Études : carrière Data Sciences ou Intelligence artificielle ?
Introduction
Aujourd’hui, dans l’immense univers des avancées technologiques, les filières scientifiques et techniques se multiplient au jour le jour. Les jeunes lucides voient clairement des opportunités garanties et résilientes dans le monde professionnel de demain. Car oui, nous y somme déjà ! La technologie gouverne tous les aspects de l’industrie. De même, l’information est devenue le carburant qui dynamise le monde des affaires, permettant une ascension économique jamais vue auparavant. Nous allons essayer, dans cet article, d'écarquiller vos connaissances des deux technologies, afin de déceler ce qui fait partie de l’une et de l’autre. Ainsi, vous découvrirez laquelle des deux, Data Sciences ou Intelligence artificielle, pourra mieux vous convenir.
Contenu :
Data Sciences vs intelligence artificielle : les différences clés
La science des données est une science à part entière
Que faut-il étudier pour devenir expert en IA ?
L’intelligence artificielle est un outil pour Data Scientist, et vice versa !
Les Débouchées possibles en Data Sciences
Analyste de données (Data Analyst)
Ingénieur de données (Data Engineer)
Les postes à pourvoir en intelligence artificielle
Développeur Business Intelligence
Analyste en Business Intelligence
Une option à laquelle vous n’aviez sans doute pas pensé : devenir indépendant !
Data Sciences vs intelligence artificielle : les différences clés
La science des données et l'intelligence artificielle sont deux domaines distincts. Ils ont en effet quelques points en commun et plusieurs différences ; notamment en termes de prérequis, outils et débouchés.
Les Data Sciences représentent un processus complet qui implique un prétraitement, une analyse, une visualisation et une prédiction. L'intelligence artificielle, en revanche, est la mise en œuvre d'un modèle prédictif pour prévoir les événements futurs. La première comprend diverses techniques statistiques tandis que la deuxième se base sur des algorithmes informatiques.
Les outils impliqués dans le domaine de Data Sciences sont nombreux comparés à ceux utilisés dans l'IA. Ils impliquent par la même occasion plusieurs étapes d’analyse et de gestion des informations à partir de cette dernière. Cependant et contre intuitivement, les sciences de données n'impliquent pas un degré élevé de traitement scientifique par rapport à l'IA. On peut donc dire que les Data Sciences consistent essentiellement à trouver des modèles cachés dans les données et de les convertir en utilisant des informations statistiques. Tandis que l’IA se charge de construire des modèles qui imitent la compréhension humaine, et qui vont conférer une autonomie aux machines et aux processus.
La science des données est une science à part entière
Comme mentionné précédemment, les sciences de données impliquent divers domaines sous-jacents comme la statistique et la programmation. Par conséquent, un Data Scientist doit être habile avec les maths et l’algorithmique afin de comprendre les tendances et les modèles dans les données. Cette forte exigence de compétences confère aux sciences de données une quantité d'apprentissage abrupte.
Les responsabilités d’un Data Scientist peuvent varier d’une industrie à l’autre. Essentiellement, il aide l'entreprise à prendre des décisions concises basées sur les données. Il est responsable de l'extraction des données à l'aide de requêtes SQL ou NoSQL, du nettoyage de diverses anomalies, de l'analyse des modèles et de l'application de modèles prédictifs pour générer des informations futures.
Que faut-il étudier pour devenir expert en IA ?
Contrairement aux sciences de données, où les compétences requises sont très spécifiques, les exigences des entreprises en termes de connaissances en intelligence artificielle peuvent être clairsemées. Généralement, un expert en IA doit avoir une fine connaissance des réseaux de neurones, ou du réseautage bayésien en général. Il doit également justifier d’une expérience avec les langages de programmation populaires tel que R et Python. Parfois, d’autres selon les outils et plateformes utilisés pour l’apprentissage automatique et le déploiement de modèles. Un savoir dans la théorie des sciences cognitives, physique et robotique est un très bon atout pour les personnes qui envisagent une carrière dans les firmes de gadgets autonomes et dans l'industrie de l’internet des objets. Intrinsèquement, les entreprises peuvent demander différents niveaux de connaissances mathématiques (algèbre, calcul scientifique, algorithmique, probabilités et statistiques).
