En janvier dernier, le prestigieux site de recherche d’emploi Glassdoor a élu le travail de Data Scientist en première position de son top 25 des meilleurs métiers du monde. À travers cet article, découvrez les compétences nécessaires pour exercer cette profession au cœur du Big Data.
Chargé de la gestion, de l’analyse et de l’exploitation des données massives au sein d’une entreprise, le Data Scientist est l’évolution du Data Analyst à l’ère du Big Data. Selon l’étude menée par Glassdoor, le salaire annuel moyen d’un Data Scientist s’élève à 116 840 dollars.
Compte tenu de l’extrême spécialisation nécessaire pour exercer cette profession, les opportunités d’embauche sont nombreuses et largement supérieures à la quantité de profils qualifiés. Fin, janvier Glassdoor dénombrait ainsi 1736 offres d’emploi.
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À n’en point douter, le métier de Data Scientist est passionnant. Cependant, il s’agit également d’un poste à haute responsabilité, qui nécessite des prédispositions naturelles et une éducation de haut niveau. Voici les compétences indispensables pour espérer faire carrière dans ce domaine.
Table des matières
Comment devenir Data Scientist ? Formations et compétences requises
Comprendre les bases de la Data Science
Un Data Scientist doit impérativement maîtriser les fondamentaux de la science des données. De nombreux débutants font l’erreur d’appliquer les méthodes de Machine Learning sans en comprendre les bases.
Il s’agit d’une faute. L’expert doit pouvoir différencier le Machine Learning et le Deep Learning, et distinguer la Data Science de l’analyse métier et de l’ingénierie des données. Il doit aussi connaître les outils les plus couramment utilisés. Enfin, il sait distinguer les problèmes de régression et de classification, ainsi que l’apprentissage supervisé ou non supervisé.
Une formation en analyse de données
Actuellement, 88 % des data scientists ont au moins un master, et 46 % d’entre eux ont un doctorat. Ce parcours éducatif semble nécessaire pour développer le niveau de connaissances requis pour cette profession.
La majorité des professionnels (32 %) ont une formation en mathématiques et en statistiques. 19 % ont étudié l’informatique et 16 % sont issus d’écoles d’ingénieurs.
Le fait de s’inscrire à un bootcamp de data scientist permet aux jeunes diplômés, aux professionnels et à ceux qui sont en cours de reconversion de renforcer leurs compétences.
En fait, le bootcamps de data science constitue un moyen utile d’acquérir rapidement des compétences en data science. Ce dernier se concentre sur les compétences commercialisables qui peuvent aider à décrocher rapidement un poste de scientifique des données au niveau d’entrée.
Des connaissances en statistiques
Il est essentiel pour un Data Scientist d’avoir au minimum des notions de calculs statistiques. Ces connaissances lui permettront de déterminer la bonne technique d’approche et d’analyse pour chaque donnée.
Les statistiques sont un concept essentiel pour la production de modèles de haute qualité, à la manière dont la grammaire permet de construire des phrases. Ils sont la fondation du Machine Learning.
Dans l’idéal, le professionnel doit connaître le concept de statistiques descriptives, avec notamment les moyennes, les médianes, la variance ou la déviation. Les différentes distributions de probabilités, les échantillons ou les statistiques inférentielles sont quelques-uns des autres concepts à maîtriser.
Le Big Data
Le Big Data et la Data Science sont deux notions à ne pas confondre, mais elles sont intimement liées. En réalité la science des données constitue la clé pour manipuler et exploiter les mégadonnées.
Nous générons désormais d’immenses volumes de données chaque jour, notamment suite à l’essor du web, des réseaux sociaux et de l’IoT. L’ère du Big Data a commencé, et beaucoup d’entreprises sont submergées par les données.
Un Data Scientist doit être capable de traiter et d’analyser les mégadonnées. Il doit savoir manier les outils et technologies permettant de faire face à ces volumes colossaux induisant de nouvelles contraintes en termes de stockage et de traitement. Parmi ces outils, on peut citer Hadoop, Spark, Apache Storm, Flink et Hive.
La maîtrise des outils Big Data
Une connaissance approfondie d’au moins un outil analytique tel que SAS ou R est en général exigée. Pour la science des données, la préférence s’accorde principalement vers R, le langage informatique historique et normé pour l’analyse et l’exploration des données.
