Photo par Ian Schneider on Unsplash

Lorsque vous devenez un scientifique des données, il est facile de penser que vous comprenez parfaitement le domaine et que vous connaissez tous les principaux outils et techniques dont vous aurez besoin pour prospérer dans l'industrie. Cependant, ce n'est pas nécessairement le cas. En réalité, la science des données change aussi rapidement et facilement que le monde lui-même - tout le temps !

La science des données est, bien sûr, plus importante que jamais. Quel que soit le secteur d'activité, les organisations utilisent science des données à:

• Commercialiser plus efficacement leurs produits et services
• Déterminer qui sont les membres de leur public idéal
• Prenez de grandes décisions commerciales, et plus encore

Les scientifiques des données sont donc les spécialistes chargés de collecter, d'analyser et de publier les résultats des ensembles de données. Bien qu'il soit peu probable que la science des données perde de son importance à l'avenir, elle évoluera sans aucun doute en tant qu'industrie à mesure que les mesures clés ou les méthodes d'analyse des données changent avec le temps.

Si vous êtes un data scientist, vous devez évoluer avec l'industrie plutôt que de stagner. Si vous évoluez avec votre industrie, vous :

• Avoir de meilleures opportunités d'emploi et de promotion
• Mieux comprendre votre domaine
• Avoir plus d'impact pour vos clients ou votre entreprise, notamment pour l'utilisation des données dans le marketing

Tout comme les gens de métier doivent développer leurs compétences, les scientifiques des données doivent également évoluer dans le monde en constante évolution dans lequel nous vivons. Cela dit, voyons comment vous pouvez faire évoluer vos compétences en science des données tout en faisant progresser votre carrière.

Restez au courant des nouveaux développements avec les blogs/éditeurs

 
La blogosphère, en particulier pour la science des données et les industries similaires comme la technologie ou la finance, est plus vaste et plus robuste que jamais. C'est idéal pour les scientifiques de données de première ligne ou ceux qui utilisent des technologies dont on parle.

Pourquoi? Parce que cela permet aux data scientists de se tenir au courant des nouveaux développements comme machine learning, gardez un œil sur l'évolution de l'industrie et apprenez de nouvelles choses simplement en lisant des articles de blog sur la science des données elle-même.

Non seulement c'est bon pour votre carrière et votre santé mentale, mais c'est aussi excellent pour votre compréhension de la science des données comme spécialité. De plus, peu importe à quel point vous êtes bon en science des données nativement, il y a de fortes chances qu'il y ait au moins quelques lacunes dans votre compréhension.

Bonne nouvelle : les blogs sur la science des données et les articles de recherche publiés peuvent souvent combler ces lacunes et vous donner une compréhension plus globale de l'industrie dans son ensemble. En plus de tout cela, si vous développez une saine habitude de blogging, vous maintiendrez une routine d'apprentissage qui vous servira jusqu'à l'âge mûr et au-delà.

En un mot, les blogs et la lecture d'articles de recherche sur la science des données peuvent vous aider à maintenir une discipline appropriée pour la pensée critique ainsi que l'écriture et la lecture sur la science des données et l'analyse.

Dans certains cas, se tenir au courant des nouveaux développements peut vous aider à être une recrue plus attrayante lorsque vous postulez pour un poste mieux rémunéré.

Postulez régulièrement pour des postes mieux rémunérés

 
En parlant de postuler à des postes mieux rémunérés, tous les scientifiques des données devraient être à l'affût des opportunités d'avancement dans leur carrière et leurs échelles de rémunération dans la mesure du possible.

Nous avons depuis longtemps dépassé l'environnement économique où les employés passent 20 ans ou plus dans la même entreprise. Maintenant, il est temps d'être un mercenaire data scientist et de vendre vos compétences spécialisées à celui qui paie le plus.

C'est excellent pour votre trajectoire de carrière, bien sûr, comme pour votre portefeuille. Mais il est également bon de s'assurer que vous êtes toujours à la pointe de la science des données en tant que domaine. Si vous postulez et êtes embauché pour des postes mieux rémunérés, vous aurez une plus grande possibilité d'interagir avec les nouvelles technologies et techniques de science des données.

Le résultat? Vous devenez un meilleur scientifique des données, plus complet, et il vous sera encore plus facile d'être promu ou obtenir un poste mieux rémunéré à l'avenir. À bien des égards, la poursuite agressive de nouveaux postes ou promotions est un effet boule de neige, où postuler à de nouveaux emplois devient plus facile, et vous obtenez plus de succès plus vous poursuivez cette stratégie.

Poursuivre des projets parallèles

 
Bien qu'il soit important d'avoir un objectif ou un objectif de carrière principal, il est également important de dresser une liste de projets annexes vous pourriez faire pendant votre temps libre.

Regardons les choses en face : la plupart des travaux de science des données ne sont pas si amusants, surtout si vous le faites uniquement pour gagner votre salaire. Mais de nombreux scientifiques des données se lancent à l'origine sur le terrain en raison d'une passion pour la science des données en général.

Vous pouvez entretenir votre passion pour votre domaine et vous amuser en poursuivant des projets parallèles comme le développement d'applications, l'analyse d'ensembles de données sur Statista, etc.

Par exemple, selon une enquête récente, 62% des répondants préfèrent gérer leurs investissements avec une application. Alors, qui de mieux pour commencer à créer une application d'investissement axée sur les données à la perfection plus adapté aux désirs de ces personnes qu'un data scientist comme vous ?

Comme vous pouvez le voir dans l'exemple ci-dessus, les projets parallèles sont également d'excellentes opportunités pour construire un portfolio, que vous pouvez également exploiter pour obtenir des postes mieux rémunérés. Les projets parallèles vous donnent souvent la possibilité de développer vos muscles créatifs en science des données d'une manière que les postes traditionnels ne permettent pas.

Continuez à vous entraîner avec des défis en ligne

 
Enfin, gardez vos compétences pointues et prêtes à l'emploi en pratiquant la science des données avec des ressources en ligne. Internet regorge d'opportunités stimulantes pour mettre vos compétences à l'épreuve, telles que :

• Tutoriels sur les algorithmes de science des données
• Défis de la logique algorithmique
• Défis de codage
• Essais statistiques
• Et plus encore

Encore mieux, quelques défis en ligne venir avec certificats que vous pourrez ensuite mettre sur votre CV ou votre profil LinkedIn. Une fois de plus, relever ces défis et acquérir tous les certificats pertinents pourrait faire de vous une embauche plus attrayante lorsque le poste de vos rêves sera disponible.

Dans l'ensemble, grandir en tant que data scientist est plus important que jamais, d'autant plus que de nouveaux professionnels entrent sur le marché du travail et deviennent vos concurrents. En suivant les conseils ci-dessus, vous resterez un scientifique des données perspicace et avant-gardiste, connaissant parfaitement les nouvelles technologies et les développements dans votre domaine.

 
 
Nahla Davies est un développeur de logiciels et un rédacteur technique. Avant de consacrer son travail à temps plein à la rédaction technique, elle a réussi, entre autres choses intrigantes, à servir de programmeuse principale dans une organisation de marque expérientielle Inc. 5,000 XNUMX dont les clients incluent Samsung, Time Warner, Netflix et Sony.

Source : https://www.kdnuggets.com/2022/01/grow-data-scientist-everchanging-world.html