pour les data scientists, selon le Bureau of Labor Statistics. D'après le cabinet de recrutement Smith Hanley Associates, 2021 a été une année record pour les embauches de data scientists, et cette tendance devrait se poursuivre en 2022, 2023, et ainsi de suite. Selon PayScale, le salaire annuel moyen d'un data scientist Azure aux États-Unis est de 95 102 $US. Ce salaire peut atteindre 110 000 $US par an avec l'expérience et les compétences. Un data scientist Azure en Inde gagne en moyenne environ 1 180 000 INR en début de carrière, mais ce salaire peut atteindre 2 000 000 INR avec l'expérience et l'ancienneté.
Les avantages du recrutement de data scientists sont indéniables. Ce poste est devenu indispensable à toute entreprise. Un data scientist compétent et expérimenté aide toute organisation à :
Structurer et gérer les données brutes pour les rendre exploitables
Contribuer à l'augmentation du chiffre d'affaires
Participer à la réduction des coûts
Améliorer l'expérience client et, par conséquent, la réputation de l'entreprise
Accroître l'agilité de l'entreprise
Collecter et stocker les données
Créer des modèles à l'aide de code et d'autres techniques de programmation
Apporter des solutions à divers problèmes de l'entreprise
Collaborer avec les autres départements pour la préparation des ensembles de données et des bases de données
Contribuer à l'amélioration de l'entreprise en fournissant des analyses pertinentes des ensembles de données.
Si vous souhaitez intégrer le monde de la tech, la science des données est une excellente option à explorer, et vous ne serez pas déçu.
Un data scientist utilise de nombreux outils, produits, logiciels et applications pour mener à bien ses missions. Azure est une plateforme qui gagne en popularité car elle répond à tous les besoins des data scientists. Parmi ces outils, on trouve Azure Blob Storage, différents types de machines virtuelles Azure et d'autres plateformes de machine learning.
La définition de data scientist Azure est assez large. Si vous aspirez à intégrer ce secteur de l'informatique, vous devez posséder de solides connaissances en science des données et en machine learning afin de mettre en œuvre et d'utiliser des charges de travail de machine learning sur la plateforme Azure. En d'autres termes, si vous avez des connaissances ou une expérience du programme de machine learning Microsoft Azure, vous correspondez au profil d'un data scientist Azure. Plus précisément, l'équipe des data scientists Azure travaille à identifier les données critiques qui peuvent être utilisées pour améliorer les performances et les bénéfices de l'entreprise.
Les experts capables de planifier et de mettre en place un environnement fonctionnel pour les opérations de science des données sur Microsoft Azure sont appelés « Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate ». Ils peuvent mener des expériences sur les données, entraîner des modèles de prédiction, et gérer, optimiser et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Cette certification s'adresse aux personnes capables de déployer et d'exécuter des projets d'apprentissage automatique sur Azure à l'aide de techniques d'informatique cognitive.
Oui, absolument. La certification en science des données de Microsoft est un atout. La certification « Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate » figure parmi les 15 meilleures certifications en science des données. Cette certification évalue les connaissances des candidats en apprentissage automatique, intelligence artificielle, analyse prédictive, traitement automatique du langage naturel et vision par ordinateur. Pour réussir cette certification, dont l'inscription coûte 165 USD, vous devez maîtriser des compétences telles que la gestion des identités et la gouvernance, la conception et la gestion de réseaux virtuels, le déploiement et la gestion des ressources, ainsi que la mise en œuvre et la gestion du stockage. Inscrivez-vous à des formations en science des données de niveau professionnel pour approfondir vos connaissances dans ce domaine.
Si vous avez déjà décidé de devenir data scientist Azure, voici le processus à suivre. Microsoft propose différentes certifications pertinentes, réparties en trois catégories :
Chacune de ces certifications a son importance. Il est essentiel de suivre le bon chemin pour atteindre votre objectif plus rapidement. Avant de vous lancer dans les examens de certification, vous devez connaître certains prérequis :
Connaissances de base en science des données, maîtrise des différents outils et du vocabulaire général associé.
