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La pandémie de COVID-19 n'a pas stoppé l'essor de la science des données : les entreprises de tous les secteurs continuent d'exploiter la puissance des données pour obtenir un avantage concurrentiel. Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit une croissance rapide de l'emploi dans le domaine de la science des données au cours de la prochaine décennie, prévoyant que le nombre d'emplois augmentera d'environ 31 % jusqu'en 2030.

La science des données est également un domaine qui couvre de nombreux secteurs et englobe à la fois des compétences quantitatives et créatives. Avec un intérêt et une demande accrus, la portée de ce que signifie être un data scientist a considérablement évolué parallèlement à l'augmentation des investissements dans la science des données et dans des domaines plus larges de l'analyse. Une entreprise qui recrute un data scientist ou constitue une équipe de science des données peut rechercher un statisticien, un ingénieur en apprentissage automatique ou un gestionnaire de bases de données, parmi de nombreux autres rôles.

Maîtriser la science des données nécessite un ensemble de compétences de base, allant des mathématiques avancées à la capacité d'examiner un problème donné et de réfléchir aux ensembles de données et aux méthodologies statistiques qui pourraient vous aider à découvrir une solution. Cependant, les data scientists devraient toujours envisager de se spécialiser dans un domaine.

La spécialisation vous permet de vous établir comme une ressource de confiance dans votre domaine, vous aidant à accroître votre influence lorsque vous devez mettre en valeur votre expertise sur un CV ou lorsque vous devez présenter vos idées à d'autres parties prenantes d'une organisation. Plus important encore, la spécialisation vous donne plus de liberté pour exploiter vos forces et travailler sur des projets qui vous passionnent particulièrement.

De nombreux data scientists poursuivent Enseignement supérieur comme moyen d’acquérir les compétences complètes dont ils ont besoin pour naviguer avec succès dans le domaine. L'un des facteurs les plus importants à considérer pour un programme de science des données est la possibilité de personnaliser le programme en fonction de vos intérêts uniques avec votre choix de cours au choix. Les cours au choix vous permettent de vous concentrer sur des sujets qui correspondent à votre cheminement de carrière afin que vous puissiez commencer à développer une spécialisation unique.

Jetons un coup d'œil à certains des domaines de spécialisation de la science des données.

Exploration de données et analyse statistique

 
L'exploration de données implique l'analyse de grands ensembles de données pour produire des informations significatives. Les experts de cette spécialisation appliquent des statistiques et des modèles prédictifs pour révéler des modèles, des tendances et des corrélations dans les données. Ces informations peuvent être utilisées pour prédire les résultats futurs et développer des solutions commerciales.

Ingénierie des données

 
Vous pouvez imaginer une équipe de science des données comme une course de relais, où un ingénieur de données passe le relais à un scientifique des données. Les ingénieurs de données créent et maintiennent des cadres qui transforment les données dans un format utile pour l'analyse. Cela implique de consolider, nettoyer et structurer les données provenant de différentes sources dans un seul entrepôt.

Gestion et architecture de base de données

 
Les architectes de données visualisent et conçoivent le « plan » du cadre numérique complet d'une organisation. Les spécialistes dans ce domaine travaillent souvent avec des chefs d'entreprise et des équipes de science des données pour créer de nouvelles solutions sur la manière dont les informations au sein d'une entreprise seront organisées et utilisées par diverses parties prenantes. Les architectes de données débutent généralement en tant qu'ingénieurs de données et progressent à mesure qu'ils développent une expertise en gestion de l'information.

Ingénierie de l'apprentissage automatique

 
Revenons à l'analogie d'une équipe de science des données étant une course de relais. Lors de la dernière étape de la course, un data scientist passe le relais à un ingénieur en machine learning. Les data scientists développent des modèles théoriques, que les ingénieurs en apprentissage automatique alimentent en logiciels autonomes pour faire fonctionner le modèle à plus grande échelle. Par rapport aux data scientists généralistes, les ingénieurs en apprentissage automatique se concentrent fortement sur les principes du génie logiciel.

Intelligence économique et stratégie

 
Les analystes de Business Intelligence travaillent main dans la main avec les data scientists pour analyser les données et développer des informations susceptibles de contribuer à améliorer les performances de l'entreprise. Grâce à l'utilisation de la visualisation des données, de l'analyse des données et de la modélisation des données, les analystes de business intelligence identifient les modèles et les tendances qui contribuent à éclairer la stratégie future d'une entreprise. Les data scientists se concentrent principalement sur la conception de nouveaux algorithmes pour répondre à des questions hypothétiques, tandis que les analystes de business intelligence appliquent des algorithmes existants pour découvrir des informations sur les performances d'une entreprise.

Visualisation de données

 
Les spécialistes de la visualisation de données présentent les données avec des outils visuels interactifs, tels que des graphiques, des diagrammes et des infographies. Les outils visuels permettent aux équipes de science des données de mieux comprendre les tendances, les valeurs aberrantes et les modèles des données afin de pouvoir en tirer des informations significatives. Les outils visuels peuvent également être utilisés pour communiquer des informations aux parties prenantes de l’entreprise de manière percutante.

Analyse des données d'exploitation

 
Les analystes des opérations identifient les domaines d'amélioration des opérations commerciales à l'aide des données fournies par d'autres membres de l'équipe de science des données. Ensuite, ils utilisent un logiciel statistique pour évaluer des solutions pratiques aux problèmes de l’entreprise et conseiller les gestionnaires sur la meilleure marche à suivre. La spécialisation d'analyste opérationnel nécessite des compétences complexes en résolution de problèmes, mais elle est moins technique que les autres domaines de la science des données.

Analyse des données marketing

 
L'analyse marketing est la pratique consistant à étudier les données pour mesurer et améliorer l'efficacité des campagnes marketing. Les outils d'analyse aident les analystes marketing à déterminer le retour sur investissement des efforts marketing, à comprendre les tendances marketing globales et à identifier les opportunités qui répondent aux préférences des clients.

 
L'Université Pace Master of Science en ligne en science des données dispose d'un Programme d'études désigné STEM qui peut élargir vos connaissances sur une gouvernance efficace des données et vous préparer à appliquer des outils standard de l’industrie. Les cours de science des données à Pace sont dirigés par des professeurs de Seidenberg, comprenant des praticiens issus du secteur privé et des chercheurs qui repoussent activement les limites du domaine. Vous explorerez les concepts théoriques et les meilleures pratiques qui sont devenus essentiels aux opérations quotidiennes ainsi qu'à la planification stratégique à long terme des organisations.

Les étudiants de programme de maîtrise en science des données développer les compétences pour :

• Implémenter des outils tels que Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB et Weka
• Découvrez des informations stratégiques grâce à l'exploration de données et à l'analyse prédictive
• Déployer des automatisations pour gérer les données de manière efficace et éthique
• Utiliser des langages de programmation tels que Python, R et SQL
• Nettoyer et structurer les données pour une variété d'applications
• Travailler avec des algorithmes d'apprentissage automatique

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