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Répartition des carrières liées aux données les plus populaires en 2022

 
Il y a plus de trois ans, j'ai été confronté à une décision qui me restera gravée dans ma tête pour le reste de ma vie - "qu'est-ce que je vais faire dans la vie ? » Je venais de terminer mes études supérieures et je sortais tout juste du lycée.

Après une longue discussion avec mes amis et ma famille, j'ai choisi le "job le plus sexy du 21e siècle". J'ai décidé de poursuivre des études de premier cycle en science des données.

À cette époque, j'ai choisi la science des données parce que je n'étais pas au courant de mes options. J'ai entendu parler d'un domaine populaire qui promettait des horaires de travail flexibles et un chèque de paie épais, et j'ai décidé de me spécialiser dans ce domaine.

Cependant, après plus d'un an de travail dans l'industrie des données, j'ai réalisé que la science des données n'était qu'un des nombreux cheminements de carrière que j'aurais pu choisir. 

Il existe de nombreux rôles moins populaires dans l'industrie des données qui sont très demandés et bien rémunérés.

Dans cet article, je décrirai trois des options de carrière les plus prometteuses dans l'industrie des données - l'analyse de données, la science des données et l'ingénierie des données.

Ingénieurs de données

 
Les ingénieurs de données sont les héros méconnus de l'industrie des données. Ils consolident de grandes quantités de données et créent des pipelines évolutifs facilement accessibles par d'autres professionnels des données.

Les scientifiques des données ne seraient pas en mesure de créer des modèles d'apprentissage automatique sans toute la préparation des données effectuée par les ingénieurs de données.

La demande d'ingénieurs de données a augmenté au cours des dernières années, car les entreprises ont commencé à réaliser l'importance d'avoir un cadre de données évolutif en place.

Les ingénieurs de données sont les plus techniques des trois rôles de cette liste. Ils conçoivent des schémas de base de données, gèrent le flux de données au sein du système et effectuent des contrôles de qualité pour s'assurer que les données sont cohérentes.

Pour devenir ingénieur de données, vous devez posséder des compétences en conception de logiciels, en architecture de bases de données, en devops et en modélisation de données. Vous devez également avoir une bonne maîtrise de SQL. La connaissance des langages de script comme Python et Bash est généralement une exigence dans les descriptions de poste d'ingénierie de données.

Analystes de données

 
Les analystes de données sont des personnes qui organisent les données pour identifier les tendances qui peuvent soutenir la prise de décision.

Ces personnes utilisent leurs connaissances techniques et de domaine pour proposer des recommandations qui peuvent aider les entreprises à se développer.

Voici un exemple simple du workflow d'un analyste de données:

• Store ABC aimerait mieux comprendre sa clientèle.
• Ils souhaitent segmenter leurs clients en différents groupes en fonction de facteurs tels que la fidélité à la marque et le montant dépensé lors de chaque achat. Ils séduiront ensuite chacun de leurs segments de clientèle avec des promotions différentes.
• Un analyste de données peut identifier les tendances en fonction du comportement d'achat des clients et effectuer cette segmentation.
• Par exemple, il y a un groupe de clients qui fréquentaient le magasin ABC chaque mois (Groupe I). Cependant, au cours des derniers mois, ils ont soudainement cessé de faire des achats. Cela signifie qu'ils ont peut-être décidé d'acheter chez une marque concurrente ou qu'ils n'ont tout simplement plus besoin du produit.
• Un deuxième groupe de clients ne fréquente le magasin ABC que lorsqu'un produit spécifique est en solde (groupe II). Ce ne sont pas des clients réguliers et ne répondent qu'aux promotions mettant en vedette un certain article.
• Ces deux groupes de clients doivent être abordés différemment. Les clients du groupe I ont montré une fidélité à la marque, qui doit être regagnée par des tactiques telles que des messages personnalisés et des cartes-cadeaux.
• D'autre part, les clients du groupe II doivent être ciblés avec des promotions spécifiques basées sur les produits qu'ils achètent fréquemment.

Les analystes de données effectuent généralement des tâches comme celle décrite ci-dessus.

Pour identifier la valeur client et les regrouper comme ci-dessus, les analystes doivent avoir une solide compréhension de l'offre de produits de l'entreprise. Ils doivent également avoir une expertise dans des domaines tels que les affaires et le marketing.

Data Scientists

 
Le champ d'activité d'un scientifique des données est souvent confondu avec celui d'un analyste de données, et c'est parce qu'il y a un énorme chevauchement dans leurs compétences.

Cependant, la principale différence entre ces rôles est que les scientifiques des données construisent des modèles d'apprentissage automatique, tandis que les analystes de données ne le font pas.

Un data scientist doit posséder des compétences très similaires à celles d'un analyste. Ils doivent comprendre comment collecter et transformer des données, créer
visualisations, effectuer des tâches analytiques et résoudre des problèmes commerciaux à l'aide de données.

En plus de toutes les compétences énumérées ci-dessus, les scientifiques des données doivent également savoir comment créer des modèles prédictifs.

Voici un exemple de workflow d'un data scientist:

• Store ABC veut comprendre la valeur à vie de ses clients. Un data scientist effectuera toutes les analyses expliquées ci-dessus.
• Ensuite, ils iront un peu plus loin pour construire un modèle de clustering pour segmenter ces clients en différents groupes.
• Pour proposer des recommandations de produits personnalisées en fonction des préférences de chaque client, un scientifique des données peut également créer un système de recommandation au sein de chaque segment.

Conclusion

 
La science des données est extrêmement populaire et il y a beaucoup de battage médiatique autour de ce domaine. Cependant, il existe d'autres carrières dans l'industrie des données qui se développent rapidement et sont tout aussi prometteuses en termes de salaire et de demande.

Les data scientists, les ingénieurs et les analystes sont tout aussi importants pour le cycle de vie des données. Les organisations ont besoin d'expertise dans tous ces domaines afin de prendre des décisions basées sur les données qui ajoutent de la valeur commerciale.

 
 
Natasha Selvaraj est un data scientist autodidacte passionné par l'écriture. Vous pouvez vous connecter avec elle sur LinkedIn.

Source : https://www.kdnuggets.com/2022/01/data-scientist-data-analyst-data-engineer.html