Compétences professionnelles importantes pour les scientifiques des données

Selon les recherches, plus de 2,5 quintillions d'octets de données sont créés chaque jour. Les data scientists aident les organisations à interpréter, interpréter et visualiser ces données. Sans surprise, le travail est en plein essor. Selon le Bureau of Labor Statistics, les opportunités de carrière dans ce domaine devraient augmenter de 15% d'ici 2029, beaucoup plus rapidement que la moyenne.

Bien que tous les scientifiques des données qui réussissent ne détiennent pas de diplômes universitaires, beaucoup ont au moins un baccalauréat en science des données ou dans un domaine connexe. Certains ont également des diplômes d'études supérieures, y compris une maîtrise, un doctorat et / ou des certifications d'études supérieures.

De quel type de compétences avez-vous besoin pour être un Data Scientist?

« Scientifique des données » est un terme large qui peut faire référence à un certain nombre de carrières différentes. Généralement, un scientifique des données analyse les données pour en savoir plus sur les processus scientifiques, les tendances du marché et

Les scientifiques des données travaillent dans une variété d'industries, allant de la technologie à la médecine en passant par les agences gouvernementales. Les qualifications pour un emploi en science des données varient car le titre est très large. Cependant, les employeurs recherchent certaines compétences chez presque tous les data scientists. Par exemple, les data scientists ont besoin de solides compétences statistiques, analytiques, de reporting, etc.

Types de compétences des scientifiques de données

Compétences analytiques

La compétence la plus importante pour un scientifique des données est peut-être d'être capable d'analyser des informations. Les scientifiques des données examinent et donnent un sens à de grandes quantités de données. Ils doivent être capables de voir les modèles et les tendances et avoir une idée de ce que signifient ces modèles. Tout cela demande de solides capacités d'analyse.

• Intelligence artificielle
• Big Data
• L'intelligence d'entreprise
• Construire des modèles prédictifs
• Création de contrôles pour assurer l'exactitude des données
• Esprit critique
• L'analyse des données
• Visualisation de données
• Analyse des données
• Gestion de base de données
• Manipulation de données
• Conflit de données
• Outils de science des données / Outils de données
• Exploration de données
• DevOps
• Évaluation de nouvelles méthodologies analytiques
• Interprétation des données
• Métrique
• Exploitation des données des médias sociaux
• Données de modélisation
• Outils de modélisation
• Probabilité et statistiques
• Recherche
• Modélisation des risques
• Tester des hypothèses

Ouverture d'esprit

Être un bon data scientist, c'est aussi être créatif. Tout d'abord, vous devez avoir l'esprit ouvert afin de repérer les tendances dans les données. Deuxièmement, vous devez établir des liens entre des données qui peuvent sembler sans rapport avec une personne biaisée. Cela demande beaucoup d'ouverture d'esprit. Enfin, vous devez expliquer ces données de manière claire pour les dirigeants de votre entreprise. Cela nécessite souvent des analogies et des explications créatives.

• Adaptabilité
• Transmettre des informations techniques à des personnes non techniques
• La créativité
• Curiosité
• Prise de décision
• Arbres de décision
• Exécuter dans un environnement en évolution rapide
• Innovation
• Pensée logique
• Résolution de problème
• Travail indépendant

Communication

Les scientifiques des données doivent non seulement analyser les données, mais ils doivent également expliquer ces données aux autres. Ils doivent être capables de communiquer des données à des personnes de compétences différentes, d'expliquer l'importance des modèles dans les données et de suggérer des solutions. Cela implique d'expliquer des problèmes techniques complexes d'une manière facile à comprendre. Souvent, la communication de données nécessite des compétences en communication visuelle, orale et écrite.

• Assurance
• Collaboration
• Consultant
• Cultiver les relations avec les parties prenantes internes et externes
• Service client
• Documenter
• Obtenir un consensus
• Animation de réunions
• Direction
• Mentorat
• Présentation
• Gestion de projet
• Échéanciers du projet
• Fournir des lignes directrices aux professionnels de l'informatique
• Rapports
• Compétences en narration
• Compétences de supervision
• Entraînement
• Communication verbale
• Communication écrite

Mathématiques

Alors que compétences générales comme l'analyse, la créativité et la communication sont importantes, les compétences techniques sont également essentielles au travail. Un scientifique des données a besoin de solides compétences en mathématiques, en particulier en calcul multivariable et en algèbre linéaire.

• Identification des algorithmes
• Créer et maintenir des algorithmes
• Ensembles de données de récupération d'informations
• Algèbre linéaire
• Modèles d'apprentissage automatique
• Techniques d'apprentissage automatique
• Calcul à variables multiples
• Statistiques
• Modèles d'apprentissage statistiques
• Modélisation statistique

Programmation et compétences techniques

Les scientifiques des données nécessitent des compétences informatiques de base, mais les compétences en programmation sont particulièrement importantes. Être capable de coder est essentiel pour presque tous les postes de data scientist. La connaissance des langages de programmation tels que Java, R, Python ou SQL est essentielle.

• Moteur d'application
• Services Web Amazon (AWS)
• AmCharts
• Apache Étincelle
• C++
• Compétences informatiques
• CouchDB
• js
• LCE
• Éclater
• API de visualisation Google
• HadoopName
• HBase
• Highcharts
• Java
• MATLAB
• Microsoft Excel
• Suite Microsoft Office
• NoSQL
• perle
• Python
• R
• Logiciel d'outil de rapport
• SaaS
• SAS
• Langages de script
• SQL
• Tables et requêtes
• Tableau
• TensorFlow

Plus de compétences en Data Scientist

• Exploitation des données des médias sociaux
• Tables et requêtes
• Gestion de projet
• Échéanciers du projet
• Cultiver les relations avec les parties prenantes internes et externes
• Service client
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• Services Web Amazon (AWS)
• CouchDB
• js
• LCE
• Éclater
• API de visualisation Google
• HadoopName
• HBase
• R
• SAS
• Langages de script
• Appareils mobiles
• Suite Microsoft Office
• SaaS
• Intelligence Artificielle (IA)
• Apache Étincelle
• Curiosité
• L'intelligence d'entreprise
• Innovation