4 – Les langages de programmation
Les postes de Data Scientist requièrent la maîtrise d’au moins un langage de programmation. Le plus couramment employé est Python, mais il peut être remplacé par R, Java, Julia, Pearl ou C/C++.
En règle générale, Python est privilégié car il s’agit d’un langage généraliste avec de nombreuses bibliothèques dédiées à la Data Science. De son côté, R est un langage dédié à l’analyse statistique et à la visualisation de données. Julia rassemble le meilleur des deux mondes et se révèle plus rapide.
L’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs est la source de l’essor du Machine Learning, et les langages de programmation nous permettent de communiquer avec ces machines. Même s’il n’est pas nécessaire de devenir le meilleur programmeur au monde, un Data Scientist doit savoir les utiliser.
Savoir analyser et manipuler des données
Cela peut sembler évident, mais un Data Scientist doit être parfaitement à l’aise en manipulation et en analyse de données. Le » Data Wrangling » consiste à manipuler les données, à les nettoyer et à les transformer dans un format adapté à l’analyse. Cette étape est nécessaire pour simplifier l’analyse de données et améliorer ses résultats.
L’analyse de données, quant à elle, a pour but d’apprendre à partir des données. On utilise à cet effet Excel, SQL, ou Pandas sur Python. C’est le coeur du travail d’un Data Analyst, mais celui de Data Scientist va plus loin en utilisant le Machine Learning.
La Data Visualization
La Data Visualization consiste à présenter les résultats de l’analyse de données sous forme de graphiques, de diagrammes ou autres schémas. Ceci permet à l’audience d’interpréter les résultats bien plus facilement.
Il existe de nombreux outils pour mener cette tâche à bien. Les différents langages de programmation de Data Science tels que Python offre différentes bibliothèques permettant la création de graphiques avancés. On peut aussi citer des logiciels spécialisés tels que Tableau.
Le Machine Learning
Le Machine Learning est la compétence qui différencie réellement le Data Scientist du Data Analyst. Il est utilisé pour créer des modèles prédictifs, se basant sur les données du passé pour prédire les tendances futures.
Les différents algorithmes de Machine Learning comme les modèles de régression linéaire et logistiques permettent de résoudre divers problèmes. Un Data Scientist doit connaître le code de chacun de ces nombreux algorithmes, mais surtout la façon dont ils fonctionnent.
De cette manière, il est en mesure de choisir le bon modèle en fonction des problèmes à aborder. Il peut aussi configurer les hyperparamètres et réduire le taux d’erreur de son modèle.
Le Deep Learning
Le Deep Learning et les réseaux de neurones artificiels sont une sous-catégorie d’intelligence artificielle, sur laquelle reposent de nombreuses innovations récentes comme les véhicules autonomes ou les vidéos DeepFakes.
L’essor de cette branche de l’IA est lié aux récents progrès réalisés en termes de capacités de stockage et de calcul informatique. Un Data Scientist moderne se doit d’avoir des notions dans ce domaine.
Pour maîtriser le Deep Learning, il est nécessaire de manier un langage de programmation tel que Python et de disposer de connaissances en algèbre et en mathématiques. Les bibliothèques comme TensorFlow, Keras et PyTorch sont aussi des outils incontournables.
La compréhension de l’algèbre linéaire et des fonctions de plusieurs variables
L’algèbre linéaire et les fonctions de plusieurs variables constituent la base de beaucoup de techniques de calculs statistiques et de machine learning. Même s’ils sont implémentés avec R ou sklearn, certaines entreprises dont le produit est dirigé par les données peuvent décider de développer leurs propres implémentations pour améliorer leurs algorithmes ou leurs performances prédictives.
L’utilisation d’Hadoop
Si certaines entreprises ne l’exigent pas, la maîtrise de la plateforme Hadoop est le plus souvent requise. De même, une expérience avec les outils de traitement Hive et Pig est un argument supplémentaire en vue d’un recrutement. Les outils de cloud comme Amazon S3 ont également leur importance.
