Emplois de scientifiques de données

Trouvez des emplois en tant que Data Scientist

Avec le développement de l'industrie IT, de nouvelles professions sont apparues et des professions traditionnelles ont été significativement transformées. Par exemple, autrefois, l'analyse était exclusivement associée aux ventes, mais de nos jours, la prévision et l'évaluation des données sont demandées presque partout. Il y a tellement d'informations que cela a requis la création d'une discipline scientifique distincte – le travail de data scientist.

Profession Data Scientist

Internet et les bases de données sont de grands volumes d'informations non structurées “déversées” sur le réseau. Et toutes les meilleures entreprises veulent isoler et évaluer des données spécifiques ; par exemple, l'Institut d'épidémiologie veut recevoir un rapport sur le développement d'un virus particulier, une agence marketing veut trouver et calculer les tendances actuelles, et le ministère de l'Éducation veut trouver et comparer les performances académiques passées et actuelles.

Il s'avère que les postes de data scientist ont pour mission de collecter et d'analyser l'information, et dans certains cas de faire une prévision. Bien sûr, sans la technologie informatique, il ne sera pas possible de structurer les données. Mais ne pensez pas qu'un data scientist se contente de chercher des informations et de les mettre dans le bon ordre.

La science des données moderne travaille avec des algorithmes de remplacement humain, des chatbots, l'intelligence artificielle, etc., pas seulement dans des emplois contractuels, mais aussi à distance. Un data scientist doit avoir des compétences en programmation, car c'est lui-même qui écrit les algorithmes nécessaires.

La position de data scientist ne doit pas être confondue avec celle d'un analyste d'affaires ; ce dernier se base plus souvent sur des objectifs commerciaux plutôt que sur la partie technique. Par exemple, un magasin en ligne veut améliorer son service. Pour évaluer les ventes, la fidélité des clients et la concurrence, le manager invite un analyste d'affaires qui conseille d'augmenter la production, de réduire les prix ou de changer l'approche de promotion des services. Et le Data Scientist fera une liste des meilleures failles techniques et des moyens de les éliminer ; en plus de la théorie, en pratique, il est capable de changer les algorithmes de commande ou de réécrire un chatbot.

Où cette profession est-elle demandée?

La vacance de Data Scientist est demandée partout où il y a des données sujettes à structuration et algorithmisation :

• Entreprises. Par exemple, un spécialiste peut écrire un algorithme qui simplifie la collecte de données statistiques.
• Systèmes bancaires. L'octroi de prêts en ligne, le traitement des demandes de dépôts et d'autres services bancaires sont régulés par des algorithmes écrits par un data scientist.
• Transports. Construire un itinéraire optimal, écrire un algorithme pour identifier les embouteillages.
• IT. Bots, moteurs de recherche, intelligence artificielle.
• Industrie. Prévision des défaillances opérationnelles ou des pénuries de matières premières.
• Médecine. Les dispositifs médicaux modernes offrent des diagnostics automatiques basés sur les symptômes. Les algorithmes d'analyse aident les médecins à travailler individuellement avec les patients et à prescrire le traitement le plus efficace.
• Autres domaines de la science. La génétique et le bio-ingénierie ne peuvent pas se passer de Data Science.

Il y a beaucoup de domaines d'application pour la vacance de Data Science, donc la profession est en grande demande. Si ce n'est pas encore entièrement clair ce que fait un data scientist, voici la séquence de base de ses actions lors de la réception d'une tâche spécifique :

1. Réception du cahier des charges du client.
2. Le spécialiste évalue la tâche et essaie de compléter la commande en utilisant l'apprentissage automatique.
3. Le data scientist recherche des données supplémentaires et des critères d'évaluation, car l'efficacité du modèle est primordiale.
4. Après cela, il commence à programmer et à entraîner l'algorithme.
5. Une fois le modèle prêt, il le teste pour accomplir la tâche ; d'autres spécialistes sont impliqués, comme par exemple les gestionnaires de risques.
6. Si tout fonctionne comme prévu, l'algorithme est implémenté dans la production.
7. Après avoir mis le modèle en fonctionnement, le Data Scientist surveille les processus, modifiant ou améliorant l'algorithme si nécessaire.

À l'heure actuelle, le travail en sciences des données est l'un des emplois en IA les mieux rémunérés et les plus prometteurs au monde!