Concepts clés de la science des données que tous les professionnels de l'informatique devraient connaître

Par Ariella Brown

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Devenir Data Scientist: ce que vous devez savoir

Aujourd'hui, la science des données est au cœur de presque toutes les entreprises et organisations. Alors que les flux de données continuent de croître, il est plus important que jamais non seulement de les collecter, mais de les parcourir et de les analyser pour orienter les décisions. Par conséquent, ils ont besoin des compétences et de l'expertise d'un data scientist, et nombre d'entre eux constituent même des équipes entières de science des données.

Cette demande de scientifiques des données est encore généralement en avance sur l'offre, ce qui explique à la fois le grand nombre de postes vacants et le salaire supérieur à la moyenne. Selon les chiffres de Glassdoor, le salaire de base médian d'un data scientist est de 108 000 $. Ce n'est pas seulement un salaire élevé pour compenser un emploi que les gens n'aiment pas. En fait, il se classe comme le meilleur emploi en Amérique avec un classement de satisfaction au travail de 4, 3 sur 5.

Définir le rôle d'un data scientist

Bien plus qu'un simple quant, le scientifique des données qui réussit est un penseur créatif et un résolveur de problèmes avec une compréhension du domaine. Compte tenu du fait que l'extraction de valeur à partir de données implique non seulement des compétences mais aussi de l'art, Venture Beat a suggéré il y a quelques années que «l'artiste des données» pourrait être plus précis: «Ces scientifiques ne sont peut-être pas les Einsteins et Edisons mais les Van Goghs et Picassos de la révolution du Big Data. ”

Les scientifiques des données ne se contentent pas d'observer et de quantifier, mais proposent des approches créatives pour extraire les informations et la valeur des données. Un scientifique des données qui réussit n'est pas seulement quelqu'un qui a coché la liste des compétences techniques. Il ou elle doit avoir la capacité de réfléchir à la façon d'aborder un problème d'une manière nouvelle qui ouvre la voie à une solution, puis de communiquer efficacement ce qui a fonctionné et pourquoi.

La question est: que faut-il faire pour se lancer dans une carrière en science des données? Il y a des compétences clés sur lesquelles la plupart des gens s'accordent, mais il y a aussi la question des capacités qu'un scientifique des données doit posséder pour faire plus que de simples chiffres et modèles de programme. Dans les sections à venir de ce didacticiel, certains experts donnent leur avis sur ce qu'il faut pour préparer une carrière en science des données.

Suivant: Se préparer à se qualifier en tant que data scientist: soyez prêt pour le changement

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Table des matières

Devenir Data Scientist: ce que vous devez savoir

Se préparer à se qualifier en tant que data scientist: soyez prêt pour le changement

Les compétences techniques nécessaires à un Data Scientist et comment les acquérir

Apprendre les langues et les compétences

Obtenir la bonne combinaison: la science des données prend plus que des mathématiques et du codage