La programmation en SQL
Hadoop et les bases de données NoSQL se sont largement imposés dans le domaine du Big Data. Toutefois, la plupart des recruteurs exigent des candidats la maîtrise de la programmation en SQL pour pouvoir formuler et exécuter des requêtes. D’ailleurs, le SQL tend à redevenir le langage prédominant dans le Big Data en 2016.
La gestion de données non structurées
Pour devenir Data Scientist, il est indispensable de savoir gérer des données non structurées en provenance des réseaux sociaux, ou encore des flux vidéo ou audio. Ces données sont le principal challenge du Big Data.
Il est également important de savoir traiter les données comportant des imperfections, telles que des valeurs manquantes ou des chaînes de format incohérentes. Cette compétence est particulièrement importante au sein des entreprises n’étant pas habituées à l’analyse de données.
L’ingénierie logicielle
Au sein d’une petite entreprise peu accoutumée à la science des données, un Data Scientist doit avoir des compétences d’ingénieur logiciel. Celles-ci lui permettront notamment de prendre en charge le développement d’un produit dirigé par les données ou le data logging.
Des compétences en ingénierie logicielle sont indispensables au Data Scientist afin de créer des modèles de Machine Learning. Le professionnel doit connaître les bases du Software Engineering comme le cycle de vie d’un projet de développement.
Savoir écrire un code propre et efficace est très utile, et permet aussi de mieux collaborer avec les développeurs et le reste des équipes de l’entreprise. Des bases solides constituent un atout précieux.
Le déploiement de modèle
Souvent laissé de côté, le déploiement de modèle constitue pourtant une étape cruciale du Machine Learning. Il vise à permettre aux utilisateurs finaux d’utiliser le modèle, sans disposer de compétences techniques de Data Scientist.
En général, cette tâche de déploiement et de mise en production des modèles est prise en charge par le Machine Learning Engineer pouvant être perçue comme une évolution ou une spécialisation du Machine Learning. Le Data Scientist capable de déployer les modèles de Machine Learning apporte une immense valeur à son entreprise.
La curiosité intellectuelle
La curiosité intellectuelle est indispensable pour déceler les données les plus intéressantes et exploitables au sein d’un gigantesque volume de data. Pour mener à bien le travail de Data Scientist, il est nécessaire d’être créatif et de poser ses propres questions plutôt que de simplement répondre à celles qui se posent.
Le scientifique des données doit s’interroger sur les causes d’un événement et sur la manière dont il survient. Il doit s’interroger sur les conséquences possibles de chaque changement. L’interrogation perpétuelle est le » soft skill » le plus important du Data Scientist.
C’est cette curiosité qui lui permettra d’atteindre le but final du projet de Machine Learning, et de justifier les résultats de ses travaux. Elle lui permettra aussi de se tenir au courant des évolutions dans le domaine de la Data Science et de continuer à apprendre de jour en jour.
La narration
Les tableaux de données brutes ne parlent à personne. Pour transmettre et partager les résultats de ses analyses de données, un Data Scientist doit être capable de raconter une histoire sous forme de visualisation de données.
Les diagrammes et les graphiques sont des présentations interactives, compréhensibles par le cerveau humain d’une manière naturelle et intuitive. La narration est l’une des principales qualités du Data Scientist.
La pensée structurée
Les meilleurs Data Scientists sont en mesure de décomposer un problème en multiples parties afin de le résoudre plus efficacement. C’est ce que l’on appelle la pensée structurée.
Il s’agit d’une qualité très importante pour aborder les problèmes sous différents angles. Certains possèdent cette manière de penser de façon innée, mais il est aussi possible de la développer…
L’esprit d’un entrepreneur
Pour parvenir à exploiter le Big Data d’une entreprise, il est nécessaire de comprendre les problèmes à résoudre et les nouvelles possibilités que les données peuvent offrir. C’est pourquoi le Data Scientist doit comprendre le monde de l’entreprise en général et l’industrie à laquelle il est affilié plus particulièrement.
Le sens de la communication
Intégré au sein de l’entreprise, le Data Scientist doit impérativement être en mesure de communiquer ses découvertes techniques aux autres employés, des pôles marketing ou commerciaux par exemple. Son rôle est d’aider les décideurs à prendre les bonnes décisions, en leur fournissant les informations nécessaires.
