L’ingénieur en science des données est un spécialiste du Big Data, qui collecte et analyse de grands ensembles de données structurées et non structurées.
Le rôle d’un ingénieur en science des données combine :
L’informatique
Les statistiques
Les mathématiques
Il analyse, traite et modélise les données, puis il interprète les résultats afin de créer des plans exploitables.
L’ingénieur data est un expert analytique qui utilise ses compétences en technologie et en sciences sociales pour trouver des tendances et gérer les données.
Pour découvrir des solutions aux défis commerciaux, il utilise :
· sa connaissance de l’industrie
· sa compréhension contextuelle
· son scepticisme à l’égard des hypothèses existantes
L’ingénieur en science des données est en mesure de donner un sens aux données non structurées, tout en provenant de sources, notamment :
· des appareils intelligents
· du flux de médias sociaux
· des E-mails qui ne rentrent pas parfaitement dans une base de donnée
Devenez un ingénieur data !
Vous souhaitez devenir ingénieur en science des données ?
Voici quelques étapes à prendre en considération pour devenir un ingénieur science des données :
· Diplôme en science des données ou dans un domaine étroitement lié
· Certifications supplémentaires
·Maîtrise en science des données
Comment devenir un ingénieur data ?
Pour devenir ingénieur en science des données, il faut avoir un diplôme en science des données ou bien dans un autre domaine étroitement lié.
Le métier d’ingénieur data nécessite un baccalauréat avec une spécialité en science des données ou dans un domaine lié à l’informatique.
Il est indéniable que les diplômes et les stages ajoutent de la structure et des qualifications académiques reconnues pour le CV.
Sachant que le diplôme n’est pas suffisant pour avoir un bon profil, en tant qu’ingénieur science des données. Voici les autres compétences à acquérir :
Les compétences requises pour un ingénieur en science des données
Voici quelques compétences à acquérir, afin de devenir un ingénieur en science des données compétent :
La programmation
Les techniques d’apprentissage automatique
La visualisation des données
La création de rapports
L’analyse du risque
L’analyse statistique et mathématiques
La communication efficace
La compétences en génie logiciel
L’exploration de données
Les plateformes big data
Les outils cloud
L’entreposage
Les structures de données
L’ingénieur science des données peut aussi se spécialiser dans un secteur particulier. Il peut également développer d’autres compétences confirmées dans différents domaines, à savoir :
· l’intelligence artificielle
· la recherche ou la gestion de bases de données
En effet, la spécialisation est un bon moyen pour :
augmenter le potentiel de gain
faire un travail significatif
L’obtention d’un premier emploi d’entrée de niveau
Une fois les compétences acquises, il est nécessaire de commencer à chercher un premier rôle en science des données, en tant qu’ingénieur en science des données !
Vous pouvez également envisager une entreprise où il y a des possibilités de débouchés et d’évolutions pour votre premier emploi en science des données.
La maîtrise en science des données
En ce qui concerne la plupart des travaux de science des données, une maîtrise est-elle requise ?
Cela dépend du travail et certains scientifiques des données qui travaillent ont un baccalauréat ou ont obtenu leur diplôme en science des données.
Responsabilités des scientifiques des données
Les responsabilités d’un ingénieur en science des données doivent permettre de :
· Résoudre les problèmes commerciaux grâce à des recherches non dirigées et à la formulation de questions ouvertes à l’industrie
· Extrader d’énormes volumes de données structurées et non structurées
· Interroger des données structurées à partir de bases de données relationnelles à l’aide de langages de programmation tels que SQL
· Collecter des données non structurées par le biais du grattage Web, des API et des enquêtes.
· Utiliser des méthodes d’analyse sophistiquées, d’apprentissage automatique et des méthodes statistiques
· Préparer les données à utiliser dans la modélisation prédictive et prescriptive
· Résoudre des problèmes
· Créer des programmes
· Automatiser le travail répétitif
· Communiquer les prédictions et les résultats à la direction et aux services informatiques grâce à des visualisations de données et des rapports efficaces
·Recommander des changements rentables aux procédures et stratégies existantes