Formation de Data Scientist : un avantage dans de nombreux métiers
Suivre une formation de Data Scientist apporte un avantage dans une large variété de métiers, et parfois même hors du champ de la Data Science. Découvrez pourquoi et comment un tel cursus peut propulser votre carrière.
Depuis plus d'une décennie, la Data Science est un secteur d'activité en plein essor. L'analyse de données permet de découvrir des informations pertinentes et de les exploiter pour prendre de meilleures décisions.
Les entreprises ont pris conscience du potentiel de la Data et de l'urgence d'en tirer profit pour rester compétitives. Par conséquent, les professionnels de la Data Science sont très recherchés. Commencer une carrière dans ce domaine est un choix très pertinent.
Selon le New York Times, la Data Science est « un nouveau champ promettant de révolutionner les industries des entreprises au secteur public, en passant par la santé et l'éducation ».
Avant de convertir les données en opportunités concrètes, les organisations ont besoin de spécialistes : les Data Scientists. Toutefois, au-delà de ce rôle, la science des données peut s'avérer très utile dans une large variété de métiers. Suivre une formation de Data Scientist apporte de nombreux avantages.
Quels sont les métiers de la Data Science ?
La science des données englobe une large variété de métiers. En fonction de ses préférences, un professionnel peut tout aussi bien travailler dans une entreprise que dans le secteur de la recherche.
Le principal métier de la Data Science est bien évidemment le Data Scientist. Son but est de comprendre les défis auxquels est confrontée l'entreprise et d'y répondre grâce au traitement et à l'analyse de données brutes. En analysant de larges volumes de données en provenance de multiples sources, il est en mesure de prévoir les tendances et de générer des rapports accompagnés de recommandations.
Le Data Analyst est chargé de collecter, de nettoyer, d'analyser les données et de générer des visualisations. Après avoir extrait des données en provenance de sources internes ou externes, il effectue des analyses de données pour prédire les tendances futures. Il doit aussi créer et modifier des algorithmes afin d'automatiser l'exploration de vastes bases de données.
Un autre rôle clé de la Data Science est celui de Data Engineer. Ce professionnel construit et teste des écosystèmes Big Data pour les entreprises, afin de permettre aux Data Scientists d'exécuter leurs algorithmes sur des systèmes de données stables et optimisés. Il met aussi à jour les systèmes existants avec de nouvelles technologies pour améliorer l'efficacité des bases de données.
De son côté, l'administrateur de base de données est responsable de la conception et du bon fonctionnement des bases de données d'une entreprise. Il implémente des mesures de sécurité, et gère aussi les autorisations d'accès aux bases de données pour les différents employés en fonction des besoins. C'est aussi cet expert qui gère les sauvegardes backup et les restaurations de bases de données.
Très demandé en entreprise, le Machine Learning Engineer se charge de concevoir, de développer et de tester des systèmes de Machine Learning. Il effectue des recherches sur les algorithmes, et développe des applications en fonction des besoins de ses clients. Son rôle est aussi d'étendre les frameworks et bibliothèques existants.
Le rôle de l'analyste métier diffère des autres professions de la Data Science. Sa mission est d'analyser les données pour améliorer les processus métiers existants, pour concevoir et implémenter de nouveaux systèmes et de nouvelles technologies, ou pour la budgétisation et la prévision.
Tous ces différents métiers sont très demandés et hautement rémunérés. Suivre une formation de Data Scientist permet d'accéder au poste de votre choix.
Quels sont les avantages d'une carrière dans la Data Science ?
Face aux vastes volumes de données accumulées par les entreprises, la demande en Data Scientists explose dans toutes les industries. Ainsi, commencer une carrière dans la Data Science offre de nombreux avantages.
Vous pourrez tout d'abord profiter d'un salaire extrêmement élevé, même en début de carrière. Compte tenu de la forte demande et de la pénurie d'experts, trouver un emploi de Data Scientist est très facile à condition d'avoir les compétences requises. Il est donc possible de travailler partout dans le monde et dans n'importe quel secteur.
Suivre une formation de Data Scientist permet aussi d'affiner vos capacités à résoudre des problèmes grâce aux données, ce qui peut s'avérer utile dans tous les secteurs d'activité et même dans votre vie personnelle.
Augmenter son salaire grâce à la Data Science
À l'heure actuelle, le métier de Data Scientist est l'un des mieux rémunérés dans l'industrie de l'informatique. Aux États-Unis, le salaire moyen dépasse 120 000 dollars par an selon Indeed.
En France, un Data Scientist gagne en moyenne 45 000€ par an selon Glassdoor. Ce salaire dépend de l'emplacement géographique, de l'employeur et de l'expérience, mais les professionnels de ce secteur peuvent profiter d'un salaire attractif.
Même sans devenir scientifique des données, vous pouvez suivre une formation de Data Scientist pour accélérer votre carrière. Les compétences obtenues via un tel cursus seront un précieux atout pour votre entreprise, et vous pourrez donc aisément négocier une augmentation de salaire.
L'ère du Citizen Data Scientist
Grâce à l'émergence de nouvelles solutions « self-service », les bienfaits de la Data Science ne sont plus réservés aux Data Scientists et autres experts.
Tout un chacun peut désormais profiter de l'analyse de données, à la seule condition de maîtriser les outils et logiciels adéquats.
Nous sommes entrés dans l'ère du « Citizen Data Scientist » : une personne travaillant dans un autre domaine que la science des données, mais capable de créer ou de générer des modèles d'analyse prédictive ou prescriptive.
Ainsi, les professionnels de divers domaines peuvent combiner leur expertise métier avec le pouvoir de l'analyse de données. Ils sont en mesure d'améliorer leur productivité et leur efficacité, quel que soit leur rôle.
Le Citizen Data Scientist n'a pas besoin d'être expert en mathématiques ou en informatique, mais simplement de maîtriser les bases de l'analyse de données. Il doit savoir utiliser les outils self-service comme PowerBI pour la Business Intelligence ou Tableau pour la visualisation de données, et connaître les bases des langages de programmation comme Python et R. Ainsi, suivre une formation de Data Scientist permet d'acquérir ces compétences rudimentaires afin d'exploiter la Data Science dans votre métier. C'est un véritable atout pour votre carrière et votre entreprise.
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