La « Data Science », une technologie révolutionnaire!

La data science est devenue une technologie révolutionnaire dont tout le monde semble parler. Jugée comme le « travail le plus sexy du 21e siècle », la data science est un mot à la mode et très peu de gens connaissent cette technologie dans son vrai sens.
Alors que de nombreuses personnes souhaitent devenir Data Scientists, il est essentiel de peser le pour et le contre de ce métier et de lui donner une image réelle. Dans cet article, nous allons discuter de ces points en détail et vous fournir les informations nécessaires sur ce métier.

Introduction

La data science est l’étude des données. Elle consiste à extraire, analyser, visualiser, gérer et stocker des données afin de créer des informations. Ces informations aident les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données.
Ce métier nécessite l’utilisation de données structurées et non structurées. Il s’agit d’un domaine multidisciplinaire qui trouve ses racines dans les statistiques, les mathématiques et l’informatique.
C’est l’un des emplois les plus recherchés en raison de l’abondance de postes en sciences des données et d’une échelle de salaires lucrative. C’était donc une brève présentation de la data science, maintenant explorons les avantages et les inconvénients de ce métier.

Avantages et inconvénients du  « Data Science »

Le domaine de la science des données est énorme et a sa propre part d’avantages et de limites. Nous allons donc mesurer ici les avantages et les inconvénients.
Cet article vous aidera à vous évaluer et à prendre le bon chemin dans le domaine de la data science.

Avantages

1. C’est un métier très demandé


Effectivement, c’est un métier très demandé. Les demandeurs d’emploi potentiels ont de nombreuses opportunités. C’est l’emploi qui connaît la plus forte croissance sur Linkedin et on prévoit qu’il créera 11,5 millions d’emplois d’ici 2026. Cela fait de la data science un secteur d’emploi hautement employable.


2. Abondance de postes


Il y a très peu de personnes qui ont les compétences requises pour devenir un Data Scientist complet. C’est un domaine qui est donc moins saturé que les autres secteurs des IT. Par conséquent, c’est un domaine très abondant et offre de nombreuses opportunités.


3. Une carrière très bien rémunérée


Le métier des data scientists est l’un des emplois les mieux rémunérés. Cela fait de la data science une option de carrière très lucrative.

4. C’est un domaine très polyvalent


Il existe de nombreuses applications de la data science. Elle est largement utilisée dans les secteurs des soins de santé, de la banque, des services de conseil et du commerce électronique. C’est un domaine très polyvalent. Vous aurez donc la possibilité de travailler dans différents domaines.


5. La data science améliore les données


Les entreprises ont besoin de Data Scientists qualifiés pour traiter et analyser leurs données. Ils ne se contentent pas d’analyser les données, mais améliorent également leur qualité. Par conséquent, la Data Science s’occupe d’enrichir les données et de les rendre meilleures pour leur entreprise.


6. Les Data Scientists


sont très prestigieuxLes Data Scientists permettent aux entreprises de prendre des décisions commerciales plus intelligentes. Les entreprises s’appuient sur les Data Scientists et utilisent leur expertise pour fournir de meilleurs résultats à leurs clients. Ils occupent ainsi une place importante dans l’entreprise.


7. Plus de tâches ennuyeuses


La data science a aidé diverses industries à automatiser des tâches redondantes. Les entreprises utilisent des données historiques pour entraîner les machines afin de réaliser des tâches répétitives. Cela a permis de simplifier les tâches ardues qu’effectuaient les humains auparavant.


8. La data science rend les produits plus intelligents


La data science implique l’utilisation de l’apprentissage automatique qui a permis aux industries de créer de meilleurs produits adaptés spécifiquement aux expériences des clients. Par exemple, les systèmes de recommandation utilisés par les sites de commerce électronique fournissent des informations personnalisées aux utilisateurs sur la base de leurs achats passés. Cela permet aux ordinateurs de comprendre le comportement humain et de prendre des décisions basées sur des données.


