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La science des 诲辞苍苍茅别蝉 est un domaine interdisciplinaire qui utilise des algorithmes, des proc茅dures et des processus pour examiner de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 afin de d茅couvrir des mod猫les cach茅s, de fournir des indications et d'orienter la prise de d茅cision. Pour cr茅er des mod猫les de pr茅diction, les data scientists utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique avanc茅s pour trier, organiser et extraire des informations 脿 partir de 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et non structur茅es.

La science des 诲辞苍苍茅别蝉 est un domaine en plein essor qui s'applique 脿 de nombreux secteurs d'activit茅 et qui offre de nombreuses possibilit茅s d'emploi, de la recherche 脿 l鈥檌ng茅nierie informatique. D茅couvrez comment utiliser la science des 诲辞苍苍茅别蝉 dans le monde r茅el, les perspectives d'emploi dans ce domaine, les comp茅tences requises et les dipl么mes n茅cessaires pour d茅crocher un emploi.

Qu'est-ce que la science des 诲辞苍苍茅别蝉 ?

La science des 诲辞苍苍茅别蝉 est l'茅tude des 诲辞苍苍茅别蝉, tout comme la biologie marine est l'茅tude des formes de vie biologique vivant dans la mer. Les data scientists posent des questions sur des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 sp茅cifiques et utilisent ensuite l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 et l'analyse avanc茅e pour trouver des mod猫les, cr茅er des mod猫les pr茅dictifs et d茅velopper des connaissances qui guident la prise de d茅cision au sein des entreprises.

Comment la science des 诲辞苍苍茅别蝉 茅volue-t-elle dans les sciences ?

Dans les sciences, la science des 诲辞苍苍茅别蝉 a tendance 脿 prendre de l鈥檌mportance, notamment dans le g茅nie g茅n茅tique et le calcul, la biologie des syst猫mes artificiels et m锚me les r茅seaux neuronaux artificiels. En outre, la science des 诲辞苍苍茅别蝉, dans le domaine des soins de sant茅, modifie la mani猫re dont les patients sont diagnostiqu茅s et trait茅s afin de cr茅er des approches personnalis茅es plus efficaces.

Applications de la science des 诲辞苍苍茅别蝉

Bien que la science des 诲辞苍苍茅别蝉 s'attache souvent 脿 donner un sens 脿 des points de 诲辞苍苍茅别蝉 abstraits, son impact se fait sentir concr猫tement dans le monde d'aujourd'hui. Des exemples de services bas茅s sur la science des 诲辞苍苍茅别蝉 ou aliment茅s par la science des 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent 锚tre trouv茅s tout autour de nous. En voici quelques-uns que vous avez peut-锚tre vus.

1. Soins de sant茅

Les applications de la science des 诲辞苍苍茅别蝉 sont particuli猫rement b茅n茅fiques pour les soins de sant茅, o霉 elles sont utilis茅es 脿 des fins tr猫s diverses, notamment :

• L'analyse d'images m茅dicales

• La g茅nomique et la g茅n茅tique

• La recherche et le d茅veloppement en pharmacie

• Les chatbots m茅dicaux et les assistants virtuels

M锚me les op茅rations m茅dicales ont b茅n茅fici茅 des innovations de la science des 诲辞苍苍茅别蝉. Gr芒ce 脿 une s茅rie de m茅thodes et de frameworks, tels que MapReduce, la science des 诲辞苍苍茅别蝉 a 茅t茅 utilis茅e pour identifier les tumeurs malignes, les st茅noses art茅rielles et la d茅limitation des organes. Les machines 脿 vecteurs de support (SVM), l'indexation des images de soins de sant茅 bas茅e sur le contenu et l'analyse par ondelettes font partie des approches d'apprentissage automatique utilis茅es pour classer les textures solides.

Qu'est-ce que la science des 诲辞苍苍茅别蝉 en IA ?

La science des 诲辞苍苍茅别蝉 utilise des m茅thodes et des outils statistiques pour tirer des informations 脿 partir de diff茅rents types de 诲辞苍苍茅别蝉. L'intelligence artificielle va plus loin, en utilisant les 诲辞苍苍茅别蝉 pour r茅soudre des probl猫mes et 芦 apprendre 禄 d'une mani猫re qui imite la cognition humaine. La science des 诲辞苍苍茅别蝉 et l'intelligence artificielle sont toutes deux impliqu茅es dans l'analyse pr茅dictive, l'apprentissage automatique et les processus d'assurance qualit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉, entre autres applications.

2. Le commerce 茅lectronique

La science des 诲辞苍苍茅别蝉 a eu un impact sur le secteur du commerce 茅lectronique de diverses mani猫res, en aidant les entreprises 脿 identifier leurs march茅s cibles, 脿 anticiper les biens et les services et 脿 optimiser la formation des prix. Le traitement du langage naturel (NLP) et les moteurs de recommandation, en particulier, se sont r茅v茅l茅s extr锚mement b茅n茅fiques pour les entreprises de commerce 茅lectronique qui emploient ces m茅thodes pour analyser les achats des clients et se faire une id茅e des strat茅gies de croissance potentielles. En outre, les professionnels utilisent souvent le NLP pour analyser des textes et des enqu锚tes en ligne, ce qui aide les entreprises 脿 fournir des services de qualit茅 脿 leurs clients.