Il doit également comprendre les problèmes des autres équipes et les aider à relever ces défis grâce à l’analyse des données. Pour ce faire, il est également important de maîtriser les outils de visualisation de données tels que ggplot ou d3.js.
En conclusion, les compétences requises pour un Data Scientist sont nombreuses et spécifiques. Avant de décider d’entreprendre une formation ou une carrière dans ce domaine, il est nécessaire de déterminer si vous avez, oui ou non, le profil d’un scientifique des données.
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Quelles sont les meilleures formations françaises pour devenir Data Scientist ?
En France, on compte actuellement une quarantaine de formations au métier de Data Scientists. Des masters universitaires, des mastères spécialisés, des Master of Science, des spécialisations de 3e année, et des MBA permettent d’accéder aux compétences nécessaires pour devenir Data Scientist.
On peut diviser ces formations en trois catégories principales. Tout d’abord, les cursus proposés par des écoles d’ingénieurs ou des universités scientifiques. L’Ensai, l’Ensae, Polytechnique, Télécom ParisTech, Télécom Nancy, CY Tech (EISTI), Epita, proposent toutes un programme de Data Science.
Les formations universitaires
En termes de formations universitaires, Reims-Champagne-Ardenne propose un Master Statistique pour l’évaluation et la prospective. Louis-Lumière Lyon-II offre un M2 Data Mining et parcours Business Intelligence et Big data. L’Université Dauphine propose un Executive Master Statistique et Big data. À l’UPMC, les étudiants peuvent obtenir un master et un certificat Data science.
Un master Informatique-données à Nantes, un master Data Science à Nice-Sophia, et un master Big data et fouille de données à Paris-VIII. À elle seule, l’université Paris-Saclay réunit 45 formations de Data Sciences : 12 masters, 5 certificats, 8 spécialités d’ingénieurs, 4 MBA…
La deuxième catégorie est celle des écoles de management. Parmi les écoles proposant des MS, des MSc ou des spécialisations de troisième année, on compte Télécom EM, Neoma, HEC, Audencia, l’Inseec, l’Ieseg, l’ECE, l’ESC Rennes ou encore l’Essca, l’Ecole de management du pôle Léonard-de-Vinci et l’Institut de l’Internet et du multimédia.
La troisième catégorie est celle des formations conjointes ingénieurs-management. Parmi les établissements proposant de telles formations, on peut citer l’instar l’Essec et Centrale-Supélec, l’EPSI et l’Esilv.
Les instituts de formation spécialisés
Enfin, il existe également des organismes de formation spécialisés, à l’instar de DataScientest. Créée en 2015, DataScientest a su s’imposer comme le leader des formations en data science en France et l’un des acteurs majeurs en Europe. Plus de 30 groupes du CAC 40 font confiance à DataScientest pour le reskilling de leurs collaborateurs vers un métier de data scientist.
Depuis 8 mois maintenant, la formation est ouverte aux particuliers au coût de 4495 €. Le succès est au rendez-vous et plus de quinze sessions sont proposées cette année dans les formats intensifs/bootcamps ou continus. Moyennant des frais supplémentaires, la formation peut être cocertifiée par la Sorbonne.
Quel est le salaire d’un Data Scientist ? Y a t-il beaucoup d’offres d’emploi ?
En 2017, le Big Data devrait continuer à dominer le marché de l’emploi américain. De nouveau, Glassdoor place les Data Scientists au sommet de sa liste des 50 meilleurs métiers. Viennent ensuite les ingénieurs DevOps et les Data Technicians.
Le métier de Data Scientist est considéré comme le mieux payé, le plus satisfaisant et le plus recherché. Le salaire moyen d’un Data Scientist américain s’élève à 110 000 dollars. En France, le salaire d’un débutant est en général compris entre 45000 et 50000 euros par an. Par ailleurs, malgré l’apparition de nombreuses formations, les entreprises peinent toujours à trouver des profils suffisamment qualifiés.
Le métier de Data Scientist risque t-il de disparaître ?
Selon un rapport publié par Gartner Inc, plus de 40% des tâches effectuées par un Data Scientist seront automatisées d’ici 2020. Par conséquent, la productivité des Data Scientists va largement augmenter, au même titre que l’usage des données et des outils analytiques par les « citizen data scientists ».
