Description du poste de scientifique des données | Tâches et responsabilités

Si vous recherchez un emploi en tant que Data Scientist, vous devez connaître votre description de poste pour vous démarquer en tant que candidat. Fais-moi confiance; vous semblerez beaucoup plus impressionnant à votre employeur lorsque vous connaîtrez vos devoirs et responsabilités avant d'obtenir votre manuel de l'employé.

Dans cet article, je vais essayer de mettre en lumière quelques-unes des activités de base d'un Data Scientist en entreprise.

Vous êtes sur le point de découvrir la description complète du poste, les compétences, les exigences en matière de formation, le salaire, les fonctions et les responsabilités d'un Data Scientist.

Alors, s'il vous plaît, prenez une tasse de café ou de thé, et allons-y.

Que fait exactement un Data Scientist ?

Un Data Scientist collecte, interprète et publie des données.

Après avoir publié les données, ils découvrent qu'ils les utilisent pour de nombreuses raisons.

Mais dans le monde des affaires, cela s'applique souvent aux finances ou à la productivité.

Par exemple, un scientifique des données peut comparer les chiffres des ventes aux campagnes marketing réalisées sur une certaine période pour déterminer le succès de ces campagnes.

Ces professionnels fournissent les connaissances prévisionnelles dont une entreprise a besoin pour savoir quels efforts de marketing donneraient les meilleurs résultats.

Les Data Scientists travaillent dans une variété d'industries, fournissant des données utiles pour prédire les résultats futurs.

Cependant, la description de poste des Data Scientists est similaire dans les différentes industries.

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Aperçu de la description de poste de Data Scientist

Les scientifiques des données doivent soutenir les équipes de produits, de vente, de direction et de marketing grâce à des informations issues de l'analyse des données de l'entreprise.

Pour être un candidat idéal, vous devez savoir utiliser de grands ensembles de données pour trouver des opportunités d'optimisation de produits et de processus.

De plus, vous devez savoir utiliser des modèles pour tester l'efficacité de différents plans d'action.

En tant que Data Scientist, vous devez avoir une solide expérience dans l'utilisation de diverses méthodes d'exploration de données/d'analyse de données.

De plus, vous devez également être capable d'utiliser divers outils de données pour créer et mettre en œuvre des modèles tout en créant des algorithmes et en exécutant des simulations.

Un Data Scientist doit avoir une capacité éprouvée à générer des résultats commerciaux avec des informations basées sur des données.

De plus, être capable de travailler avec un large éventail de parties prenantes et d'équipes fonctionnelles fait partie de vos responsabilités.

Pour être le bon candidat pour le poste, vous devez avoir la passion de découvrir des solutions cachées dans de grands ensembles de données.

Dans le même temps, travaillez avec les parties prenantes pour améliorer les résultats commerciaux.

Tâches et responsabilités des scientifiques de données

Le travail d'un Data Scientist consiste à utiliser les données pour aider les entreprises à prendre des décisions.

Ils obtiennent ces données en analysant les résultats commerciaux ou en mettant en place et en gérant de nouvelles études.

Ensuite, ils transfèrent les données dans un nouveau format pour les rendre plus appropriées à l'analyse.

Sachant cela, voici quelques tâches et responsabilités courantes d'un Data Scientist :

Travailler avec les parties prenantes de l'organisation pour identifier les opportunités d'exploitation des données de l'entreprise pour générer des solutions commerciales.
Créez des outils pour automatiser la collecte de données.
Extrayez et analysez de grands ensembles de données à partir des bases de données de l'entreprise pour optimiser et améliorer le développement de produits, les techniques de marketing et les stratégies commerciales.
Évaluer l'efficacité et la précision des nouvelles sources de données et des techniques de collecte de données.
Développer des modèles de données personnalisés et des algorithmes à appliquer aux ensembles de données.
Utilisez la modélisation prédictive pour augmenter et optimiser l'expérience client, la génération de revenus, le ciblage publicitaire et d'autres résultats commerciaux.
Développer le cadre de test A / B de la société et la qualité du modèle de test.
Coordonnez-vous avec les différentes équipes fonctionnelles pour mettre en œuvre les modèles et surveiller les résultats.
Développer des processus et des outils pour surveiller et analyser les performances du modèle et la précision des données.
Créez des rapports et des présentations à des fins professionnelles.
Corrélez des données similaires pour trouver des résultats exploitables.