Par ailleurs, un ingénieur logiciel confirmé peut facilement devenir un développeur d'intelligence artificielle, avec l’aide de quelques cours sur l’IA.
L'intelligence artificielle est un outil pour Data Scientist, et vice versa !
Nous avons parlé plus haut des algorithmes d’apprentissages automatiques comme étant une connaissance exigée des Data Scientists. Ce terme n’a rien de particulier, puisqu’il s’agit tout simplement d'intelligence artificielle.
Pour un Data Scientist, l'intelligence artificielle est un outil ou une procédure. Cette procédure se situe au sommet des autres méthodologies utilisées pour l'analyse des données.
Divers rôles et exigences de l'entreprise mettent également en évidence les principales différences entre l'intelligence artificielle et la science des données.
Les Débouchées possibles en Data Sciences
Les postes à pourvoir en suivant une carrière en science de données sont - et ne se limitent pas à - : data analyst, data scientist, data Engineer ...
Il existe toute une palette de vocations si vous prévoyez une carrière en Data Sciences. La liste ne cesse de s’étendre au fur et à mesure que les entreprises aient du besoin pour le traitement d’information. Nous vous présentons donc ce guide de carrière pour vous aider dans votre quête.
Nous allons maintenant examiner certains des différents titres qui peuvent vous être accessibles avec un cursus en sciences de données.
Analyste de données (Data Analyst)
Salaire moyen : 68.000 $
Il s’agit d’un poste généralement considéré comme réservé aux juniors du domaine des Data Sciences. Son travail principal consiste à examiner les données de l'entreprise ou de l'industrie. Puis, les utiliser pour répondre à des questions commerciales. Ensuite, communiquer ces réponses aux autres équipes de l'entreprise pour qu'elles soient prises en considération. Un analyste de données pourrait s'occuper de la consultation des données de vente d'une campagne de marketing pour évaluer son efficacité. Cela implique d'accéder aux données, les trier et sélectionner celles qui permettront d'effectuer une analyse statistique pour répondre aux questions pertinentes. Puis, visualiser et communiquer les résultats.
Les analystes de données peuvent travailler avec diverses équipes au sein de la même entreprise. Il leur sera affecté comme mission, par exemple, d’explorer les informations à partir des données fournies plutôt que de prédire les résultats futurs avec l'apprentissage automatique.
Un data analyste doit s’attendre à devoir communiquer une analyse de données complexe de manière claire et compréhensible à des personnes qui peuvent n’avoir ni connaissances en statistiques ni expérience en programmation.
Compétences requises : si vous recherchez des postes d'analyste de données, vous devez disposer d’un niveau avancé en programmation en Python ou R avec une maîtrise des requêtes SQL, des compétences en nettoyage et visualisation de données et des notions mathématiques concises en probabilité et statistiques.
Data Scientist
Salaire moyen : 120.931 $ $
Les scientifiques des données ont beaucoup de tâches en commun avec les analystes de données. En plus, ils sont tenus de créer des modèles d'apprentissage automatique pour faire des prédictions précises à partir des données passées. Un data scientist a souvent plus de liberté, comparé à un data analyst, pour poursuivre ses propres idées et expérimenter afin de trouver des modèles et des tendances intéressantes dans les données auxquelles il est confronté.
Un data scientist sera invité à évaluer comment un changement de stratégie marketing pourrait influer sur un tel ou tel résultat de l’entreprise. Cela implique énormément de travail d'analyse des données, mais nécessite également la construction et la formation d'un modèle d'apprentissage automatique.
Les scientifiques des données se chargent de collecter, d'analyser et d'interpréter de grands ensembles de données complexes en tirant parti à la fois de l'apprentissage automatique et de l'analyse prédictive. Ils jouent également un rôle vital dans le développement d'algorithmes qui permettent la collecte et le nettoyage des données pour l'analyse.