Gartner définit les « citizen data scientists » comme des personnes qui créent ou génèrent des modèles en utilisant des outils de diagnostic avancés ou des outils prédictifs, mais dont la fonction principale n’est pas liée au champ des statistiques et de l’analytique. Ces personnes peuvent réduire l’écart les outils analytiques self-service utilisés par les entreprises, et les techniques analytiques avancées utilisées par les Data Scientists. Il est désormais possible d’effectuer des analyses pointues sans avoir besoin de compétences avancées.
La science des données est désormais un atout convoité par la plupart des entreprises, et c’est la raison pour laquelle les vendeurs de plateformes logicielles de données ou d’analyses cherchent en priorité à simplifier par l’automatisation de tâches variées telles que l’intégration de données et la création de modèles. Malgré tout, il est peu probable que le métier de Data Scientist soit remplacé par l’intelligence artificielle.
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FAQs
Who is No 1 data scientist in the world? ›
Andrew Ng is a scientist and professor at Stanford University, and he has made a name for himself in the data science community. Ng has been working on artificial intelligence since before it was trendy. His work has helped scientists revolutionize Google Brain—the company's massive AI project that is still underway.
Are data scientists really scientist? ›The data scientist role combines elements of several traditional and technical jobs, including mathematician, scientist, statistician and computer programmer. It involves the use of advanced analytics techniques, such as machine learning and predictive modeling, along with the application of scientific principles.
How do you answer why do you want to be a data scientist? ›Begin by sharing that you're passionate about data. You can also show your interest by explaining what drew you to the field. For example, you might mention that you enjoy problem-solving and statistical analysis, which led you to a career in data science. When answering, speak sincerely.
Is data scientist an IT job? ›Data Scientist is an IT enabled job
Like most IT jobs focus on helping their organization using a particular technology, Data Scientists focus on helping their organization use Data. They are experts in handling large amounts of data and are responsible for deriving business value.
The modern conception of data science as an independent discipline is sometimes attributed to William S. Cleveland. In a 2001 paper, he advocated an expansion of statistics beyond theory into technical areas; because this would significantly change the field, it warranted a new name.
What is a data scientist salary? ›Despite a recent influx of early-career professionals, the median starting salary for a data scientist remains high at $95,000. Mid-level data scientist salary. The median salary for a mid-level data scientist is $130,000. If this data scientist is also in a managerial role, the median salary rises to $195,000.
Is data scientist a good job? ›Yes, data science is a very good career with tremendous opportunities for advancement in the future. Already, demand is high, salaries are competitive, and the perks are numerous – which is why Data Scientist has been called “the most promising career” by LinkedIn and the “best job in America” by Glassdoor.
Is Python enough for data science? ›Python is a high-level, general-purpose programming language known for its intuitive syntax that mimics natural language. You can use Python code for a wide variety of tasks, but three popular applications include: Data science and data analysis. Web application development.
Can I become a data scientist at 50? ›You can become a data scientist at any age if you're willing to put in the work.
Are data science Interviews hard? ›Data science interviews can be particularly difficult due to the many proficiencies that you'll have to demonstrate (technical skills, problem solving, communication) and the generally high bar to entry for the industry.
How can I introduce myself in data science? ›
I want to pursue data science because I want the business to use data to maximize its value. I have 2 years of experience in data analytics and now I am focusing on marketing analytics as my niche, where I help the brand with valuable insights using the customer data, so they can make informed decisions.
Is data scientist a stressful job? ›Several data professionals have defined data analytics as a stressful career. So, if you are someone planning on taking up data analytics and science as a career, it is high time that you rethink and make an informed decision.
How many hours do data scientists work? ›Working conditions for data scientists are typically better than many corporate jobs, with 40-50 hour weeks (though this varies a lot on industry and team), and cultures of learning and mentorship are common.
Do I need a degree to be a data scientist? ›Education requirements for data science professionals vary by position, employer, and industry. Data scientists typically need at least a bachelor's degree in computer science, data science, or a related field. However, many employers in this field prefer a master's degree in data science or a related discipline.
Are data scientist happy? ›A solid majority of data scientists enjoy their work environment, probably contributing to overall higher satisfaction with working as a data scientist.
