Technologie

Comment se reconvertir à la Data Science ?

Devenir un Data Scientist est-il une carrière d'avenir ?

Vous avez probablement beaucoup entendu parler de la Data Science ces derniers temps. Effectivement, c’est un concept qui est devenu très à la mode. Mais, savez-vous ce qu’il signifie exactement ?

Lorsqu’on vous parle de ce domaine, on vous donne souvent quelques références, notamment la gestion et l’analyse d’énormes quantités de données qui ne peuvent être stockées de manière conventionnelle.

Il s’agit d’informations générées par les réseaux sociaux, les fichiers audio, les capteurs, les données d’enquête, les signaux des téléphones portables, les capteurs, les microphones, les caméras, les achats sur les sites d’e-commerce et bien plus encore.

Le volume de données que les activités sur Internet génèrent dépasse la capacité des outils logiciels qui sont habituellement utilisés par les entreprises. Voilà pourquoi elles cherchent de nouvelles solutions. C’est à ce niveau qu’interviennent les Data Scientists.

Se reconvertir dans la Data Science : Data Scientist est-il un métier d’avenir ?

Le plus avantageux pour un Data Scientist, au-delà de la possibilité de gérer de grands volumes de données, c’est que ces flux d’informations peuvent réellement être pertinents pour les entreprises lorsqu’il s’agit de prendre des décisions, de comprendre les besoins et le comportement de leurs clients, voire de détecter de nouvelles opportunités commerciales.

Les experts en Data Science sont des profils professionnels d’avenir. De plus en plus d’entreprises ont besoin d’experts capables d’analyser de grandes quantités de données pour les convertir en informations utiles à la prise de décision quotidienne, mais aussi pertinentes et transcendantes pour l’avenir de l’entreprise et de ses activités.

Comment se reconvertir dans la Data Science et devenir Data Scientist ?

Avant de se spécialiser, un Data Scientist doit avoir obtenu un diplôme universitaire en informatique, en mathématiques, en statistiques ou en gestion d’entreprise, et par la suite, un diplôme de troisième cycle ou de master.

Les étudiants pourront accéder à ces filières de spécialisation dans les universités elles-mêmes ou par le biais d’organismes de formation comme DataScientest. Il leur suffit de se renseigner sur la formation de Data Scientist la plus enrichissante et la plus réputée. Ainsi, ils disposeront des connaissances nécessaires pour accéder à ces postes émergents pour lesquels il y a encore un manque évident de candidats.

Quelles sont les compétences d’un expert en Data Science ?

Les professionnels de la Data Science, c’est-à-dire les Data Scientists, doivent avoir le profil d’un spécialiste des mathématiques et statistiques. Mais ces derniers temps, les universités et organismes de formations qui forment ces professionnels consacrent également une grande partie de leur cursus à fournir aux étudiants un profil beaucoup plus orienté vers les affaires.

Il convient toutefois de garder à l’esprit qu’il s’agit d’une profession en développement et qu’en ce sens, les programmes d’études évoluent au fil des nouveaux outils de la Data qui apparaissent. Il convient toutefois de noter que ces professionnels sont censés avoir un profil mathématique et analytique, des connaissances en informatique, en mathématiques et en statistiques, une connaissance des bases de données SQL ou PL/SQL, de la programmation, de l’administration de systèmes de stockage distribués, une capacité à concevoir des systèmes de communication de données, des techniques d’apprentissage automatique, une connaissance d’outils tels que Hadoop, des compétences pour gérer des outils logiciels dans des systèmes de structure et de manipulation de données.

Si cet article a captivé votre intérêt, vous trouverez certainement les prochains tout aussi passionnants. Assurez-vous de ne rien manquer en vous abonnant à linformatique.org sur Google News. Suivez-nous aussi sur Facebook et Twitter.

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Bouton retour en haut de la page