Science des données consulting is one of the most sought-after professions today and is in demand across a wide range of industries. Nearly every business out there has some kind of data collection and processing system, and many have more advanced platforms like AI or apprentissage machine, customer personalization, and beyond. While some companies can afford to hire entire teams of data scientists, smaller organizations and businesses often cannot afford them, and so turn to scientifiques de données indépendants pour le conseil en science des données.
Selon En effet,Depuis décembre 2013, le nombre d'offres d'emploi dans le domaine de la science des données a augmenté de 256%, faisant plus que tripler. La gestion des données dans le paysage actuel peut être si complexe, qu'il est nécessaire de faire appel à un consultant. C'est exactement là que le conseil en science des données entre en jeu, une énorme opportunité pour les freelances.
Qu'est-ce que le conseil en science des données ?
Pour faire simple, le conseil en science des données est l'acte ou le processus d'éducation des clients sur divers aspects des données et des technologies modernes. Plus précisément, les consultants vont développer les compétences analytiques et les compétences en matière de données d'un client, et mieux structurer les machinations et les rouages de son entreprise.
En tant que consultant, vous utilisez votre propre expérience et vos connaissances pour aider les clients à mettre de l'ordre dans leurs affaires. Cela peut impliquer ou non des relations avec des particuliers, des petites entreprises ou de grandes organisations.
Quant au conseil en science des données, en général, il peut être divisé en quatre grandes catégories :
- Stratégie
- Conseil
- Développement
- Formation
S'impliquer avec un client signifie l'accompagner à travers chacune de ces étapes du parcours de conseil, afin de s'assurer qu'il comprend ce qui est nécessaire pour maintenir et exploiter un système basé sur les données.
De quoi avez-vous besoin pour devenir un consultant en données ?
Il faut à la fois des connaissances techniques et un sens des affaires pour entrer dans le domaine très concurrentiel du conseil en science des données.
Contexte technique
The first thing you need is a strong technical background. Most data scientists have an earned degree in an information technology subject, such as operations research, applied statistiques, data science, or even general computer science. Some data scientists earn a Bachelor’s degree in social science, mathématiques or physical sciences, and then specialize in a dealing with data in that field. A biotechnologist, for example, may specialize in analyzing data obtained from DNA sequencing.
La plupart des scientifiques des données ont un master ou un doctorat dans un domaine spécialisé, certains se lançant dans l'apprentissage automatique ou l'IA. Il existe une pléthore de cours en ligne qui vous aident à comprendre comment utiliser divers outils de science des données comme Hadoop ou Apache Spark. Les scientifiques des données sont également familiers avec un ou plusieurs des langages de programmation suivants : R, PythonJava, SQL, MATLABet d'autres encore. En général, cependant, R est préféré. Les outils de visualisation de données sont également essentiels pour présenter vos données au client et en extraire des informations significatives.
Principes fondamentaux de l'entreprise
The second thing you need is a solid understanding of business fundamentals. Even though data science consulting involves direct knowledge and experience with data and its handling, it is essentially a business first. So, a foundation in business is a good place to start which. Consulting is an incredibly competitive market, with an endless stream of players. It also requires a unique business model to be successful, one you must be comfortable with. If you are not able to access a business course, there are online courses that introduce you to the basics of setting up your own business and the nitty-gritties of how to handle accounting, taxes, etc.
Une expérience riche
En raison de la nature du travail de consultant, de nombreuses opportunités exigent que vous ayez une expérience préalable de travail dans l'industrie, parfois jusqu'à six ans ou plus. Cette expérience préalable est nécessaire car vous agissez essentiellement en tant qu'expert en données et vous serez chargé de façonner l'avenir et les opérations d'une entreprise.
Présence en ligne
Il est absolument essentiel que vous disposiez d'un site web et d'un portfolio en ligne où vous pouvez présenter votre travail et permettre aux clients potentiels de vous découvrir facilement. De WordPress à Wix, de nombreuses options s'offrent à vous pour créer un site web (ne serait-ce qu'une page) qui répertorie les services que vous proposez, les clients pour lesquels vous avez travaillé et les projets que vous souhaitez mettre en valeur. Si vous n'avez pas encore construit un portfolio solide, vous pouvez travailler sur les points suivants ensembles de données publiques pour la pratique.
Réglementation et conformité
En plus de tout ce qui est énuméré ci-dessus, il existe des développements assez récents dans le domaine de la science et de la technologie des données, avec lesquels vous devrez vous familiariser pour le conseil en science des données.
