Dans le modèle IaaS, le fournisseur de services en nuage contrôle les ressources de l'infrastructure informatique, y compris les ressources de stockage, de serveur et de réseau, et les fournit aux organisations abonnées par le biais de VM (machines virtuelles) auxquelles on accède en ligne.

L'IaaS peut offrir aux organisations divers avantages, notamment la possibilité de rendre les charges de travail plus rapides, plus simples, plus adaptables et plus abordables. Grâce à l'IaaS, les utilisateurs peuvent exécuter des logiciels et stocker des données sur une infrastructure distante sans avoir à payer directement la facture de l'entretien et de la maintenance de cette infrastructure.

Au lieu de cela, les clients doivent payer un abonnement mensuel, généralement calculé en fonction du nombre de ressources serveur utilisées. Toutefois, cet article de blog explorera l'IaaS et son fonctionnement. Nous aborderons également les avantages de l'utilisation de l'IaaS pour les entreprises de toutes tailles.

Qu'est-ce que l'IaaS (Infrastructure-as-a-Service) ?

L'IaaS est une architecture informatique basée sur le cloud dans laquelle les entreprises peuvent accéder aux ressources et services informatiques par le biais du cloud. Il s'agit d'une alternative plus rentable aux installations traditionnelles de centres de données sur site.

Les organisations peuvent utiliser l'IaaS pour éviter les dépenses liées à la mise en place et à la maintenance de leur propre infrastructure physique. Infrastructure informatique.

Une entreprise peut utiliser l'IaaS pour accéder à un large éventail de ressources informatiques à la demande grâce à la structure tarifaire "pay-as-you-go". Cette flexibilité permet aux entreprises d'adapter leurs ressources en fonction de l'évolution des besoins des utilisateurs.

Architecture et spécificités de l'IaaS

L'IaaS nécessite généralement l'utilisation d'un système d'orchestration de nuage différent. Il offre une solution qui combine la construction de machines virtuelles avec des hyperviseurs (hôtes physiques) pour permettre à plusieurs VM de fonctionner simultanément.

Selon l'architecture IaaS (Infrastructure-as-a-Service), tous les éléments critiques de l'infrastructure sont hébergés par un seul fournisseur de nuages, ce qui comprend les éléments suivants :

• Serveurs
• Matériel de mise en réseau
• Stockage
• Centres de données physiques
• Services supplémentaires (surveillance, mise en grappe, outils de facturation, et bien plus encore).

Une entreprise peut utiliser l'IaaS pour accéder à un large éventail de ressources informatiques à la demande grâce à la structure tarifaire "pay-as-you-go".

De cette façon, l'infrastructure en tant que service offre les mêmes fonctionnalités et technologies qu'un centre de données traditionnel sans que vous ayez à le maintenir physiquement opérationnel.

Néanmoins, par rapport à d'autres services de cloud computing, les clients IaaS sont responsables de nombreux aspects de leur infrastructure, y compris l'exécution, les intergiciels, les applications, les systèmes d'exploitation et les données.

Les services IaaS, quant à eux, accélèrent l'automatisation et l'exploitation de l'infrastructure. Lorsque les utilisateurs ont recours à l'IaaS, ils bénéficient des capacités nécessaires, telles que des algorithmes d'équilibrage rapide des charges pour améliorer les performances des applications.

Les solutions IaaS, dans leur forme la plus élémentaire, offrent aux clients IaaS des services de stockage de données et de maintenance des applications. Par exemple, il est possible de mettre en place une plateforme IaaS pour les sauvegardes et le stockage des charges de travail dans le nuage. Il convient de noter que les solutions IaaS vous permettent de garder le contrôle de vos volumes de stockage et de toutes les données nécessaires au sein de la plate-forme de travail.

Quelle est la différence entre IaaS, PaaS et SAAS ?

Les entreprises peuvent louer ou prendre en location des serveurs par le biais de l'IaaS, un service d'informatique en nuage, afin de les utiliser pour l'informatique en nuage et le stockage. Sur les serveurs loués, les utilisateurs peuvent exécuter n'importe quel système d'exploitation ou application sans se soucier de l'entretien et des coûts de fonctionnement des serveurs.

Un autre avantage de l'IaaS est de permettre aux clients d'accéder à des serveurs situés à proximité de leurs utilisateurs finaux. Les centres de données n'ont plus besoin d'approvisionner et de gérer manuellement les serveurs physiques. En fonction de la demande, l'IaaS augmente ou diminue automatiquement les capacités et offre des accords de niveau de service (SLA) garantis en termes de temps de fonctionnement et de performances.

IaaS

L'infrastructure informatique peut être fournie sous forme de services à la demande grâce à l'IaaS. Il s'agit de l'un des trois principaux systèmes d'exploitation pour les serveurs, le stockage et les services en nuage.

Il existe des modèles à la demande dans lesquels les utilisateurs achètent des serveurs, des logiciels, des centres de données ou du matériel de mise en réseau et louent ces ressources comme un service entièrement externalisé. Les ressources sont distribuées sous forme de services et prennent en charge la mise à l'échelle dynamique. De nombreux utilisateurs sont généralement pris en charge par une seule pièce de matériel.

