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Qui fait quoi dans le monde de la science des données? Combien pourriez-vous gagner dans l’industrie? Nous regardons à quoi nous attendre.

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Lors de la Data Science Week sur Siliconrepublic.com, nous avons examiné les différences entre les deux rouleau dans l’industrie au fur et à mesure que vous obtenez le vôtre un pied dans la porte et le Compétences Vous devez réussir. Mais à quoi ressemble le marché du travail actuel?

Les rôles en science des données sont très demandés. Selon Analyse analytiqueLes opportunités dans ce domaine continuent d’augmenter car les entreprises doivent «générer d’énormes quantités de données» et en tirer des informations utiles. De nouvelles opportunités se présentent qui nécessitent des travailleurs qualifiés à mesure que la technologie devient plus sophistiquée.

Donc ce n’est pas étonnant revue de Harvard business a qualifié le scientifique de données de «travail le plus sexy du 21e siècle». Cependant, si vous ne savez pas si c’est le bon cheminement de carrière pour vous, apprendre des expériences des autres peut vous aider à prendre une décision.

Une carrière en science des données sera-t-elle à la hauteur de vos attentes?

Quand on pense aux data scientists, l’image qui pourrait nous venir à l’esprit est celle de quelqu’un qui travaille en solo sur un ordinateur. Mais il y a eu du travail sur le terrain Vallée de Segalov d’Anaplan une perspective différente.

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Les scientifiques des données devraient non seulement aimer apprendre, a-t-il déclaré à Siliconrepublic.com l’année dernière, mais ils devraient également être en mesure de communiquer efficacement et d’écouter activement. Travailler avec des données signifie souvent travailler avec des parties prenantes dans un certain nombre de domaines tels que les affaires, le marketing et les ventes. Par conséquent, il est important que les scientifiques des données «apprennent des experts» pour acquérir des connaissances de domaine dans ces domaines.

«Nous devons également écouter et communiquer avec nos clients et partenaires pour comprendre leurs besoins spécifiques et trouver le meilleur moyen d’y répondre», a ajouté Segalov. «Être un data scientist ne veut pas dire rester seul avec son ordinateur toute la journée. Pour développer des produits efficaces, les scientifiques des données doivent parler à des experts sur le terrain, des clients et des partenaires pour développer des produits solides, efficaces et utilisables dans toute l’entreprise, pas seulement dans le monde de la science des données. « 

Quels sont les différents rôles?

le Tâches principales d’un data scientist typique impliquent l’organisation des données. Ils utilisent des langages tels que R, SAS, Python et Matlab pour effectuer le calcul distribué, la modélisation prédictive et la narration.

Les analystes de données collectent, traitent et analysent les données à l’aide de Javascript, SQL, C ++, etc., ainsi que des outils de tableur et des systèmes de base de données.

Les architectes de données prennent les données et les systèmes de gestion de conception. En fin de compte, cela signifie que les sources de données peuvent être intégrées, centralisées et protégées. Ils nécessitent des compétences telles que Hive, Pig et Spark, ainsi qu’une connaissance approfondie de l’architecture de base de données, de la modélisation de données et des outils ETL et BI.

Pour les ingénieurs de données, la connaissance de SPSS, Java, Ruby et Perl, les API de données, les systèmes de base de données et les outils de modélisation de données aident à développer, concevoir, tester et maintenir les architectures.

Combien pourriez-vous gagner?

À partir d’octobre porte en verre Selon les données, le salaire annuel moyen d’un data scientist en Irlande est d’un peu moins de 50 000 euros. Les analystes de données gagnent un peu plus de 35 000 dollars en moyenne et les scientifiques de haut niveau peuvent gagner près de 73 000 dollars par an. Le salaire moyen des ingénieurs de données est d’un peu plus de 58 000 euros.

Votre salaire peut également dépendre de votre maîtrise de différentes langues et outils. Plateforme indépendante Upwork Les langages de programmation les plus rémunérateurs ont récemment été présentés sur son site Web, avec Objective-C, Golang, Windows PowerShell, Excel VBA et Kotlin parmi les principaux candidats.

Pouvez-vous vous lancer dans la science des données depuis un autre domaine?

Les data scientists ont besoin de certaines compétences techniques pour faire leur travail. Cependant, des compétences plus douces sont également vitales, et non seulement il est possible de passer d’une industrie aux données, mais vous pouvez également en tirer parti.

Vous faites face à la sécurité John HeartyPar exemple, il a d’abord étudié la philosophie. N’ayant aucune connaissance préalable du codage, il a obtenu une maîtrise en informatique et est rapidement devenu « accro ».

Les compétences qu’il a acquises en étudiant l’art l’ont servi dans le monde de la science des données. En particulier, il a dit que la prise de décision conditionnelle était un aspect important de la science des données, exigeant du raisonnement, la capacité de créer quelque chose d’utile dans des circonstances complexes et la capacité d’identifier « ce qui est vraiment important » dans l’élaboration de solutions.

Les autres compétences non techniques que vous êtes susceptible d’apprendre dans d’autres secteurs et qui peuvent vous donner une longueur d’avance dans le monde des données sont la communication et la capacité de penser différemment. En tant que data scientist appliqué, Vin Vashishta dit à l’avance: « Une réponse complète à » Qu’est-ce qu’un data scientist? «Je ne peux pas ignorer les compétences générales.

«Les compétences techniques telles que la programmation, les mathématiques et les statistiques obtiennent la plupart de la visibilité, car il y a tellement de valeur commerciale potentielle là-bas. Ce sont les compétences générales qui transforment ce potentiel en réalité. « 

À quoi ressemble l’industrie pour les diplômés?

À quoi pouvez-vous vous attendre des postes de débutant lorsque vous choisissez une carrière dans la science des données? Pour les diplômés en physique Cristina Prieto AnguloSon passage chez EY a commencé par observer une employée plus âgée et apprendre les bases des langages de codage qu’elle n’avait pas étudiés auparavant. Aujourd’hui, elle élargit ses compétences avec un projet d’automatisation des processus de reporting consolidé pour l’un des clients de l’entreprise.

Au Laura SinnottUn stage au Aon Center for Innovation and Analytics (ACIA) tout en étudiant les statistiques a solidifié sa décision de devenir data scientist. Elle travaille maintenant à plein temps à l’ACIA et a dès le début appris de précieuses leçons sur le terrain.

C’était intimidant de rejoindre ACIA en tant que data scientist d’entrée de gamme, a-t-elle récemment déclaré à Siliconrepublic.com. «Bien que l’université m’ait préparé à la pratique théorique en statistique et en analytique, cela ne m’a pas préparé à l’industrie de l’assurance en évolution rapide et à la plate-forme d’outils de haute technologie utilisée au centre.

«Avec le recul, je me suis senti dépassé au début, mais j’ai vite découvert qu’il n’y avait rien de mieux que d’apprendre par l’expérience pratique. L’opportunité d’apprendre des experts de l’industrie tout en profitant des dernières technologies a été inestimable pour mon développement. « 



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