Capacité d'analyse, d'exploration, de visualisation et de modélisation des données, ainsi que d'autres compétences cognitives.
Maîtrise des langages de programmation essentiels tels que Java, Python, SQL et R, ainsi qu'une expertise en C++, Tableau, Perl, MATLAB et logiciels de reporting.
L'apprentissage profond, associé à la créativité et à l'ouverture d'esprit, est essentiel pour identifier les tendances dans les données et établir des liens.
Les data scientists doivent également maîtriser les mathématiques, notamment l'algèbre linéaire, la modélisation statistique et l'identification d'algorithmes.
Obtenir une certification en science des données Azure peut grandement faciliter l'accès à un emploi valorisant. La certification la plus accessible et la plus avantageuse pour les débutants est Azure Data Scientist Associate. Pour l'obtenir, il est nécessaire de réussir l'examen DP-100. Le point de départ idéal est l'examen DP-100 : Conception et implémentation d'une solution de science des données sur Azure. Outre cet examen, vous pouvez également passer les certifications DP-200 et DP-201 pour approfondir vos compétences en tant qu'ingénieur de données Azure.
L'examen DP-100 évalue le potentiel d'un candidat en tant que data scientist Azure et mesure sa capacité à réaliser diverses tâches techniques inhérentes à ce métier. Pour réussir l'examen DP-100 sur Azure, il est recommandé d'évaluer votre candidature sur quatre domaines clés, pondérés comme suit :
Gestion des ressources d'apprentissage automatique Azure (25-30 %)
Expérimentation et développement de modèles (20-25 %)
Développement et mise en œuvre de solutions d'apprentissage automatique (35-40 %)
Utilisation responsable de l'apprentissage automatique (5-10 %)
Cette certification est faite pour vous si vous souhaitez devenir data scientist et possédez une formation en informatique, en sciences informatiques, en mathématiques, en physique ou dans un domaine connexe.
Microsoft nomme le « Test DP-100 » l'examen Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. Cet examen est disponible en ligne et accessible partout dans le monde. Les candidats doivent s'inscrire et planifier leur examen au prix de 165 USD. Ce tarif varie selon le pays ; il est de 4 800 INR pour les candidats résidant en Inde.
Pendant l'examen, vous devrez répondre à 40 à 60 questions en 2 heures. Bien qu'il n'y ait pas de format fixe, toutes les questions seront objectives et pourront prendre différentes formes : étude de cas, réponses courtes, questions à choix multiple, correction, glisser-déposer, etc.
L'examen peut comporter des questions à choix multiple ou des questions à réponses multiples. Pour être admissible, vous devez obtenir au moins 700 points sur 1000.
Si vous avez déjà une expérience de Microsoft Azure ou suivi une formation professionnelle, cet examen sera un jeu d'enfant. Vous entraîner avec des examens blancs peut vous aider à réussir.
Si vous n'obtenez pas la note requise lors de votre première tentative, vous pouvez repasser l'examen 24 heures plus tard. En cas d'échec à la deuxième tentative, vous devrez attendre au moins 14 jours avant de pouvoir le repasser une troisième fois. En cas d'échec, vous pouvez repasser l'examen après 24 heures. Conformément aux directives de Microsoft, vous disposez de 5 tentatives par an.
Voici quelques points importants à retenir pour réussir :
L'examen comprend 2 questions pratiques obligatoires. Il peut s'agir de questions liées à des travaux pratiques ou à des études de cas.
Il est conseillé de bien se préparer, car l'examen est surveillé.
Le format des examens Microsoft est mis à jour deux fois par an. Consultez la version la plus récente sur le site officiel.
Il est recommandé de se concentrer sur la théorie et les questions pratiques liées aux travaux pratiques.
Les questions théoriques sont disponibles sur le site officiel de Microsoft ; étudiez-les attentivement. Préparez chaque module avec soin. La théorie peut être maîtrisée en 1 à 3 semaines, selon votre rythme.
