Qu'est-ce qu'Azure Data Scientist ? Importance, statistiques et avantages

La science des données en tant que filière de carrière émergente et enrichissante

L'avancement numérique dans tout a apporté un changement dans le monde. Et imaginez les données qui doivent être utilisées et gérées.

Voici le rôle de la science des données. La science des données peut être expliquée comme un courant interdisciplinaire impliquant les mathématiques, la science et l'art. Pour être précis, la science des données relève du secteur informatique car elle contribue à la partie technologique de toute organisation. Outre de bonnes compétences en communication, les scientifiques des données doivent être compétents en raisonnement quantitatif, en analyse de données, en statistiques et en programmation informatique.

Avec le besoin de temps et d'industries, la science des données est devenue une carrière enrichissante avec des salaires attractifs et des récompenses et incitations fantaisistes. Ici, il est impératif de mentionner que le travail d'un data scientist est considéré comme le travail le plus sexy de la décennie en cours, et ce n'est que le début de ce domaine prometteur. Comme les organisations sont préoccupées par les données dont elles doivent s'occuper ou par les informations détenant la valeur totale de leurs activités, la demande pour un scientifique des données sera énorme.

Rôles dans la science des données

Les descriptions de poste en science des données que vous découvrirez ici sont destinées à vous donner une idée de base des postes les plus cruciaux que vous voudrez dans votre équipe technologique. Gardez à l'esprit qu'il peut y avoir des variations en fonction de votre configuration et de votre orientation stratégique.

Certaines organisations exigent que vous acquériez toutes les capacités de toutes ces professions, mais à mesure que votre entreprise se développe, vous découvrirez peut-être que des personnes spécifiques se concentrent sur leurs talents pour résoudre les premiers et la plupart des problèmes liés à la science des données et se spécialisent dans l'une des tâches. sous.

1. Analyste d'affaires
2. Administrateur de la base de données
3. Analyste de données
4. Ingénieur Big Data/Architecte de données
5. Ingénieur ML
6. Développeur de Business Intelligence (BI)
7. Analyste en intelligence d'affaires
8. Statisticien
9. Scientifique des données
10. Ingénieur en vision par ordinateur (CV)
11. Ingénieur MLOps
12. Ingénieur en traitement du langage naturel (NLP)

Que disent les statistiques sur la Data Science ?

En 2017, LinkedIn a annoncé que la science des données était la carrière à la croissance la plus rapide. Une autre société de recrutement de premier plan nommée Glassdoor a déclaré que la science des données était l'emploi le mieux rémunéré aux États-Unis. Les data scientists ont connu une croissance moyenne de 650 % aux États-Unis depuis 2012. Le charme de cette carrière ne s'arrête pas là. On prévoit une croissance de l'emploi de 31,4 % pour les data scientists. Ces données proviennent d'un The Bureau of Labor. Selon les recruteurs de cadres Smith Hanley Associates, 2021 a été une année record pour les recrutements de data scientists, et cette tendance devrait se poursuivre en 2022 puis en 2023, et ainsi de suite. Selon PayScale, le salaire annuel moyen d'un data scientist Azure aux États-Unis est de 95 102 USD. Le salaire peut atteindre 110 000 $ par an avec l'expérience et les compétences. Un data scientist Azure moyen en Inde gagne environ 1 180 000 INR au début, mais avec l'expérience et l'ancienneté, ce revenu peut atteindre 2 000 000 INR.

Avantages de l'embauche de Data Scientists dans l'organisation

Le bon côté de l'embauche de Data scientists n'est pas caché. Ce poste est devenu nécessaire pour toute entreprise. Un data scientist bien formé et expérimenté aide toute organisation à

• Structurer et gérer les données brutes sous une forme exploitable
• Aide à augmenter le niveau de revenus
• Aide à réduire les coûts
• Meilleure expérience client et donc meilleure réputation de l'organisation
• Contribue à accroître l'agilité de l'entreprise
• Collecte et stockage des données
• Construire des modèles en utilisant le codage et d'autres techniques de programmation.
• Apporter des solutions à divers problèmes en entreprise
• Travailler en collaboration avec d'autres départements afin de préparer des ensembles de données et des bases de données
• Impliqué dans l'amélioration des affaires en fournissant des informations précieuses après l'analyse des ensembles de données.

