Data scientifique
2022 est là et la science des données reste toujours l'emploi le plus sexy et parmi les mieux rémunérés.
En 2021 et des années auparavant, Data Science a connu un pic de croissance rapide, en particulier pendant le pic de la pandémie de Covid 19, et de nombreuses industries ont profité de la puissance de Data Science pour tirer le meilleur parti de leurs produits.
De nombreuses industries ont embauché plus de personnes ayant des compétences en science des données et en analyse que tout autre dans n'importe quel département.
Non seulement les entreprises ont chassé les Data Scientist, mais de nombreuses personnes ont également sauté sur la tendance à devenir Data Scientist. Certains ont complètement changé leur profession d'un domaine à un domaine de Data Science comme une de mes étudiantes, Evelyn qui était Marketing Manager (salaire : 62 710 $) et maintenant Data Scientist (salaire : 123 444 $).
On me demande souvent : la Data Science va-t-elle continuer à être attractive en 2022 et dans les années à venir ?
La réponse est oui!!
Compte tenu des innovations récentes que la science des données à l'aide de l'intelligence artificielle crée dans notre société, telles que les voitures autonomes, les systèmes de recommandation de produits robustes, les réalités virtuelles et les tâches à distance, etc. continuer à monter en flèche. De plus en plus d'entreprises tirent parti de leurs connaissances à partir de leurs données pour fournir un meilleur service client, ce qui à son tour augmente leurs bénéfices.
Prenons, par exemple, les plateformes de commerce électronique et les places de marché telles qu'ebay, amazon, meesho utilisent leurs moteurs de recommandation pour vendre d'autres produits complémentaires aux clients lorsqu'ils achètent un article. Cela incite les entreprises à vendre plus de produits et à augmenter ainsi leurs bénéfices.
Data Scientist qui possède les compétences requises pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs données très demandées et qui sont très bien payés dans les entreprises. Par exemple, un de mes étudiants, Evans, qui travaillait pour une compagnie d'assurance en tant que Data Scientist, était payé deux fois plus que son superviseur. Bizarre non ? Je ne pouvais pas le croire au début aussi. Mais réfléchissez-y, Evans travaillant en tant que Data Scientist était principalement ce qui rapportait 80% des bénéfices de l'entreprise, alors pourquoi ne le paieraient-ils pas plus cher ? Le superviseur est là pour s'assurer qu'Evans voit les progrès qu'Evans fait, à part ça quoi ?
Bien que le domaine de la science des données soit très lucratif, il y a des milliers de personnes qui le savent et essaient de se lancer dans le domaine, mais peu y parviennent vraiment et décrochent un bon emploi avec un bon salaire.
Afin d'être un genre après Data Scientist en 2022 et au-delà, vous devez envisager de devenir un Data Scientist Full Stack .
Qui est alors un Full Stack Data Scientist ?
Un Data Scientist Full Stack est quelqu'un qui connaît le « bout en bout » d'un projet de science des données. Quand je dis de bout en bout, je veux dire directement depuis l'obtention des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la création et l'optimisation de modèles ainsi que le déploiement de modèles.
La plupart des personnes qui essaient d'entrer dans le domaine de la science des données n'apprennent qu'à mi-chemin et ont ensuite du mal à réussir des entretiens en science des données. Peu de ceux qui parviennent à obtenir une offre d'emploi restent également bloqués et luttent face à des projets de science des données du monde réel.
En tant que Data Scientist chez Microsoft et mentor qui a aidé des milliers d'étudiants à devenir Data Scientists avec succès grâce à mon cours , voici mon conseil personnel pour que vous deveniez un Data Scientist Full Stack :
- Obtenez un mentor ( pas indispensable mais ça aide )
- Maîtriser les concepts statistiques essentiels
- Maîtrisez le langage de programmation ONE ( Python recommandé )
- N'oubliez pas vos compétences SQL
- Maîtriser l'apprentissage automatique
- Déploiement du modèle Master Machine Learning
Le plus important
6. Obtenez un stage en science des données ( rémunéré ou non )
7. Participer à des hackathons ( Kaggle recommandé )
8. Écrivez sur vos projets sur Medium ou sur toute autre plateforme ( plus vous écrivez, plus vous comprenez les concepts )
9. Commencez à maîtriser un seul domaine de la science des données et devenez bon dans ce domaine (par exemple, traitement du langage naturel (NLP), Computer Vision (CV), etc.)
Ces étapes que je vous ai données sont exactement ce que nous avons utilisé pour obtenir des résultats formidables pour nos étudiants.
Le mois dernier, j'ai passé beaucoup de temps à parler à Data Scientist d'IBM, d'American Express, de Forbes et de Fractal Analytics. Ces experts ont partagé leurs idées sur la façon de devenir un Data Scientist, que l'on peut trouver dans ce livre.
Derniers mots.
Le domaine de la science des données va être attrayant, mais il faut un spécialiste des données Full Stack pour en récolter les bénéfices.