Compétences requises : En plus des compétences requises pour un analyste de données, un data scientist devra aussi se munir d’une solide compréhension des méthodes d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées. Il doit potentiellement être familiarisé avec des outils comme Apache Spark, Ruche, Hadoop, MapReduce …, etc.
Les entreprises qui embauchent s'attendent souvent à ce que les scientifiques des données soient hautement qualifiés. Un diplôme d'études supérieures en informatique vous favorise davantage pour ce poste.
Ingénieur de données (Data Engineer)
Salaire moyen : 132 653 $
Un ingénieur de données est en charge de gérer l'infrastructure de données d'une entreprise. Son travail nécessite beaucoup moins d'analyses statistiques et beaucoup plus de développement de logiciels. Il devra donc avoir plus de compétences en programmation. Dans une entreprise dotée d'une équipe de données, l'ingénieur des données peut être responsable de la création de pipelines afin de fournir rapidement et dans un format utilisable les dernières données concernant l’activité de l’entreprise. Ces données vont être par la suite confiées aux analystes de données et aux scientifiques. Il est également responsable de la construction et de la maintenance de l'infrastructure pour le stockage et l’accès aux données utilisées.
Compétences requises : Le travail des ingénieurs de données se focalise davantage sur le développement logiciel. Les entreprises demandent généralement des compétences avancées en programmation (généralement en Python). L’entreprise pourra ensuite avoir ses propres exigences d’outils et de technologies, selon ses besoins..
Les ingénieurs de données, semblablement aux autres, doivent avoir des compétences SQL avancées et probablement une familiarité avec un système comme PostgreSQL.
Architecte Big Data
Salaire moyen : 151 307 $.
Les ingénieurs et architectes du Big Data comptent parmi les emplois les mieux rémunérés en intelligence artificielle. Ils jouent un rôle essentiel dans le développement de solutions permettant aux systèmes des entreprises de communiquer entre eux et de rassembler les données propices à créer des meilleurs produits et une perception plus précise des besoins du marché et de ses réponses aux produits fournis.
Compétences requises : Les ingénieurs et architectes du Big Data prennent généralement en charge la planification, la conception et le développement de l'environnement du Big Data sur les systèmes Hadoop et Spark.
Pour ce poste, les entreprises font plus confiance aux professionnels doctorants en mathématiques, en informatique ou un domaine connexe. Ces derniers doivent justifier d’une expérience significative de programmation C ++, Java, Python et Scala. Ils doivent également avoir les atouts d’analyse, de visualisation et de migration de données.
Les postes à pourvoir en intelligence artificielle
Les métiers de l'IA sont de plus en plus nombreux. Ils comprennent : Ingénieur Machine Learning, développeur BI, Analyste en BI, etc.
Les débouchées listés précédemment décrivent les différents rôles que peuvent jouer les experts en science des données dans une entreprise. Ainsi, il existe une variété d'autres postes qui se rapportent plus au côté développement typique de l'intelligence artificielle. Ci-dessous, quelques exemples :
Ingénieur Machine Learning
Salaire moyen : 114 856 $
Il existe beaucoup de chevauchement entre les fonctions d’un ingénieur en machine learning et un data scientist. Dans certaines entreprises, ce titre signifie simplement un data scientist ayant des compétences approfondies en machine learning.
Il ne faut cependant pas faire d’amalgame ; l’intitulé de ce poste fait référence à un data scientist spécialisé dans l'apprentissage machine plutôt qu'un ingénieur logiciel capable de créer des produits déployables qui utilisent l'apprentissage machine.
Bien que les détails varient, pratiquement tous ces postes nécessitent des compétences en programmation, en science des données et une connaissance assez avancée des techniques d'apprentissage automatique. Les entreprises favorisent les candidats qui ont assez d'expérience dans les pratiques du développement agile et habitués aux outils de développement logiciel IDE comme Eclipse et IntelliJ.
Le rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique est au cœur des projets de l'IA. Ainsi, il convient aux candidats issus de la recherche appliquée et de la science des données.