Si vous souhaitez entrer dans le monde de la technologie, la science des données est l'une des bonnes options qui peuvent être explorées plus avant et, comme prévu, vous ne serez pas déçu. Un scientifique des données utilise de nombreux outils, produits, logiciels ou applications pour s'acquitter de ses responsabilités professionnelles. Azure est la seule plate-forme qui gagne en popularité car elle répond à toutes les exigences des scientifiques des données. Ils incluent Azure Blob Storage, plusieurs types de machines virtuelles Azure et d'autres plateformes d'apprentissage automatique.

Que sont les data scientists Azure ?

La définition des Azure Data scientists est large pour être comprise. Si vous aspirez à entrer dans ce courant de l'industrie informatique, vous êtes censé avoir une bonne connaissance de la science des données et de l'apprentissage automatique pour implémenter et utiliser des charges de travail d'apprentissage automatique sur la plate-forme Azure. En d'autres termes, si vous avez des connaissances ou de l'expérience dans le programme d'apprentissage automatique Microsoft Azure, vous correspondez au rôle d'Azure Data scientist. Pour être précis, l'équipe de scientifiques d'Azure Data travaille à l'identification des actifs de données critiques qui peuvent être utilisés davantage pour l'amélioration et les avantages de l'entreprise.

Les experts en la matière qui peuvent planifier et établir un environnement fonctionnel pour les opérations de science des données sur Microsoft Azure sont appelés Microsoft Certified Azure Data Scientist Associates. Ils peuvent mener des expériences de données, former des modèles de prédiction et gérer, optimiser et déployer des modèles d'apprentissage automatique. La certification est destinée aux personnes capables de déployer et d'exécuter des projets d'apprentissage automatique sur Azure à l'aide de techniques d'informatique cognitive.

Vaut-il la peine d'obtenir un certificat Data Science de Microsoft ?

Oui certainement. Le certificat Data Science de Microsoft vaut la peine. Le certificat "Microsoft Certified : Azure Data Scientist Associate" fait partie des 15 meilleures informations d'identification en science des données. Cette certification évalue les connaissances des candidats en apprentissage automatique, en intelligence artificielle, en analyse prédictive, en traitement du langage naturel et en 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 de 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 cours de science des données de niveau industriel pour découvrir les subtilités de la science des données.

Comment devenir un data scientist Azure ?

Si vous avez déjà décidé de devenir un Azure Data scientist, voici le processus que vous devez suivre. Microsoft fournit différents certificats pertinents qui relèvent de trois catégories, à savoir :

• Fondamental
• Associé
• Expert

Tous ces trois ont leur signification. Vous devez suivre le chemin précis pour atteindre votre destination plus tôt. Avant de vous lancer dans les examens de certification, vous devez connaître certaines conditions préalables.

Connaissance de base des principes fondamentaux de la science des données, de divers outils et des termes généraux pertinents.

La capacité d'analyse de données, d'exploration de données, de visualisation de données, de modélisation de données et d'autres compétences cognitives

La connaissance des langages de programmation essentiels comprend Java, Python, SQL et R, ainsi qu'une expertise en C++, Tableau, Perl, MATLAB et Reporting Tool Software.

L'apprentissage en profondeur, ainsi que la créativité et l'ouverture d'esprit, sont essentiels pour identifier les tendances dans les données et établir des liens.

Les scientifiques des données doivent également être compétents en mathématiques sur l'algèbre linéaire, la modélisation statistique, l'identification d'algorithmes, etc.

