Bien que la science des données soit encore un domaine de carrière relativement nouveau, les rôles qui nécessitent une expertise en science des données sont considérés comme faisant partie des emplois les plus passionnants et les mieux rémunérés en Amérique.
Non seulement la profession a connu une croissance de l’emploi de 650 % depuis 2012 (selon LinkedIn), mais le Bureau of Labor Statistics des États-Unis estimations que 11,5 millions de nouveaux emplois supplémentaires dans le domaine seront créés d’ici 2026.
Malgré une demande croissante et le fait que plus de collèges ont commencé à proposer des programmes d’études officiels en science des données et / ou en analyse de données en réponse à la pénurie de talents, on ne sait pas exactement quelle formation une personne a besoin pour percer dans le domaine. C’est parce que science des données est une profession pluridisciplinaire qui englobe désormais une multitude de postes, et les exigences varient d’un emploi à l’autre.
Pour aider à dissiper la confusion, voici un aperçu des meilleurs diplômes pour une carrière en science des données.
Avez-vous même besoin d’un diplôme?
Techniquement non, vous n’avez pas besoin d’un diplôme universitaire pour décrocher un emploi en science des données.
Avant tout, ce que les employeurs recherchent, c’est quelqu’un qui a les compétences et la capacité de faire le travail, a expliqué Benjamin Taub, PDG de la société de dotation et de recrutement en science des données Dataspace. Les gestionnaires d’embauche veulent généralement voir plus d’éducation ou alors une solide expérience de terrain, a-t-il ajouté.
Pour être admissible à la plupart des emplois, vous devrez comprendre le fonctionnement des bases de données ainsi que la capacité de collecter, d’organiser, de manipuler et d’analyser des données structurées et non structurées, de tirer des conclusions, de visualiser et de communiquer les résultats. Vous aurez également besoin de compétences en programmation et de «compétences non techniques» telles que la résolution de problèmes, l’apprentissage continu, la passion et la capacité de sortir des sentiers battus. (Voir un liste ici). Un data scientist fait de son mieux pour prédire comment les stratégies basées sur les données se dérouleront sur le long terme, donc l’intuition est également essentielle.
Si vous n’avez pas une expérience approfondie des tâches quantitatives ou liées aux données telles que l’exploration de données, l’ingénierie des données ou l’analyse statistique/des données, il peut être difficile de comprendre les concepts de base ou maîtriser des tâches avancées, comme le développement de modèles d’apprentissage automatique à partir de zéro. Même si vous êtes déterminé à apprendre par vous-même, vous inscrire à un cours en ligne (ou plusieurs) n’est jamais une mauvaise idée.
De plus, les professionnels de la science des données titulaires d’un baccalauréat gagnent 8 736 $ de plus par an que tout autre emploi de baccalauréat selon IBM. À ce rythme, un diplôme universitaire sera amorti assez rapidement.
De nombreuses organisations filtrent également les CV en fonction de la présence d’un diplôme universitaire ou supérieur. IBM déclare que 61% des postes de data scientist et d’analyse avancée sont disponibles pour les titulaires d’un baccalauréat, tandis que 39% nécessitent une maîtrise ou un doctorat. Si vous visez un poste de haut niveau comme data scientist, considérez que vous serez également en concurrence avec d’autres professionnels hautement qualifiés : selon KDnuggets, 88 % des data scientists ont au moins une maîtrise, tandis que 46 % ont un doctorat. .
Mais Matt Stabile, directeur de l’exploitation et recruteur de cadres en science des données pour la société de recrutement Averity, met en garde contre le fait de trop s’accrocher aux « pedigrees » et aux intitulés de poste. Pour la plupart des emplois, une maîtrise est agréable à avoir mais pas nécessairement obligatoire.
“Faites tout ce que vous pouvez pour mettre le pied dans la porte et acquérir de l’expérience”, a-t-il conseillé. Pour la plupart des employeurs, les résultats comptent plus que les diplômes universitaires. Une fois que vous aurez appris à recueillir les exigences des parties prenantes et à générer des résultats concrets, vous pourrez concourir pour de nombreux emplois sur le terrain.
Meilleurs diplômes
Pour être clair, trouver un programme qui vous préparera à un rôle ou à une spécialité spécifique est le meilleur moyen de maximiser le rendement d’un diplôme universitaire.
L’obtention d’un diplôme dans un domaine quantitatif tel que la finance, l’économie, les mathématiques ou les statistiques vous fournirait également les compétences fondamentales nécessaires pour un emploi impliquant la science des données, a noté Katie Magill, recruteuse technique principale pour Dataspace.
Un diplôme STEM est également un bon choix, surtout si vous souhaitez poursuivre une carrière dans l’ingénierie des données, la gestion des bases de données et l’architecture des données, ou l’apprentissage automatique. Un diplôme en commerce, en comptabilité ou en marketing qui comprend des cours de mathématiques et d’analyse statistique peut vous préparer à un rôle d’analyste d’affaires ou de marché.
Les compétences en programmation sont également indispensables pour tout professionnel de la science des données. Au minimum, vous devrez apprendre à stocker, accéder et manipuler des données à l’aide de Python et d’outils d’analyse de données populaires tels que SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig et R. Selon le rôle, il peut être utile d’avoir une compréhension de base. de Perl, C/C++, SQL et Java.
Pour vous donner les outils nécessaires pour réussir sur le lieu de travail, un programme d’études doit fournir une expérience pratique à travers des projets étudiants et des stages où vous pouvez maîtriser les processus de science des données.
Présenter des conclusions ou des recommandations nécessite des nuances et une connaissance du public, a noté Stabile. Apprendre à personnaliser vos résultats, quelles informations inclure et comment relier votre message à une vue d’ensemble peut être la compétence la plus importante en science des données.
