Top 10 des rôles technologiques des données en demande dans la science des données - Analytics Vidhya

Introduction

La polyvalence des compétences en science des données ouvre des portes à un large éventail de parcours de carrière. Que votre passion réside dans l'analyse commerciale, la gestion des produits ou les considérations éthiques, un rôle enrichissant et approprié vous attend. Le domaine en pleine expansion de la science des données offre de nombreuses options de carrière épanouissantes. Cet article explore dix parcours de carrière alternatifs au sein de la science des données.

Aperçu:

• Découvrez les principaux chemins de carrière en sciences des données.
• Comprendre les compétences essentielles pour chaque rôle.

Table des matières

• Introduction
• Top de carrière en science des données
  • 1. Génie des données
  • 2. Analyste Business Intelligence (BI)
  • 3. Ingénieur d'apprentissage automatique
  • 4. Architecte de données
  • 5. Chef de produit AI
  • 6. Spécialiste de la confidentialité et de l'éthique des données
  • 7. Analyste quantitatif (quant)
  • 8. Data analyste
  • 9. Spécialiste de la visualisation des données
  • 10. Chercheur
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Top de carrière en science des données

1. Ingénierie des données

Les ingénieurs de données sont essentiels dans les organisations basées sur les données. Ils conçoivent, construisent, mettent en œuvre et maintiennent des systèmes de traitement de données à grande échelle. Leur objectif est d'assurer l'accessibilité des données, la fiabilité et la préparation des scientifiques des données et des analystes, en soutenant les principales initiatives de données.

Compétences clés :

• Mesure avec des outils d'entrepôt de données (BigQuery, Redshift, Kafka)
• Expertise dans les processus ETL (extraire, transformation, charge).
• Connaissance du cloud computing (Google Cloud, Azure, Amazon).
• Compétences en programmation (SQL, Python, Java).
• Big Data Technologies (Hadoop, Spark).
• Solide résolution de problèmes et attention aux détails.

Salaire:

Les ingénieurs de données obtiennent un salaire annuel moyen d'environ 111 998 $, les rôles supérieurs dominant une rémunération nettement plus élevée.

Contexte éducatif:

Un baccalauréat en informatique, des systèmes d'information ou un domaine connexe est généralement requis.

Lire aussi: la feuille de route étape par étape pour devenir ingénieur de données en 2024

2. Analyste Business Intelligence (BI)

Les analystes BI comblent l'écart entre les données et la prise de décision. Ils analysent les données pour fournir des informations exploitables qui éclairent les décisions commerciales stratégiques, créant des tableaux de bord, des rapports et des visualisations pour communiquer efficacement les résultats aux parties prenantes.

Compétences clés :

• Mesure dans les outils BI (Tableau, Power BI, Looker)
• Capacité à traduire des données complexes en idées claires
• SQL pour la requête de données
• Excellentes compétences en communication et en présentation
• Compétences avancées Excel.
• Familiarité du système de gestion de la base de données.

Salaire:

Le salaire annuel moyen pour un analyste BI est d'environ 87 560 $. Les salaires varient en fonction de l'expérience.

Contexte éducatif:

Un baccalauréat en science des données, mathématiques, statistiques, informatique, technologie de l'information, intelligence commerciale ou domaine connexe est courant.

3. ingénieur d'apprentissage automatique

Les ingénieurs d'apprentissage automatique conçoivent, mettent en œuvre et géraient des algorithmes d'apprentissage automatique, en développant des algorithmes efficaces pour les systèmes de production.

Compétences clés :

• PROGRAMMATION PROGRAMMATION (Python, R, Java)
• Compréhension profonde des algorithmes et des frameworks d'apprentissage automatique (Tensorflow, Pytorch)
• Expérience de déploiement et de surveillance du modèle
• Principes d'ingénierie logicielle
• Solite réflexion analytique et créative.
• Familiarité du service cloud (AWS, Azure).
• Expérience avec des outils comme Scikit-Learn, Keras et Jupyter Notebooks.

Salaire:

La compensation totale moyenne pour un ingénieur d'apprentissage automatique est d'environ 196 962 $.

Contexte éducatif:

Un baccalauréat en informatique, en mathématiques ou dans un domaine connexe est souvent l'exigence minimale. Un maître ou un doctorat. est avantageux.