Obtenir un certificat en science des données Azure peut faire des merveilles pour décrocher un travail enrichissant. Le certificat le plus pratique et le plus avantageux pour les débutants est Azure Data Scientist Associate. Pour obtenir ce certificat, vous devez vous qualifier pour l'examen DP-100. Le meilleur point de départ est avec DP-100 : Conception et mise en œuvre d'une solution de science des données sur Azure. Outre l'examen mentionné ci-dessus, vous pouvez également passer les tests de certification DP-200 et DP-201 pour améliorer votre expertise 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 accomplir diverses tâches techniques que tous les data scientists doivent accomplir. La meilleure façon de se qualifier pour l'examen DP-100 sur Azure est d'examiner votre candidature en fonction de quatre domaines importants avec la pondération suivante :

• Gérer les ressources Azure Machine Learning (25 à 30 %)
• Expérimenter et développer des modèles (20-25 %)
• Développer et mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique (35 à 40 %)
• Utiliser l'apprentissage automatique de manière responsable (5 à 10 %)

Vous pouvez parcourir avec ces informations d'identification, si vous êtes quelqu'un qui souhaite s'installer en tant que scientifique des données et avoir une formation en informatique, en informatique, en mathématiques, en physique ou dans tout autre domaine pertinent.

À propos de l'examen

Microsoft appelle le « test DP-100 » l'examen Microsoft Certified : Azure Data Scientist Associate. Ceci est disponible en ligne et peut être consulté de n'importe où sur la planète. Les candidats doivent s'inscrire et programmer l'examen au prix de 165 USD pour pouvoir le passer. Ces frais varient selon le pays et vous devez payer 4 800 INR si vous venez d'Inde.

Lors de l'examen, vous devrez résoudre 40 à 60 questions auxquelles vous devrez répondre en 2 heures. Bien qu'il n'y ait pas de format fixe pour les questions, toutes les questions seront objectives avec des formats comme une étude de cas, des réponses courtes, des choix multiples, une révision des notes, un glisser-déposer et d'autres formats objectifs.

Des questions à choix multiples ou plusieurs réponses correctes peuvent figurer dans l'examen. Pour être admissible à l'examen, vous devez obtenir au moins 700 sur 1000 sur une échelle de 100 à 1000.

Comment réussir l'examen ?

Si vous avez une expérience préalable avec Microsoft Azure ou une formation professionnelle, cet examen vous semblera un jeu d'enfant. Tenter des examens par procuration peut garantir votre réussite à l'examen.

Si vous n'obtenez pas de notes de qualification à la première tentative, vous pouvez passer l'examen après 24 heures. Si vous échouez également à la deuxième tentative, vous devrez attendre au moins 14 jours pour passer l'examen une troisième fois. Si vous échouez la première fois, vous pouvez repasser le test après 24 heures. Au total, vous pourrez essayer 5 fois par an selon les directives de Microsoft.

Voici quelques faits qui devraient être gardés à l'esprit pour assurer le succès.

• Lors de l'examen, il y aura 2 questions pratiques non sautables. Il peut s'agir de questions liées à des travaux pratiques ou à des études de cas.
• Il vous est suggéré de vous préparer bien avant l'examen car l'examen est surveillé.
• Le modèle d'examen de Microsoft est mis à jour deux fois par an, vous devez donc vous fier à la version la plus récente du site Web officiel.
• Il vous est suggéré de vous concentrer sur la théorie ainsi que sur les questions pratiques liées au laboratoire.
• Les questions théoriques sont répertoriées sur le site officiel de Microsoft ; examinez-les soigneusement. Préparez chaque module avec concentration. La théorie peut être faite en 1 à 3 semaines, selon votre efficacité.
• Les modules tels que Build and Operate Machine Learning Solutions et Azure Machine Learning ont le poids le plus élevé.
• Microsoft propose également un cours payant officiel dirigé par un instructeur pour vous aider à vous qualifier pour l'examen DP-100.
• La révision est un must pour éviter de se confondre pendant l'examen.

