Top 10 des profils d’emploi en science des données pour l’avenir

Introduction

Vous êtes-vous déjà demandé ce que l’avenir réservait aux carrières en science des données ? Oui, vous l’avez bien deviné : des opportunités infinies. La science des données est devenue le domaine émergent le plus important dans le monde de la technologie. Il existe une demande croissante de passionnés de données qualifiés dans le domaine de la science des données. Ses récompenses et avantages potentiels pour la carrière ne sont pas quelque chose que vous voudriez manquer. Que vous débutiez dans le domaine ou recherchiez de nouveaux profils, cet article vous aidera à connaître les meilleurs profils d’emploi en science des données pour un excellent investissement de carrière et un avenir radieux.

Top 10 des profils d’emploi en science des données

Étant plus frais, choisir le bon domaine devient à la fois crucial et mouvementé. Mais vous êtes au bon endroit pour trouver les profils d’emploi en science des données qui correspondent le mieux à vos projets futurs.

1. Scientifique des données

Des données massives et complexes sont collectées, observées et interprétées par les data scientists. Les data scientists sont un mélange de mathématiciens, d’informaticiens, de scientifiques et de statisticiens. Les personnes intéressées par l’analyse des données peuvent choisir le domaine pour faire briller leur avenir.

Principales responsabilités des data scientists

• Découverte des sources de données
• Automatisation des procédures de collecte de données
• Analyser les informations en fonction des tendances et des modèles
• Travaille sur le prétraitement des données sur des données non structurées et structurées
• Génère des modèles prédictifs
• Développe un algorithme d’apprentissage automatique

Salaire moyen: Un data scientist gagne 135 310 $ par année.

2. Analyste de données

D’énormes systèmes et bases de données sont surveillés et entretenus par des analystes de données. Ce sont également des spécialistes de la rectification des erreurs. Analystes de données manipuler les données de manière à rendre les données complexes compréhensibles pour les personnes non techniques. Ces experts utilisent des outils statistiques pour évaluer, comprendre et simplifier des données volumineuses. Un analyste de données doit posséder des compétences analytiques et de leadership et avoir la capacité de garder un œil sur les dernières tendances et modèles en matière d’analyse prédictive et diagnostique.

Principales responsabilités des analystes de données

• Utiliser une approche statistique pour visualiser et produire des rapports
• Collecte et conserve des données massives sous une forme simplifiée
• Génère et déploie un système de collecte de données
• Responsable de l’analyse des tests A/B
• Effectue un suivi d’analyse Web, tel que les dernières tendances et modèles
• Évaluer, évaluer et comprendre les modèles et les tendances dans des ensembles de données complexes et volumineux
• Prépare les données pour la communication d’entreprise

Salaire moyen: Un analyste de données gagne 78 511 $ par année.

3. Ingénieur de données

Les ingénieurs de données jouent un rôle important dans les opérations des équipes de science des données. Ils sont importants car ils créent, effectuent des tests et régulent des écosystèmes Big Data optimisés pour les data scientists et les entreprises. Les ingénieurs de données aident à exécuter les algorithmes en douceur. De plus, ils collectent les données volumineuses et font correspondre leur format avec les données stockées. L’ensemble de données optimisé est la contribution clé des ingénieurs de données qui rationalise les tâches des scientifiques et des analystes de données.

Principales responsabilités des ingénieurs de données

• Crée et optimise des ensembles de données pour les data scientists et les entreprises
• Création de prototypes et d’algorithmes pour convertir les données en informations précieuses
• Suggère des améliorations pour améliorer la qualité et la fiabilité de l’ensemble de données et des modèles
• Développe des pipelines et un système de données qui rendent l’évaluation, le reporting et l’utilisation des données plus accessibles et efficaces.

Salaire moyen: Un ingénieur de données gagne 136 707 $ par année.

4. Architecte de données

Ce profil d’emploi en science des données est assez lié aux ingénieurs de données. Les architectes de données veillent à ce que les données fournies aux data scientists et aux analystes soient accessibles, appropriées et bien formatées. Les architectes de données conçoivent et gèrent l’infrastructure de données d’une organisation. Ils en dérivent une stratégie pour centraliser, sauvegarder et maintenir les flux de données et les normes de qualité.

Principales responsabilités des architectes de données

• Fournir un cadre pour répliquer avec précision les énormes données organisationnelles
• Créer et mettre en œuvre des stratégies de données conformément aux buts et objectifs de l’entreprise
• Suivi et supervision de la migration et de la mise en œuvre des données
• Assurer la sécurité des données et l’efficacité du système de base de données
• Superviser et participer à l’architecture de bout en bout, de la conception à la mise en œuvre

Salaire moyen: Un architecte de données gagne 135 779 $ par année.

5. Scientifique en apprentissage automatique

Lorsqu’il existe un rôle appelé scientifique, cela signifie que le poste implique principalement des recherches approfondies pour créer des algorithmes efficaces et en tirer des informations précieuses. Les scientifiques en apprentissage automatique jouent un rôle essentiel dans la recherche visant à développer de nouvelles approches, depuis la manipulation des données jusqu’à la conception et la mise en œuvre du dernier algorithme.

Les scientifiques en apprentissage automatique constituent un élément crucial de l’équipe R&D, et leurs approches et tâches génèrent des publications valides. Cela indique que les emplois des scientifiques du ML se situent dans le milieu universitaire plutôt que dans l’industrie.