Do data scientists code? ›In a word, yes. Data Scientists code. That is, most Data Scientists have to know how to code, even if it's not a daily task. As the oft-repeated saying goes, “A Data Scientist is someone who's better at statistics than any Software Engineer, and better at software engineering than any Statistician.”
Who can study data science? ›Students should have a degree in one of the fields in science, technology, engineering, and mathematics (STEM background). So a data scientist eligibility in India is anyone who is from a STEM background, as it is one of the minimum requirements for data scientist that any newcomer should possess.
Who found data? ›Derived from Latin, 'data' meant 'a fact given or granted' — often as the basis for calculation. In 1663, John Graunt conducted one of the earliest recorded instances of data analysis. He studied the death records kept by London parishes.
Which country is best for data science? ›- United States. Data scientists in the US are paid handsome salaries amounting to USD 165,000 on average per year. ...
- Switzerland. In Switzerland, data scientists earn an average salary of USD140,000 annually. ...
- UK. ...
- Australia. ...
- Israel. ...
- China. ...
- Canada. ...
- India.
Data science is the field of study that combines domain expertise, programming skills, and knowledge of mathematics and statistics to extract meaningful insights from data.
Which job has highest salary? ›
- Medical Professionals (Doctors and Surgeons) Healthcare offers one of the highest salary jobs in India. ...
- Data Scientist. ...
- Machine Learning Experts. ...
- Blockchain Developer. ...
- Full Stack Software Developer. ...
- Product Management. ...
- Management Consultant. ...
- Investment Banker.
Anesthesiologists are trained physicians who have special training in preoperative care. This is one of the highest paying jobs in the world. They play a very important role in a surgical procedure, as they must ensure that the patient receives the correct type and correct dosage of anesthesia while under the scalpel.
Is being a data scientist hard? ›Data science is a difficult field. There are many reasons for this, but the most important one is that it requires a broad set of skills and knowledge. The core elements of data science are math, statistics, and computer science. The math side includes linear algebra, probability theory, and statistics theory.
How is life of data scientist? ›Most of my time as a data scientist is spent researching, writing algorithms and writing code to answer the questions about the data sets in question. A fundamental part of data science involves group work - obtaining the data, understanding the data, and understanding and analyzing what is wanted from the data.
Is data science better than computer science? ›Cristian Renella, CTO and founder of oMelhorTrato, offers the following as a rule of thumb. “If you like to build new things, then I would recommend computer science, but if you like to analyze, study and reach conclusions based on data that is generated in real time, then data science is for you,” Renella says.
Is data scientist a software engineer? ›Data science and software engineering both involve programming skills. The difference is that data science is more concerned with gathering and analyzing data, whereas software engineering focuses more on developing applications, features, and functionality for end-users.
Can I learn Python at 45 and get a job? ›For sure yes , if you have the desired skills and knowledge . No one will ever care about the age , there are plenty of jobs available in the field of python . Beside this you can also go for freelancing as an option.
Should I learn SQL or Python first? ›One thing to remember is that SQL is a big first step to some more complex languages (Python, R, JavaScript, etc.). Once you understand how a computer thinks, it is easy to learn a new programming language to analyze your data.
Is Python easier than SQL? ›Key differences
SQL is simpler and has a narrower range of functions compared to Python. Queries that SQL produces depend on functions, which are codes that perform specific tasks. However, SQL functions have fewer applications than Python.
Young Veer Shandilya caught his attention in the technological aspect of fiction in Sci-fi movies. His interest paved the way to becoming the youngest Junior Data Scientist (AI) at Clevered.com globally at 11.
Is 40 too old for data science? ›
It's never too late to start your data science journey. Although mid-career pivots can be daunting, it's possible to become a data scientist at any age.
What is the age limit for data scientist? ›No, age is just a number so you don't have to limit your ambition within the cage of age. To be a Data science professional you have to expertise the needed skills and tools.
Is it easy to crack data science interview? ›Most of the candidates find it challenging to get through the recruitment process. Every interview is a new learning experience, even though you've appeared in many interviews. It can be a challenging situation because you will have to answer the baffling questions reasonably and satisfactorily.