Les ingénieurs d'apprentissage automatique devraient également être en mesure d'appliquer des modèles prédictifs et de tirer parti du traitement du langage naturel lorsqu'ils travaillent avec d'énormes ensembles de données.
Les candidats doivent démontrer une connaissance pratique approfondie des langages de programmation modernes tels que Python, JAVA, Scala, etc. Ainsi, la priorité est souvent attribuée aux professionnels de la technologie possédant de solides compétences. Ou, mieux, ceux issues d’une formation en mathématiques.
Développeur Business Intelligence
Salaire moyen : 92 278 $.
Les carrières en intelligence artificielle comprennent également le poste de développeur d'intelligence d'affaires. Il s’agit d’ailleurs de l’un des postes dont la demande est prédestinée à croître rapidement grâce aux multiples transformations apportées par l’IA dans de nombreuses industries.
L'objectif principal de ce rôle est d'effectuer des analyses des ensembles de données complexes issues du marché afin d’identifier les tendances commerciales. Les développeurs du Business Intelligence contribuent essentiellement à l'amélioration de l'efficacité des processus et de la rentabilité des investissements de l’entreprise. Ils sont généralement responsables de la conception, de la modélisation et de la maintenance de données complexes en haute disponibilité dans des plateformes de données Cloud.
Compétences requises : Contrairement aux autres carrières d’IA, les développeurs en Business intelligence ne sont traditionnellement tenus que d'avoir parcourus des cursus en ingénierie logicielle ou en informatique. Le comble serait en plus d’avoir une expérience antérieure en programmation.
Analyste en Business Intelligence
Salaire moyen : 91 186$
Un analyste d'affaires est essentiellement un analyste de données qui est plus concentré sur l'analyse des tendances du marché plutôt que celle des données propres à l’entreprise.
Compétences requises : Ce poste nécessite des compétences en termes d’outils d'analyse de données comme Microsoft Power BI. Mais de nombreuses compétences en science des données peuvent s’avérer cruciales. Un bon nombre de ces postes exigent également des compétences en programmation Python ou R.
Une option à laquelle vous n'aviez sans doute pas pensé : devenir indépendant !
Il n'est pas rare que les entreprises aient du travail en science des données. Cependant, ce n’est peut-être pas assez pour justifier l'embauche d'un scientifique des données à temps plein. Parfois même, les entreprises dotées d'équipes dédiées et établies peuvent avoir besoin d'une aide supplémentaire de temps en temps. Ce sont tous des clients potentiels pour un scientifique indépendant ou un consultant en science des données.
Bien que la plupart des personnes dans le domaine recherchent idéalement un emploi à temps plein, dans une entreprise ou dans une startup bien établie, il convient de se rappeler que les compétences en science des données vous offrent la possibilité de travailler en Freelance.
Cette option peut être très convenable surtout pour quelqu'un de débutant. Sachant que, selon le client et la nature du projet, le data scientist indépendant peut gagner plus d'argent en travaillant moins d'heures. Mais il faut quand même garder les pieds sur terre. Si vous n'êtes pas un employé permanent, vous devez fournir des efforts supplémentaires. Le travail indépendant ne se déroule pas toujours à un rythme constant. De plus, certains marchés ont un rythme de travail saisonnier qui peut être difficile à prévoir. Étant donné que vous ne pouvez pas toujours prédire combien vous allez pouvoir gagner chaque mois, travailler à la pige signifie souvent que vous devez créer un filet de sécurité afin de vous protéger financièrement.
Conclusion
À travers cet article, nous avons pris connaissance des deux termes utilisés de manière interchangeable ; L'intelligence artificielle est un vaste domaine encore largement inexploré. Tandis que la science des données l’utilise afin de générer convenablement des prédictions, tout en se concentrant également sur la transformation des données pour l'analyse et la visualisation.
Alors, choisirez-vous un parcours Data Sciences ou Intelligence artificielle ?
Article publié le 19 Avril 2021 Mise à jour le Samedi, 18 Juin 2022 18:40 par Sara Maghty