Image par l'éditeur
 

La science des données reste le métier de l’année, surtout avec tout le battage médiatique autour de l’IA générative. Cependant, il est courant que la demande d'emplois en science des données soit bien inférieure à celle des candidats ; Il est important de noter que de nombreux employeurs préfèrent encore les data scientists seniors aux juniors. C'est pourquoi de nombreux étudiants en science des données ont du mal à trouver un emploi.

Cependant, cela ne signifie pas que ce que vous apprenez sera gaspillé. Il existe encore de nombreuses possibilités de carrière alternatives pour ceux qui connaissent la science des données. Pour les débutants comme pour les professionnels, il existe différents emplois dans lesquels vous pouvez mettre en œuvre vos compétences en science des données.

Alors, quelles sont ces carrières alternatives ? Voici cinq emplois différents que vous devriez envisager.

La première carrière alternative que vous pouvez quitter la science des données est celle d’ingénieur en apprentissage automatique. Les gens confondent parfois ces deux métiers, mais ils sont différents. 

Les ingénieurs en Machine Learning se concentrent davantage sur les aspects techniques du déploiement du Machine Learning en production, tels que la manière dont la structure doit être conçue ou la manière dont la production doit être mise à l'échelle. D’un autre côté, les data scientists se concentrent sur l’extraction d’informations à partir des données et sur la fourniture de solutions pour résoudre le problème commercial.

Les deux partagent les mêmes fondements en matière d’analyse de données et d’apprentissage automatique, mais les différences séparent ces cheminements de carrière. Si vous pensez qu'un poste d'ingénieur en apprentissage automatique est fait pour vous, vous devriez vous concentrer sur l'apprentissage de la pratique du génie logiciel et du MLOps pour passer à ces carrières.

L'article Comment devenir ingénieur en apprentissage automatique par Nisha Arya pourrait également vous aider à démarrer ce cheminement de carrière.

Le prochain emploi est celui d’ingénieur de données. À l’ère actuelle axée sur les données, Data Engineer est devenu un poste important pour fournir un flux de données stable et de haute qualité. Dans l'entreprise, un Data Engineer prendrait en charge de nombreux emplois de Data Scientist.

Les travaux de Data Engineer se concentrent sur l’infrastructure backend pour prendre en charge toutes les tâches de données et maintenir l’architecture de gestion et de stockage des données. Data Engineer se concentre également sur la création de pipelines de données conformément aux exigences, y compris la collecte, la transformation et la livraison.

Le Data Engineer et le Data Scientist travaillent avec des données, mais le Data Engineer se concentre davantage sur l'infrastructure de données. Cela signifie que vous devez maîtriser des compétences supplémentaires, notamment SQL, la gestion de bases de données et les technologies Big Data.

Pour en savoir plus sur le métier de Data Engineer, lisez l'article Cours gratuit d'ingénierie des données pour débutants par Bala Priya C.

La Business Intelligence (BI) est un cheminement de carrière alternatif pour ceux qui aiment toujours mieux comprendre les données mais qui sont plus intéressés par l'analyse des données historiques pour informer l'entreprise. Il s'agit d'un poste important pour toute entreprise, car une entreprise doit connaître sa situation actuelle à partir des données.

La BI se concentre davantage sur l'analyse descriptive, où les dirigeants d'entreprise et les parties prenantes utilisent les informations sur les données pour développer des initiatives concrètes. Les informations seraient basées sur des données actuelles et historiques sous la forme de KPI et de mesures commerciales afin que l'entreprise puisse prendre une décision éclairée. Pour faciliter l'analyse, la BI utilise des outils pour créer des tableaux de bord et des rapports pour l'entreprise. Cela différencie la BI des data scientists, car ce dernier travail se concentre sur la fourniture de prévisions futures à l'aide d'une analyse statistique avancée. 

De nombreux postes BI nécessitent des compétences telles que les statistiques de base, SQL et les outils de visualisation de données tels que Power BI. Ce sont des compétences que les gens doivent acquérir lorsqu’ils tentent de devenir des data scientists. La BI serait donc une carrière alternative appropriée pour ceux qui aiment analyser des données.

Si vous souhaitez améliorer vos compétences pour un poste BI, l'article Analyse du Big Data : pourquoi est-elle si cruciale pour la Business Intelligence ? par Nahla Davies vous donnerait cet avantage.

Un Data Product Manager pourrait être parfait si vous souhaitez évoluer vers un poste moins technique mais toujours lié à la science des données. Il s'agit d'un poste qui privilégie les compétences pour une stratégie visant à créer une feuille de route pour les produits ou services centrés sur les données.

Le poste de Data Product Manager se concentre davantage sur la compréhension des tendances actuelles du marché et sur l’orientation du développement des produits de données pour répondre aux besoins des clients. Le poste doit également comprendre comment positionner le produit ou les services en tant qu'atout de l'entreprise. Dans le même temps, le Data Product Manager doit avoir les connaissances techniques nécessaires pour communiquer avec les techniciens et gérer la stratégie de développement de produits.

En règle générale, un chef de produit de données doit posséder des compétences qui incluent la compréhension commerciale, la compréhension de la technologie des données et la conception de l'expérience client. Ces compétences sont nécessaires si le Data Product Manager veut réussir à ce poste. Vous pouvez lire l'article ici pour en savoir plus sur Data Product Manager.

Le dernier cheminement de carrière que vous devriez envisager est celui d’analyste de données. Les analystes de données travaillent généralement avec les données brutes pour fournir des réponses aux questions spécifiques requises par l'entreprise. Cela contraste avec les travaux de BI car, bien qu'ils aient des compétences qui se chevauchent, la BI utilise généralement des outils pour créer des tableaux de bord et des rapports afin de suivre en continu les KPI et les métriques commerciales. En revanche, les analystes de données travaillent généralement sur la base de projets.

Les analystes de données travaillent souvent dans chaque département pour fournir une analyse ad hoc détaillée pour un projet spécifique et effectuer une analyse statistique pour obtenir un aperçu des données. Les analystes de données peuvent utiliser SQL, le langage de programmation (Python/R) et les outils de visualisation de données, qui sont des compétences acquises par la science des données.  

S'il s'agit d'un cheminement de carrière alternatif, vous pourriez suivre un Bootcamp gratuit d'analyste de données pour les débutants, comme expliqué par Bala Priya C.

Si la filière science des données ne vous convient pas, il existe encore de nombreuses carrières alternatives que vous pouvez essayer. Vous n'avez pas besoin de gaspiller les compétences que vous avez acquises, voici donc les cinq principaux cheminements de carrière alternatifs en science des données que vous devriez envisager :

1. Ingénieur en apprentissage automatique
2. Ingénieur de données
3. Business Intelligence
4. Chef de produit de données
5. Analyste de données

J'espère que ça aide! Partagez vos réflexions sur les communautés répertoriées ici et ajoutez votre commentaire ci-dessous.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya est un gestionnaire adjoint en science des données et un rédacteur de données. Tout en travaillant à plein temps chez Allianz Indonesia, il aime partager des conseils Python et Data via les réseaux sociaux et les supports d'écriture.

• Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
• PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: https://www.kdnuggets.com/5-top-data-science-alternative-career-paths?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-top-data-science-alternative-career-paths