Principales responsabilités des scientifiques en apprentissage automatique

• Concevoir et mettre en œuvre des algorithmes et des modèles adaptatifs qui acquièrent des systèmes d’IA
• Créer un logiciel d’IA autonome
• Effectuer des tests pour évaluer si le logiciel fonctionne efficacement et offre des prédictions précises
• Utiliser les données pour améliorer les performances de l’algorithme et de brèves prédictions

Salaire moyen: Un scientifique ML gagne 158 229 $ par année.

6. Ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique sont des professionnels bien rémunérés dans le monde actuel des données. Ce sont des programmeurs techniquement compétents. Ils effectuent des recherches intenses, conçoivent et génèrent des modèles de prédiction automatisés. À chaque opération, les modèles produisent des résultats plus précis en apprenant des résultats.

Principales responsabilités des ingénieurs en apprentissage automatique

• Conçoit et développe des systèmes d’apprentissage automatique
• Choisit la méthode d’illustration des données la plus appropriée
• Effectue des recherches approfondies et la mise en œuvre d’algorithmes et d’outils ML
• Crée des pipelines de données et des ensembles de données et des modèles efficaces
• Exécute des programmes de formation efficaces et déploie des modèles ML
• Évaluation et suivi cohérents des performances et de la fiabilité du système ML pour l’affiner avec chaque résultat

Salaire moyen: Un ML Engineer gagne 140 180 $ par an.

7. Développeur en intelligence d’affaires

Les développeurs de Business Intelligence ou les développeurs BI sont parmi les meilleurs emplois en science des données dans le monde d’aujourd’hui. Ils sont chargés de concevoir des stratégies qui aident les entreprises à découvrir des données potentielles et à prendre des décisions éclairées dans un court laps de temps. Un développeur BI travaille avec des outils de business intelligence pour fournir des informations et des analyses commerciales.

Principales responsabilités des développeurs de Business Intelligence

• Développe, organise et maintient l’interface commerciale
• Fournit des informations commerciales précieuses
• Pratique avec les outils d’interrogation de données pour extraire des informations des utilisateurs
• Effectue la visualisation des données et fournit des rapports impromptus ou réguliers
• Examiner les données pour fournir un aperçu

Salaire moyen: 101 478 $ par année est le salaire moyen d’un développeur Business Intelligence.

8. Administrateur de base de données

Les organisations conçoivent et développent des bases de données en fonction des exigences commerciales. Pour gérer le système de base de données, des administrateurs de bases de données sont embauchés. Il s’agit de l’un des profils d’emploi en science des données les plus exigeants du monde des affaires. Un administrateur de base de données suit la base de données et veille à son bon fonctionnement. De plus, ils surveillent le flux de données, génèrent des sauvegardes et des récupérations et protègent les ensembles de données.

Principales responsabilités des administrateurs de bases de données

• Être à l’aise avec l’utilisation d’un logiciel de base de données pour évaluer les méthodes de stockage, d’organisation et de gestion d’ensembles de données.
• Responsable de la mise à jour de la base de données
• Effectue le débogage des ensembles de données
• Aide à la conception et à la génération de bases de données
• Fournir des mesures de sécurité strictes et un processus de sauvegarde
• Recherchez et reconnaissez les erreurs dans les bases de données et résolvez le problème pour ignorer les goulots d’étranglement

Salaire moyen: 94 541 $ par année est le salaire moyen d’un administrateur de base de données.

9. Analyste commercial

Contrairement à d’autres profils d’emploi en science des données, les analystes commerciaux sont embauchés pour travailler avec des équipes de technologies de l’information (TI) et d’opérations commerciales. Ils jouent un rôle essentiel dans le traitement, l’évaluation et la documentation des données commerciales relatives aux produits, services et procédures. Ils aident à trouver des informations commerciales exploitables pour la croissance et le développement de l’entreprise.

Principales responsabilités des analystes commerciaux

• Mener des recherches pour évaluer tous les aspects du modèle d’affaires afin d’améliorer le système
• Relie les informations critiques et les idées précieuses des parties prenantes et des départements distincts pour collecter des données et fournir une conclusion logique.
• Créez des solutions innovantes pour des problèmes commerciaux complexes et améliorez la productivité grâce à des améliorations stratégiques
• Utiliser leurs méthodologies statistiques pour l’analyse et la réflexion conceptuelle et fournir des résultats précis
• Expertise dans l’allocation des ressources, les prévisions et la budgétisation en entreprise

Salaire moyen: 91 372 $ par an est le salaire moyen d’un Business Analyst.

10. Ingénieur PNL

Les ingénieurs en traitement du langage naturel, ou ingénieurs PNL, sont aujourd’hui l’un des profils d’emploi en science des données les plus demandés. Ce sont des experts en sciences de l’information, en intelligence artificielle et en informatique, ainsi que des compétences linguistiques. Leurs connaissances, compétences et expérience sont utilisées pour développer des programmes qui comprennent le langage humain.

Principales responsabilités des ingénieurs PNL

• Trouvez et appliquez les meilleurs outils et l’algorithme correct pour les tâches de PNL
• Évalue et convertit les prototypes de science des données
• Choisissez des ensembles de données annotés précieux qui administrent les méthodes d’apprentissage
• Concevoir des applications de traitement du langage naturel
• Réalisez des illustrations de texte efficaces pour convertir le langage naturel en fonctionnalités potentielles

Salaire moyen: 119 412 $ par année est le salaire moyen des ingénieurs NLP.

Conclusion

Les profils d’emploi en science des données mentionnés ci-dessus comptent parmi les carrières en science des données les plus exigeantes dans un monde en évolution. Leurs responsabilités professionnelles nécessitent de solides connaissances, compétences et expérience pour exceller dans le domaine.

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