9. La data science peut faire de vous une meilleure personne


La data science vous permettra non seulement de faire une belle carrière, mais aussi de vous épanouir sur le plan personnel. Vous serez capable d’avoir une attitude de résolution de problèmes. Comme de nombreux postes, la data science fait le pont entre l’informatique et la gestion, vous pourrez profiter du meilleur des deux mondes.

Inconvénients

Si la data science est une option de carrière très lucrative, ce domaine présente également divers inconvénients. Afin de tout savoir sur la data science, nous devons également citer ses limites. En voici quelques-unes :


1. La data science est un terme flou


Bien évidemment c’est un terme très général et n’a pas de définition précise. Bien qu’il soit devenu un mot à la mode, il est très difficile d’écrire la signification exacte d’un Data Scientist. Le rôle spécifique d’un Data Scientist dépend du domaine dans lequel l’entreprise se spécialise. Si certains ont décrit la data science comme le quatrième paradigme de la science, peu de critiques l’ont qualifiée de simple changement d’image de la statistique.


2. La maîtrise de la data science est presque impossible


La science des données est issue de la statistique, de l’informatique et des mathématiques. Il est loin d’être possible de maîtriser chaque domaine et d’être expert dans chacun d’eux de manière équivalente. Bien que de nombreux cours en ligne aient tenté de combler le manque de compétences auquel l’industrie de la data science est confrontée, il n’est toujours pas possible d’être compétent dans ce domaine compte tenu de son immensité. Une personne ayant une formation en statistiques peut ne pas être en mesure de maîtriser l’informatique à court terme pour devenir un Data Scientist compétent. Il s’agit donc d’un domaine dynamique et en constante évolution qui exige de la personne qu’elle continue à apprendre les différentes voies de la data science.


3. Une connaissance dans le domaine est nécessaire


Un autre inconvénient de la data science est sa dépendance à la connaissance du domaine. Une personne ayant une expérience considérable en statistiques et en informatique aura du mal à résoudre les problèmes de la data science sans des connaissances de base. Il en va de même pour l’inverse. Par exemple, un secteur de la santé travaillant sur l’analyse de séquences génomiques aura besoin d’un employé adéquat ayant des connaissances en génétique et en biologie moléculaire. Cela permet aux data scientists de prendre des décisions calculées afin d’aider l’entreprise. Cependant, il devient difficile pour un Data Scientist issu d’un autre milieu d’acquérir des connaissances dans un domaine spécifique. Cela rend également difficile la migration d’un secteur à l’autre.


4. Des données arbitraires peuvent donner des résultats inattendus


Un Data Scientist analyse les données et fait des prédictions précises afin de faciliter le processus de décision. Souvent, les données fournies sont arbitraires et ne donnent pas les résultats escomptés. Elles peuvent également échouer en raison d’une mauvaise gestion et d’une mauvaise utilisation des ressources.


5. Le problème de la confidentialité des données


Pour de nombreuses industries, les données sont leur carburant. Les data scientists aident les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données. Cependant, les données utilisées dans le processus peuvent porter atteinte à la vie privée des clients. Les données personnelles des clients sont visibles par la société mère et peuvent parfois provoquer des fuites de données en raison d’un manque de sécurité. Les questions éthiques concernant la préservation de la vie privée des données et son utilisation ont été une préoccupation pour de nombreuses industries.

Résumé

Après avoir pesé le pour et le contre de la data science, nous sommes en mesure d’envisager l’ensemble de ce domaine. Si la data science présente de nombreux avantages lucratifs, elle souffre également de ses inconvénients. Étant un domaine moins saturé et très rémunérateur qui a révolutionné plusieurs domaines, il a également ses propres antécédents si l’on considère l’immensité du domaine et sa nature interdisciplinaire. La science des données est un domaine en constante évolution qui prendra des années à se perfectionner.

En fin de compte, c’est à vous de décider si les avantages de la science des données vous motivent à en faire votre future carrière ou les inconvénients qui vous aident à prendre une décision prudente !

Nous espérons que vous avez aimé notre article sur les avantages et les inconvénients de la science des données. Faites-nous part de vos réactions en nous faisant part de vos commentaires.

Découvrez nos articles orientés digital

Visitez notre Site Web

Site Footer