Compétences et qualifications des scientifiques de données

Au-delà des tâches et responsabilités normales d'un Data Scientist, vous devez posséder des compétences techniques et générales.

Les compétences comprennent la maîtrise de langages de codage spécifiques et de solides compétences en communication et en travail d'équipe.

En règle générale, un grand scientifique des données possède certaines de ces compétences et qualifications communes :

Solides compétences en résolution de problèmes avec un accent sur le développement de produits.
Connaissance des langages de programmation tels que SQL, Python, R et Scala pour manipuler les données et tirer des enseignements de grands ensembles de données.
Connaissance des outils d'intelligence d'affaires (par exemple, Tableau)
Solides compétences en mathématiques (p. ex. statistiques, algèbre)
Connaissance de diverses techniques d'apprentissage automatique (clustering, apprentissage par arbre de décision, réseaux de neurones artificiels, etc.) et de leurs avantages/inconvénients réels.
Connaissance des techniques et des concepts statistiques avancés (régression, propriétés des distributions, tests statistiques et utilisation appropriée, etc.) et expérience des applications.
Expérience avec les technologies de mégadonnées telles que Hadoop et Spark
Excellentes compétences en communication écrite et verbale pour la coordination entre les équipes.
Une volonté d'apprendre et de maîtriser les nouvelles technologies et techniques.
Expérience avec les boîtes à outils communes de science des données
Compétences exceptionnelles en rédaction technique
Capacité à communiquer des données complexes de manière simple et exploitable
Capacité à visualiser les données de la manière la plus efficace possible pour un projet ou une étude donnée
Aptitudes à l'analyse et à la résolution de problèmes
Expérience avec l'apprentissage automatique et l'IA.
Capacité à travailler de manière autonome et avec des membres d'équipes d'horizons différents
Excellente attention aux détails

Attentes salariales des scientifiques de données

Dans la mesure où la description de poste du Data Scientist nécessite beaucoup de connaissances techniques, le salaire est plutôt cool.

Selon Indeed Salaires, un Data Scientist gagne un salaire de base moyen de 121,825 XNUMX $ par an.

Cependant, le salaire peut dépendre du niveau d'expérience, de l'éducation, de l'emplacement et du type d'entreprise.

Exigences en matière d'éducation et de formation des scientifiques des données

Dans le cadre de la formation, un Data Scientist doit être titulaire d'un baccalauréat ou d'une certification supérieure.

Un diplôme en informatique, en mathématiques, en génie logiciel, en statistiques, en science des données ou dans un domaine technique connexe est nécessaire.

De plus, un Data Scientist qui a suivi un bootcamp accéléré en science des données ou qui est autodidacte (avec un portefeuille de projets pour prouver ses compétences) est un bon candidat.

Dans certains cas, les Data Scientists obtiennent un baccalauréat dans le domaine qui les intéresse, comme le marketing ou l'économie, puis obtiennent une maîtrise en statistiques ou dans un domaine connexe.

Si possible, effectuer des stages pendant le master est un moyen d'acquérir une formation pratique et de l'expérience.

Si vous voulez être un Data Scientist performant, vous devez maîtriser au moins un langage de programmation orienté objet.

Les langages de programmation les plus courants que les Data Scientists préfèrent utiliser sont Python, R, Java ou Scala.

Exigences relatives à l'expérience des scientifiques de données

L'expérience de travail de Data Scientist dont une entreprise peut avoir besoin peut varier d'une entreprise à l'autre.

Par exemple, une entreprise peut avoir besoin d'embaucher un Data Scientist de niveau supérieur avec des compétences plus avancées.

Dans ce cas, une partie des exigences en matière d'expérience dans la description de poste des scientifiques des données comprendra une maîtrise ou un doctorat et cinq à sept ans d'expérience professionnelle.

D'autre part, si le besoin concerne un candidat débutant, titulaire d'un baccalauréat dans un domaine quantitatif, une certification de camp d'entraînement en science des données et / ou une expérience de stage peuvent convenir.