Lire aussi: 10 doivent avoir des compétences en ingénieur d'apprentissage automatique en 2024

4. Architecte de données

Les architectes de données sont responsables de la conception et de la mise en œuvre du système de gestion des bases de données d'une organisation. Ils excellent à comprendre à la fois les capacités techniques et les besoins de l'entreprise pour le stockage, le traitement et l'utilisation des données.

Compétences clés :

• Expertise dans la modélisation des données et la conception de la base de données
• Connaissance de la gouvernance et de la gestion des données
• Techniques d'intégration et de migration des données
• Big Data Technologies (Hadoop).
• Réflexion stratégique et compétences en gestion de projet.
• Expérience avec des outils comme Oracle, SQL Server et AWS.

Salaire:

La compensation totale moyenne d'un architecte de données est d'environ 187 907 $.

Contexte éducatif:

Un baccalauréat en informatique, en génie informatique ou dans un domaine connexe est généralement requis.

5. Gestionnaire de produits AI

Les chefs de produit de l'IA sont responsables du développement et du lancement des produits et solutions d'IA. Ils collaborent avec les équipes techniques et les chefs d'entreprise pour s'assurer que les solutions offrent une valeur commerciale.

Compétences clés :

• Compréhension de l'IA et de l'apprentissage automatique
• Expérience de gestion des produits et de méthodologies agiles
• Capacité à communiquer des informations techniques à un public non technique
• Réflexion stratégique et compétences en gestion de projet
• Leadership fort et la pensée stratégique.
• Maîtrise de la communication et de la gestion de projet.
• Développement de produits et expérience des méthodologies agiles.
• Familiarité avec des outils comme Jira et Confluence.

Salaire:

Le salaire moyen pour un chef de produit de l'IA peut atteindre 144 167 $ ou plus, selon l'expérience.

Contexte éducatif:

Une formation en informatique, en administration des affaires ou dans un domaine connexe est bénéfique. Une forte compréhension de l'IA, de la gestion des produits et du sens des affaires est essentielle.

Lisez également: Comment devenir analyste de produit en 2024?

6. spécialiste de la confidentialité et de l'éthique des données

Avec l'importance croissante des mégadonnées, les experts en matière de confidentialité et d'éthique des données deviennent de plus en plus cruciaux. Ce rôle garantit que les organisations gèrent les données de manière éthique et respectent les réglementations de protection des données.

Compétences clés :

• Connaissance des lois et réglementations sur la confidentialité des données (RGPD, CCPA)
• Compréhension des problèmes d'utilisation des données éthiques
• Capacité à développer et à mettre en œuvre des politiques de gouvernance des données
• Solides compétences en communication et en plaidoyer
• Familiarité avec les outils de chiffrement (Veracrypt, AxCrypt, Bitlocker).

Salaire:

Les salaires varient de 80 000 $ à 150 000 $ par an, selon l'expérience et l'emplacement.

Contexte éducatif:

Un diplôme en droit, en informatique, en technologies de l'information ou dans un domaine connexe est généralement requis. Des certifications comme Certified Information Privacy Professional (CIPP) sont précieuses.

7. Analyste quantitatif (quant)

Les analystes quantitatifs utilisent des méthodes mathématiques et statistiques pour identifier des stratégies d'investissement optimales. Ce rôle est répandu dans les environnements décisionnels basés sur les données.

Compétences clés :

• Contexte solide en mathématiques, statistiques et finances
• Compétences en programmation (Python, R, Matlab)
• Expérience de modélisation financière et de gestion des risques
• Pensée analytique et attention aux détails
• Expérience avec des outils comme Matlab, Excel et SQL.

Salaire:

Le salaire moyen pour un analyste quantitatif est d'environ 110 659 $.

Contexte éducatif:

Un baccalauréat en mathématiques, statistiques, informatique, ingénierie ou économie est généralement nécessaire. Une maîtrise en finance quantitative ou en génie financier est souvent préférée.

Lisez également: comment devenir analyste quantitatif?

8. Analyste de données

Les analystes de données traduisent les données brutes en informations précieuses. Ils utilisent des méthodes et des outils statistiques pour analyser les données, identifier les modèles et fournir des recommandations exploitables aux organisations.