Autres certificats Azure Data Science de Microsoft Outre Azure Data Science Associate, Microsoft fournit également d'autres certifications qui peuvent être obtenues en fonction de vos besoins.

Certifié Microsoft : Fondamentaux des données Azure

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 ce diplôme est d'aider les étudiants à acquérir une expérience pratique et une compréhension approfondie des services de traitement de données d'Azure. Il évalue si la personne peut décrire les concepts de données de base et comment travailler sur les activités Azure.

Le coût de l'examen se situe entre 750 INR et 12 000 INR. Pour obtenir ce certificat, vous devez vous qualifier pour le DP-900. Le plan d'examen comprend des modules tels que le concept de données relationnelles et non relationnelles et divers types d'activités liées aux données qui peuvent être transactionnelles ou analytiques. Si vous avez ce certificat, vous pouvez être administrateur de base de données, analyste de données, ingénieur de données ou développeur dans n'importe quelle entreprise leader.

Microsoft Certified : Azure Data Engineer Associate

Ceux qui souhaitent obtenir des emplois tels que des ingénieurs de données peuvent obtenir ce certificat pour garantir leur succès dans l'obtention d'un emploi bien rémunéré. Les Azure Data Engineer Associates certifiés Microsoft sont connus pour leur expertise dans les langages de traitement de données tels que Python, SQL, Scala et autres. Au cours de la phase d'apprentissage de ce certificat, les apprenants seront en mesure d'apprendre les activités liées aux données telles que l'intégration de données, la transformation de données et la consolidation des données du système sous forme de structure pour créer des modèles et des solutions analytiques peuvent être explorées.

L'objectif principal de ce certificat est de sensibiliser les aspirants aux modèles de données architecturales et de les traiter simultanément. L'inscription à l'examen coûtera 12 354 INR. L'examen auquel vous êtes censé vous qualifier pour obtenir ce certificat est DP-203.

Azure est-il bon pour la science des données ?

Partout dans le monde, plus de 500 grandes entreprises utilisent les services Azure, et elles apprécient cela. Azure a déjà eu un impact significatif dans toutes sortes d'industries. Les services et outils fournis par Azure aident les professionnels de l'informatique. Sans aucun doute, Azure est également une plateforme préférée des data scientists. Les principales fonctionnalités d'Azure qui le rendent intéressant et unique par rapport aux autres plates-formes concurrentes incluent Azure Machine Learning Studio, Azure Machine Learning Services et Azure Data Science Virtual Machine.

MS Azure peut être utilisé de différentes manières dans un pipeline de science des données. Le choix le plus évident est d'utiliser AzureML, et il est le plus préféré parmi d'autres en raison de ses fonctionnalités qui se chevauchent. Un scientifique des données peut créer des expériences d'apprentissage automatique complexes à l'aide de ce péage d'Azure sans écrire un seul programme (en faisant simplement glisser et déposer différents modules sur le canevas d'expérience). C'est une méthode de visualisation et d'exécution d'algorithmes d'apprentissage. Vous pouvez également utiliser R, Python et SQL pour la manipulation de données et l'ingénierie des fonctionnalités. Azure ML est une immense bibliothèque d'algorithmes d'apprentissage automatique pré-formés.

Le bloc-notes Jupiter (anciennement connu sous le nom d'IPython) vient d'être ajouté à AzureML. De ce fait, vous pouvez facilement ajouter vos statistiques et écrire du code Python dans un bloc-notes pour obtenir le même ressenti qu'Anaconda tout en conservant l'élasticité du Cloud. En termes simples, Azure est la plate-forme de solution de science des données la plus pratique et la plus facile à utiliser.

Il existe une grande variété de solutions de science des données disponibles dans le cloud. Le facteur de différenciation entre ces services comprend les algorithmes, les fonctionnalités, la tarification et les langages de programmation.