Les modules « Créer et exploiter des solutions d'apprentissage automatique » et « Azure Machine Learning » sont les plus importants. Microsoft propose également une formation payante officielle animée par un instructeur pour vous aider à vous préparer à l'examen DP-100.
La révision est indispensable pour éviter toute confusion pendant l'examen.
Autres certifications Azure Data Science de Microsoft
Outre la certification Azure Data Science Associate, Microsoft propose d'autres certifications adaptées à vos besoins.
L'examen Microsoft Azure Data Fundamentals est conçu pour aider les candidats à se préparer à la certification Microsoft Azure Data Fundamentals. L'objectif principal de cette certification est d'aider les étudiants à acquérir une expérience pratique et une compréhension approfondie des services de traitement des données Azure. Elle évalue la capacité du candidat à décrire les concepts fondamentaux des données et à mener des activités Azure.
Le coût de l'examen se situe entre 750 et 12 000 INR. Pour obtenir cette certification, vous devez réussir l'examen DP-900. Le programme de l'examen comprend des modules tels que le concept de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que divers types d'activités liées aux données, qu'elles soient transactionnelles ou analytiques. Ce certificat vous permet d'accéder aux postes d'administrateur de bases de données, d'analyste de données, d'ingénieur de données ou de développeur au sein d'entreprises de premier plan.
Les personnes souhaitant devenir ingénieurs de données peuvent obtenir cette certification afin d'optimiser leurs chances d'accéder à un emploi bien rémunéré. Les ingénieurs de données Azure associés certifiés Microsoft sont reconnus pour leur expertise des langages de traitement de données tels que Python, SQL, Scala, etc. Durant la formation, les apprenants acquerront des compétences en matière d'intégration, de transformation et de consolidation des données, depuis le système jusqu'à leur structuration, afin de pouvoir explorer des modèles et des solutions analytiques.
L'objectif principal de cette certification est de sensibiliser les candidats aux modèles architecturaux de données et de leur apprendre à les traiter. Les frais d'inscription à l'examen s'élèvent à 12 354 INR. L'examen à réussir pour obtenir cette certification est le DP-203.
À travers le monde, plus de 500 entreprises leaders utilisent les services Azure et en sont satisfaites. Azure a déjà eu un impact significatif dans tous les secteurs d'activité. Les services et outils fournis par Azure facilitent le travail des professionnels de l'informatique. Azure est sans aucun doute une plateforme de prédilection pour les data scientists. Parmi les atouts d'Azure qui le distinguent des autres plateformes concurrentes, on peut citer Azure Machine Learning Studio, Azure Machine Learning Services et Azure Data Science Virtual Machine.
Microsoft Azure peut être utilisé de différentes manières dans un pipeline de science des données. Le choix le plus évident est Azure ML, et c'est le plus prisé en raison de ses nombreuses fonctionnalités. Un data scientist peut créer des expériences de machine learning complexes avec cet outil Azure sans écrire une seule ligne de programme (il suffit de glisser-déposer différents modules sur le canevas d'expérimentation). C'est une méthode pour visualiser et exécuter des algorithmes d'apprentissage. Vous pouvez également utiliser R, Python et SQL pour la manipulation des données et l'ingénierie des caractéristiques. Azure ML est une vaste bibliothèque d'algorithmes de machine learning pré-entraînés.
Le notebook Jupyter (anciennement IPython) vient d'être intégré à Azure ML. Vous pouvez ainsi facilement ajouter vos statistiques et écrire du code Python dans un bloc-notes pour retrouver les mêmes sensations qu'avec Anaconda, tout en bénéficiant de la flexibilité du cloud. En résumé, Azure est la plateforme de solutions de science des données la plus pratique et la plus simple à utiliser.
Il existe une grande variété de solutions de science des données disponibles dans le cloud. Ces services se distinguent notamment par leurs algorithmes, leurs fonctionnalités, leurs tarifs et leurs langages de programmation.
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