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<\/figure>\n\n\n\nCe que font les scientifiques de donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n
En se fondant sur la mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive et les logiciels d\u2019analyse, les titulaires m\u00e8nent des \u00e9tudes, en plus d\u2019effectuer des recherches et des analyses sur des ensembles de donn\u00e9es pour faire cro\u00eetre la justesse des conclusions en vue de faciliter la prise de d\u00e9cisions d\u2019affaires. Voici quelques t\u00e2ches courantes que les titulaires ont \u00e0 accomplir dans le cadre de leur travail :<\/p>\n\n\n\n
- repr\u00e9senter les donn\u00e9es d\u2019une mani\u00e8re qui permet \u00e0 l\u2019entreprise de tirer rapidement des conclusions et de prendre des d\u00e9cisions;<\/li>
- coordonner les activit\u00e9s de recherche et d\u2019analyse utilisant des donn\u00e9es non structur\u00e9es et structur\u00e9es ainsi qu\u2019utiliser la programmation pour nettoyer et organiser les donn\u00e9es;<\/li>
- cr\u00e9er des algorithmes d\u2019apprentissage automatique avanc\u00e9 tels que la r\u00e9gression, la simulation, l\u2019analyse de sc\u00e9narios, la mod\u00e9lisation, le regroupement, les arbres de d\u00e9cision et les r\u00e9seaux de neurones;<\/li>
- mettre en \u0153uvre des techniques et des outils de pointe en mati\u00e8re d\u2019apprentissage automatique, d\u2019apprentissage approfondi et d\u2019intelligence artificielle afin de rendre l\u2019analyse des donn\u00e9es plus efficace.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Cheminements de carri\u00e8re et gains potentiels des scientifiques de donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n
Les scientifiques de donn\u00e9es peuvent progresser vers des postes de cadre sup\u00e9rieur et de direction avec l\u2019exp\u00e9rience et les comp\u00e9tences ad\u00e9quates :<\/p>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\nLes scientifiques de donn\u00e9es peuvent aussi appliquer leurs comp\u00e9tences et leur savoir-faire \u00e0 d\u2019autres professions, comme celles de :<\/p>\n\n\n\n
- analyste et administrateur\/administratrice de bases de donn\u00e9es;<\/li>
- gestionnaire de syst\u00e8mes informatiques;<\/li>
- analyste et consultant\/consultante en informatique.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Comment devenir scientifique de donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n
Il faut satisfaire \u00e0 plusieurs exigences en mati\u00e8re d\u2019\u00e9tudes, de formation et de permis d\u2019exercice pour devenir scientifique de donn\u00e9es. Certaines peuvent varier selon la province ou l\u2019employeur. Voici les qualifications qu\u2019on exige le plus souvent :<\/p>\n\n\n\n
- Scolarit\u00e9 minimale : Un baccalaur\u00e9at en statistique, en math\u00e9matiques, en informatique, en g\u00e9nie des syst\u00e8mes informatiques ou dans une discipline connexe, sinon un dipl\u00f4me coll\u00e9gial en sciences informatiques. Le travail sur l\u2019apprentissage machine et l\u2019IA exige g\u00e9n\u00e9ralement une ma\u00eetrise ou un doctorat en apprentissage machine, en science des donn\u00e9es ou dans un autre domaine d\u2019\u00e9tudes quantitatif.<\/li>
- Formation et autres exigences : L\u2019exp\u00e9rience en programmation ou dans un domaine connexe est habituellement exig\u00e9e<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Comp\u00e9tences les plus importantes pour devenir scientifique de donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n
Les candidats doivent pouvoir compter sur des capacit\u00e9s d\u2019analyse satisfaisantes et faire preuve de cr\u00e9ativit\u00e9 pour manipuler des donn\u00e9es et tirer des conclusions de tendances. Le poste exige des bases techniques solides et des aptitudes \u00e0 communiquer efficacement afin de mettre en \u0153uvre la technologie de traitement des donn\u00e9es et de transmettre les r\u00e9sultats pour seconder la prise de d\u00e9cisions d\u2019affaires.<\/p>\n\n\n\n
Connaissances et comp\u00e9tences techniques<\/h4>\n\n\n\n
- G\u00e9nie et technologie<\/li>
- Administration et gestion<\/li>
- Statistique et math\u00e9matiques<\/li>
- Programmation informatique<\/li>
- Logiciels scientifiques et analytiques<\/li>
- \u00c9valuation et analyse des syst\u00e8mes<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Comp\u00e9tences g\u00e9n\u00e9rales<\/h4>\n\n\n\n
- Apprentissage actif<\/li>
- Jugement et prise de d\u00e9cisions<\/li>
- Originalit\u00e9<\/li>
- Coordination<\/li>
- Raisonnement inductif et d\u00e9ductif<\/li>
- Ordonnancement de l\u2019information<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Avenir des scientifiques de donn\u00e9es au Canada<\/h2>\n\n\n\n
Au moment o\u00f9 le besoin de solutions de donn\u00e9es cro\u00eet en raison des progr\u00e8s de la num\u00e9risation des processus et de l\u2019Internet des objets (IdO), le march\u00e9 du travail des scientifiques de donn\u00e9es au Canada offrira de nouvelles possibilit\u00e9s. En 2021, plus de 67 000 de ces personnes occupaient un emploi dans l\u2019ensemble des secteurs et des industries du pays. Au cours de la prochaine d\u00e9cennie, on pr\u00e9voit que plus de 29 000 postes de scientifique de donn\u00e9es s\u2019y ouvriront aux 32 000 nouveaux chercheurs d\u2019emploi, ce qui entra\u00eenera une certaine sursaturation dans ce groupe professionnel. La mise au point de la technologie des v\u00e9hicules autonomes exigera un savoir-faire en science des donn\u00e9es, en plus d\u2019offrir aux candidats et candidates un d\u00e9bouch\u00e9 au sein de l\u2019industrie automobile.<\/p>\n\n\n\n
Renseignez-vous sur le march\u00e9 du travail des scientifiques de donn\u00e9es de m\u00eame que sur de nombreuses autres nouveaut\u00e9s et les nouvelles technologies de l\u2019industrie automobile du Canada \u00e0 futureautolabourforce.ca\/fr. Vous pouvez aussi jeter un \u0153il sur nos publications dans les m\u00e9dias sociaux en suivant ces liens: LinkedIn<\/a>, Facebook<\/a>, Twitter<\/a> and Instagram<\/a>.<\/p>\n\n\n\n