How do you crack a data scientist? ›- 7 Tips To Crack Data Science And Machine Learning Interviews! 7 Detailed Tips To Help You Perform Better In Data Science And Machine Learning Interviews. ...
- Hone Your Basics. ...
- Be Confident. ...
- Own Up To Your Resume. ...
- Show Your Passion. ...
- Focus On Specifics. ...
- Strong Honest Attitude. ...
- Make It A Habit To Make Brief Notes.
How Many Rounds of Interviews Are Common for a Data Science Job? Most data science interviews usually go for three to five rounds, and cover technical knowledge, culture fit, and soft skills.
How do I sell myself as a data scientist? ›Become an expert in Data Science
You cannot brand yourself as a data scientist without a good knowledge base about the field. You should gain knowledge in all areas and keep becoming better through constant learning.
The interviewer will also get to know how realistic you are with your career prospects. You can answer like this, " I see myself having grown both with regard to expertise in my field as well as with the company. I picture myself in a leadership role, contributing more to the growth of the organization".
Why should I study data science? ›Demand: Data Scientists are in High Demand
coming in at No. 4 on the list is machine learning engineer, a mid- to senior-level data science job. With great earning potential, thousands of jobs available, and the utter importance of this career, data scientists are highly sought after, making for a great career choice.
- Randy Lao.
- Alex Sandy Pentland.
- Kyle McKiou.
- Geoffrey Hinton.
- Kate Starchnyi.
- Jeff Hammerbacher.
- Dean Abbott.
- Andriy Burkov.
Alexander Karp – Palantir Technologies – $1.6 billion.
Who is popular data scientist? ›
Yann LeCun
LeCun is one of the most well known data scientists of our time.
Young Veer Shandilya caught his attention in the technological aspect of fiction in Sci-fi movies. His interest paved the way to becoming the youngest Junior Data Scientist (AI) at Clevered.com globally at 11.
How can I be a successful data scientist? ›- Earn a data science degree. Employers generally like to see some academic credentials to ensure you have the know-how to tackle a data science job, though it's not always required. ...
- Sharpen relevant skills. ...
- Get an entry-level data analytics job. ...
- Prepare for data science interviews.
There are three general steps to becoming a data scientist: Earn a bachelor's degree in IT, computer science, math, business, or another related field; Earn a master's degree in data or related field; Gain experience in the field you intend to work in (ex: healthcare, physics, business).
Which university is known for data science? ›1. Massachusetts Institute of Technology. Massachusetts Institute of Technology or MIT needs no introduction.
Is data scientist a good job? ›Yes, data science is a very good career with tremendous opportunities for advancement in the future. Already, demand is high, salaries are competitive, and the perks are numerous – which is why Data Scientist has been called “the most promising career” by LinkedIn and the “best job in America” by Glassdoor.
Are data scientists happy? ›A solid majority of data scientists enjoy their work environment, probably contributing to overall higher satisfaction with working as a data scientist.
What is a data scientist salary? ›Despite a recent influx of early-career professionals, the median starting salary for a data scientist remains high at $95,000. Mid-level data scientist salary. The median salary for a mid-level data scientist is $130,000. If this data scientist is also in a managerial role, the median salary rises to $195,000.
What is next after data science? ›You might start out as a data analyst before advancing to senior-level analyst, analytics manager, director of analytics, or even chief data officer (CDO). If you're interested in pursuing this path, you'll want to focus on developing your leadership skills alongside your data skills.
Who is the first female data scientist in India? ›Rwitwika Bhattacharya is the founder of Swaniti initiative, a non profit that provides development solutions to decision makers across South Asia. Through her organisation, Rwitwika has facilitated important governmental programs and has been a pioneer in tying up the use of data science to governance.
Which website is best for data science? ›
- Coursera.
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- Udacity.
- Edureka.
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How long does it take to become a data scientist? ›On average, to a person with no prior coding experience and/or mathematical background, it takes from 7 to 12 months of intensive studies to become an entry-level data scientist. It is important to keep in mind that learning only the theoretical basis of data science may not make you a real data scientist.
Is C programming required for data science? ›C and C++ are proving to be efficient when it comes to data science applications. The world of data science usually resides in high-level, declarative programming languages. Python is one such example among the various programming languages, that is extensively used in data science.