Compétences clés :

• Mesure dans les outils d'analyse des données (Excel, Tableau, Power BI).
• Compétences SQL et python fortes
• Connaissances statistiques solides et réflexion analytique
• Capacité à créer des rapports détaillés et des visualisations de données
• De fortes compétences en communication pour présenter efficacement les résultats.

Salaire:

La compensation totale moyenne pour un analyste de données est d'environ 126 359 $.

Contexte éducatif:

Un baccalauréat en statistiques, en informatique, en économie ou dans un domaine connexe est généralement nécessaire.

Lisez également: le chemin d'apprentissage pour devenir analyste de données en 2024

9. spécialiste de la visualisation des données

Les spécialistes de la visualisation des données traduisent l'analyse complexe des données et les tendances en visuels facilement compréhensibles (tableaux de bord, graphiques, graphiques) pour les parties prenantes.

Compétences clés :

• Expertise dans les outils de visualisation des données (Tableau, Power BI, D3.JS)
• Concevoir solides et compétences de narration
• Capacité à traduire des données complexes en visuels clairs
• Compréhension des principes de l'expérience utilisateur (UX)
• Solides compétences en créativité et en communication.
• Attention aux détails et à la capacité de narration.
• Expérience avec des outils comme Tableau, Power BI et Google Data Studio.

Salaire:

Le salaire moyen d'un spécialiste de la visualisation des données est d'environ 107 829 $.

Contexte éducatif:

Un baccalauréat en informatique, des statistiques, une conception graphique ou un domaine connexe est courant.

10. chercheur scientifique

Les chercheurs en science des données, souvent dans les milieux académiques ou de l'industrie, développent de nouvelles méthodes, algorithmes et modèles, des domaines avancés comme l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

Compétences clés :

• Connaissance approfondie de l'apprentissage automatique et de la modélisation statistique
• Compétences en programmation (Python, R, Matlab)
• Solides compétences en analyse et en résolution de problèmes
• Capacité à publier et à présenter les résultats de la recherche
• Familiarité avec des outils comme TensorFlow, Pytorch et Matlab.

Salaire:

Le salaire moyen d'un chercheur est d'environ 130 000 $ par an.

Contexte éducatif:

Un doctorat. est généralement requis. Bien qu'une maîtrise puisse suffire à certains rôles, un doctorat. est généralement préféré, en particulier dans le monde universitaire ou la recherche avancée dans l'industrie.

Conclusion

Les diverses applications des compétences en science des données créent de nombreuses alternatives de carrière. Indépendamment de vos intérêts, un cheminement de carrière épanouissant existe dans ce domaine dynamique. L'exploration de ces divers chemins peut conduire à des carrières gratifiantes et percutantes. Les professionnels de la science des données peuvent trouver de nouvelles façons d'appliquer leurs compétences, de favoriser l'innovation et de faire des contributions importantes à leurs organisations.

Questions fréquemment posées

Q1. Qu'est-ce qui remplacera les scientifiques des données? A. Les progrès de l'automatisation et de l'IA peuvent réduire la demande de scientifiques traditionnels des données. Des rôles tels que les ingénieurs d'IA et les ingénieurs de données, combinant la science des données avec l'ingénierie logicielle et l'apprentissage automatique, deviennent de plus en plus importants.

Q2. Est-il avantageux de changer de carrière en science des données? R. Oui, un passage de carrière à la science des données peut être très avantageux en raison de la forte demande, des salaires solides et des opportunités de résoudre des problèmes complexes dans diverses industries. Des compétences analytiques solides et une compétence en programmation sont essentielles.

Q3. La science des données est-elle toujours un domaine croissant de carrière? A. Oui, la science des données reste un domaine en croissance rapide. La dépendance croissante à l'égard de la prise de décision basée sur les données et des progrès technologiques continue de alimenter la demande de professionnels de la science des données.

Q4. Quel est le meilleur domaine de la science des données? A. Le domaine optimal de la science des données dépend des intérêts individuels et des objectifs de carrière. Les domaines populaires incluent l'ingénierie de l'apprentissage automatique, l'ingénierie des données et l'analyse des intelligences commerciales. Les rôles émergents comme les ingénieurs d'IA et les architectes de données offrent également des opportunités importantes.

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