Vous souhaitez intégrer les Data Sciences ?

Si vous souhaitez vous orienter vers la data sciences, voici les informations que vous devez lire.

La science des données est l'étude de l'utilisation des collections de données pour en extraire de la valeur. En plus d'utiliser des outils pour les mettre en œuvre, à savoir des studios de science des données, cela implique également l'utilisation d'algorithmes et d'autres approches scientifiques d'analyse et de traitement.

Pourquoi faire de la science des données ?

La connaissance est créée via l'investigation et l'analyse d'ensembles de données en science des données. Il a traditionnellement été utilisé dans l'intelligence d'entreprise ou l'analyse décisionnelle. Récemment, il a également été utilisé dans l'IA pour développer des modèles d'apprentissage et dans le big data pour analyser d'énormes quantités de données (ou machine learning).

Quelles sont les trois disciplines qui composent la science des données ?

Une approche interdisciplinaire de l'utilisation des données s'appelle la science des données. Il repose principalement sur la connaissance des mathématiques, de l'informatique et des affaires. Le stockage de données, la visualisation de données, les modèles statistiques et probabilistes, l'apprentissage automatique, les logiciels de programmation et les utilitaires ne sont que quelques-unes des technologies liées aux technologies de l'information qu'il utilise.

Il existe plusieurs industries dans lesquelles la science des données peut être utilisée. Cependant, il est principalement utilisé dans les industries suivantes : télécommunications, commerce électronique, économétrie et aviation.

Combien gagne un data scientist ?

Un data scientist junior travaillant en France peut espérer gagner 50 000 euros bruts par an, selon le baromètre Robert Half 2022. Le budget est de 60 000 euros pour les data scientists intermédiaires et de 70 000 euros pour les data scientists certifiés chaque année.

Quel type de compétences un data scientist doit-il avoir ?

Les mathématiques appliquées, les statistiques, l'apprentissage automatique et la gestion des risques ne sont que quelques-uns des nombreux domaines de compétence dans lesquels un scientifique des données est compétent.

Un data scientist doit être agile et polyvalent. Afin de travailler efficacement avec les nombreux membres de l'organisation, du chef de projet au directeur d'entreprise, il doit également faire preuve d'entregent.