Les réglementations à grande échelle telles que le GDPR, par exemple, affectent la manière dont les entreprises doivent traiter les données des clients. À mesure que la société évolue vers des politiques plus favorables aux consommateurs en matière de confidentialité et de sécurité des données, de nombreuses organisations devront restructurer leurs plateformes de collecte et leurs protocoles de traitement. C'est un autre aspect de la science des données avec lequel vous devrez être à jour.
La conformité est une entreprise très coûteuse, tant pour le respect que pour le non-respect des directives. Les consultants en données modernes doivent être en mesure d'expliquer, de quantifier et d'aider les entreprises à passer à des opérations efficaces et conformes.
Acquérir de l'expérience dans le secteur du conseil en science des données
En tant qu'individu ou petite équipe, il est toujours possible de créer sa propre entreprise. Vous pourriez expressément vous occuper du conseil en science des données en tant que cabinet, et vous pouvez soit généraliser, soit vous spécialiser en fonction de ce sur quoi vous êtes bon et souhaitez vous concentrer. Avoir une expérience préalable dans un cabinet de conseil en science des données peut vous aider à faire facilement la transition vers un consultant indépendant.
Les voies traditionnelles d'accès au secteur
- La première option consiste à travailler pour un MBB (McKinsey, BCG et Bain), également connu sous le nom d'agence de notation. les "trois grands". Ce sont les trois agences de conseil les plus prestigieuses au monde. Nous parlons de data scientists de classe mondiale qui travaillent avec certaines des plus grandes marques de la planète.
- L'option suivante consiste à travailler avec un fournisseur ou une entreprise de big data, dont les exemples les plus courants sont Cloudera, Palantir Technologies, VMware et, bien sûr, Google, Amazon et Microsoft.
- Enfin, vous pouvez également choisir de travailler avec une entreprise technologique historique - des marques qui existent depuis longtemps, et pas seulement des acteurs majeurs - comme IBM, Accenture Analytics, Oracle, etc.
La personne pour laquelle vous travaillez et ce que vous faites vont différer d'un poste à l'autre. Mais presque toutes les opportunités vous amèneront à travailler en étroite collaboration avec le contenu et les données numériques, sous leurs nombreuses formes.
Le plus grand défi : Trouver des clients
L'exception à cette règle est si vous travaillez avec un acteur majeur du secteur qui a probablement déjà une longue liste de clients et de contrats disponibles.
Mais pour les petites entreprises et les particuliers, l'aspect le plus difficile de toute activité de conseil est de trouver des clients. En effet, le domaine est très concurrentiel et la plupart des clients ne travailleront qu'avec une entreprise qui a une solide réputation, des antécédents tangibles et une longue liste de réussites.
Si vous cherchez à créer un cabinet de conseil en science des données, l'astuce consiste à embaucher des professionnels expérimentés, voire même certains qui rejoignent le cabinet avec leurs propres clients. À défaut, vous devrez renforcer et développer une réputation positive dans le secteur. Pour y parvenir sans avoir de clients, vous devrez assister à des événements et des conférences en direct, vous battre pour obtenir des contrats, participer à des concours et faire de la publicité et de la promotion pour vos services.
Comment trouver un emploi en tant que consultant en science des données
Les plates-formes de freelancing en ligne facilitent la tâche des consultants en science des données et des entreprises. scientifiques de données indépendants pour travailler sur une variété de projets de clients du monde entier. Kolabtree, une plateforme regroupant plus de 7 500 experts du MIT et de l'université de Harvard, permet aux indépendants de consulter et de postuler pour des projets intéressants dans leur domaine d'expertise. Les clients peuvent également vous "noter" en ligne et donner leur avis sur votre travail, ce qui vous aidera à constituer un portfolio solide et à vous présenter comme un professionnel fiable.
Il est également essentiel de se constituer un réseau au sein du secteur - participez à des conférences et à des réunions, à des événements informels et à des rassemblements communautaires. Vous pouvez participer à des concours en ligne et vous constituer un réseau via LinkedIn, qui abrite un grand nombre de groupes de science des données.
Une fois que vous vous serez établi, vous verrez que les clients commenceront à affluer vers vous. Mais il faut beaucoup de temps pour y arriver et la route est longue et difficile. Ne vous attendez pas à réussir du jour au lendemain. Continuez, travaillez dur, et vous serez bientôt un expert en conseil en science des données très recherché.
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