3. Les transports

La science des 诲辞苍苍茅别蝉 a 茅t茅 au c艙ur de certaines des innovations les plus marquantes dans le domaine des transports au cours des deux derni猫res d茅cennies.

Si les v茅hicules autonomes sont probablement le d茅veloppement de la science des 诲辞苍苍茅别蝉 qui attire le plus l'attention dans le monde des transports, les data scientists ont 茅galement jou茅 un r么le fondamental dans la production de statistiques sur la consommation de carburant, l'analyse du comportement des conducteurs et le suivi des performances des v茅hicules. En combinant l'apprentissage par renforcement et l'automatisation, les constructeurs automobiles pourraient cr茅er des v茅hicules plus intelligents et plus s没rs empruntant de meilleurs itin茅raires.

Salaire et perspectives d'emploi en science des 诲辞苍苍茅别蝉

Les data scientists gagnent un salaire sup茅rieur 脿 la moyenne et ont des perspectives d'emploi positives. Selon Glassdoor, le salaire annuel moyen des data scientists est de 鈧� 48 000 en d茅cembre 2024 []. En outre, France Strat茅gie pr茅voit que les data scientists, ainsi que d'autres emplois dans le domaine de l'informatique et de l鈥櫭﹖ude de 诲辞苍苍茅别蝉, conna卯tront une croissance de 26 pour cent entre 2019 et 2030, ce qui se traduira par environ 115 000 cr茅ations de postes [].

Emplois en science des 诲辞苍苍茅别蝉

Il existe de nombreux emplois dans le domaine de la science des 诲辞苍苍茅别蝉. Parmi les postes les plus courants, citons

• Data analyst

• Ing茅nieur en machine learning

• Ing茅nieur data

• Data scientist

• Administrateur de base de 诲辞苍苍茅别蝉

• Business analyst

• Analyste produit

• Analyste financier

• D茅veloppeur data

Formation requise

Pour pr茅tendre 脿 un poste de data scientist d茅butant, vous devrez tr猫s probablement 锚tre titulaire d'un master ou d鈥檜n dipl么me d鈥檌ng茅nieur informatique avec une sp茅cialisation en statistique ou en big data.

Certifications courantes

Que vous souhaitiez obtenir une certification par l'interm茅diaire d'une universit茅 agr茅茅e, acqu茅rir une formation suppl茅mentaire en tant que jeune dipl么m茅, am茅liorer vos comp茅tences relatives aux produits d鈥檜ne entreprise ou mettre en valeur vos comp茅tences en mati猫re d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, il existe probablement un programme de certification utile pour vous. Les certifications suivantes sont couramment acquises pour une carri猫re dans la science des 诲辞苍苍茅别蝉 :

• Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer

• Dell EMC Data Science Track (EMCDS)

• Google Professional Data Engineer Certification

• IBM Data Science Professional Certificate

• Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

• Open Certified Data Scientist (Open CDS)

• SAS Certified Data Scientist (en anglais)

• Tensorflow developer Certificate

Comp茅tences et outils en science des 诲辞苍苍茅别蝉

Les data scientists doivent disposer d'un ensemble de comp茅tences techniques et professionnelles bien aff没t茅es pour s'assurer qu'ils font le meilleur travail possible. Voici quelques-unes des principales comp茅tences dont vous aurez besoin pour r茅ussir.

Comp茅tences humaines

• R茅ceptivit茅/ouverture d'esprit

• Communication

• Empathie

• Professionalisme

• Esprit d'茅quipe

• Capacit茅 d鈥檌nnover

Comp茅tences techniques

• Alg猫bre lin茅aire

• Techniques du machine learning techniques

• Calcul 脿 plusieurs variables

• Statistiques

• Compr茅hension des algorithmes

• Cr茅ation et maintenance d'algorithmes

• Ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour la recherche d'informations

Les outils

Les data scientists sont des d茅cideurs cl茅s charg茅s d'茅valuer et de manipuler des quantit茅s massives de 诲辞苍苍茅别蝉 organis茅es ou non. Pour ce faire, ils utilisent une vari茅t茅 d'outils et de langages informatiques, dont les plus courants sont des programmes tels que SAS, Excel, Tableau, et Apache Spark [].

Poursuivre l鈥櫭﹖ude de la science des 诲辞苍苍茅别蝉

La science des 诲辞苍苍茅别蝉 combine des outils statistiques, des m茅thodes analytiques, des algorithmes d'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et votre expertise en la mati猫re pour obtenir des informations sur vos 诲辞苍苍茅别蝉. Ceci peut 茅clairer votre prise de d茅cision et les prochaines 茅tapes.

La premi猫re 茅tape pour entrer dans le domaine de la science des 诲辞苍苍茅别蝉 est d'acqu茅rir les comp茅tences techniques dont vous avez besoin pour le travail. Si vous d茅butez, vous pouvez envisager l鈥�IBM Data Science Certificat Professionnel pour acqu茅rir des comp茅tences en science des 诲辞苍苍茅别蝉 tr猫s demand茅es comme Python, SQL, la visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉, et plus encore, en moins de six mois. Ce certificat professionnel, qui s'adresse aux d茅butants, ne n茅cessite aucune exp茅rience ou formation pr茅alable.