Avantages de l'IaaS :

• Le fournisseur IaaS peut toujours déployer les ressources dans l'environnement d'un client.
• Sa capacité permet aux utilisateurs de faire évoluer l'entreprise en fonction de leurs besoins.
• Lorsqu'il déploie des ressources telles que des VM, des applications, du stockage et des réseaux, le fournisseur IaaS dispose de toute une série de choix. Il peut prendre en charge un nombre considérable d'utilisateurs.
• Elle est très rentable et simple à développer. Les entreprises peuvent payer les coûts élevés qu'implique la mise en œuvre de technologies de pointe.

PaaS

Le modèle de fourniture en nuage d'applications composées de services gérés par un tiers est appelé "Platform-as-Service" (PaaS).

Il offre une mise à l'échelle élastique pour votre application, permettant aux développeurs de créer des services et des applications en ligne avec des modèles de déploiement publics, privés et hybrides.

Avantages du PaaS :

• Les programmeurs n'ont pas à se soucier de la base de données ou du langage de programmation dans lequel l'application a été créée.
• Il permet aux programmeurs de créer des applications sans infrastructure ni système d'exploitation sous-jacent.
• Les développeurs ont la liberté de se concentrer sur la conception de l'application, tandis que la plate-forme se charge du langage et de la base de données.

SaaS

Software-as-a-Service (SaaS) est un modèle de logiciel déployé en tant que service d'hébergement et accessible sur Internet.

Il s'agit également d'une méthode de fourniture de logiciels dans laquelle les logiciels et leurs données associées sont hébergés de manière centralisée et accessibles à l'aide de leur client, généralement un navigateur en ligne, sur le web. Les applications modernes sont développées et déployées à l'aide de services SaaS.

Les avantages du SaaS :

• Il s'agit d'un service hébergé de cloud computing qui offre un large éventail de capacités et de services. Vous pouvez créer et distribuer des applications logicielles basées sur le web en les utilisant.
• Par rapport aux logiciels sur site, il offre un coût total de possession plus faible. La raison en est qu'il n'est pas nécessaire d'acheter, d'installer ou d'obtenir d'une autre manière du matériel ou des licences.
• Il est facile d'y accéder à l'aide d'un navigateur.

Comment fonctionne l'IaaS ?

Les clients IaaS peuvent utiliser les services du fournisseur de services en nuage pour installer les autres composants d'une pile d'applications après avoir obtenu l'accès aux ressources et aux services via un réseau étendu (WAN), tel que l'internet.

Pour établir des VM, installer des systèmes d'exploitation dans chaque VM, déployer des intergiciels, tels que des bases de données, créer des buckets de stockage pour les charges de travail et les sauvegardes, et installer la charge de travail de l'entreprise dans cette VM ; par exemple, l'utilisateur peut se connecter à la plate-forme IaaS.

Un fournisseur doit prendre part à tout modèle de cloud computing. Les clients peuvent ensuite utiliser les services du fournisseur pour gérer la reprise après sinistre, équilibrer le trafic réseau, suivre les coûts, surveiller les performances et résoudre les problèmes d'application. Le fournisseur est souvent une entreprise tierce spécialisée dans la vente de IaaS.

Les fournisseurs indépendants d'IaaS comprennent Plate-forme Google Cloud (GCP) et Amazon Web Services (AWS). Une entreprise peut également décider de mettre en place un cloud privé, devenant ainsi son fournisseur de services d'infrastructure.

Grâce à l'IaaS, les entreprises n'ont plus besoin d'acquérir, de mettre en place, d'exploiter et de maintenir des centres de données. Il peut également être étendu (ou réduit) automatiquement en fonction des besoins du client, tout comme les autres solutions "as a service".

En outre, une accord de niveau de service La majorité des principaux fournisseurs de IaaS proposent des contrats de niveau de service (SLA) pour le temps de fonctionnement et les performances. L'IaaS permet aux organisations clientes d'accéder à des serveurs plus proches de leurs clients finaux, répondant ainsi efficacement aux exigences techniques et réglementaires.

La plupart des entreprises considèrent l'infrastructure comme plus pratique et plus rentable que l'achat et la maintenance de leurs serveurs. L'obsolescence est l'une des causes de ce phénomène.

L'infrastructure vieillit souvent à mesure que la technologie progresse, principalement dans le domaine des logiciels. tests et le développement. Les fournisseurs IaaS modifient régulièrement leur infrastructure pour répondre aux besoins des clients, ce qui rend l'accès aux technologies les plus récentes plus simple et plus abordable.

Cas d'utilisation IaaS

L'IaaS peut être utilisé à des fins très diverses. Les ressources informatiques offertes par le biais d'un modèle de nuage peuvent être utilisées pour divers cas d'utilisation. Les cas d'utilisation les plus courants pour les implémentations IaaS sont les suivants :

• Environnements de test et de développement : L'IaaS offre aux organisations une flexibilité dans les différents environnements de test et de développement. Ils peuvent facilement être agrandis ou réduits selon les besoins.
• L'hébergement de sites web destinés aux clients : peut rendre l'hébergement d'un site web plus abordable que l'hébergement traditionnel.
• Stockage, sauvegarde et récupération des données : Lorsque la demande de données est imprévisible ou augmente constamment, l'IaaS peut être la solution la plus pratique et la plus rentable pour les organisations de traiter les données. En outre, les organisations peuvent éviter les efforts considérables consacrés à la gestion du stockage des données et aux exigences légales et de conformité.
• Les applications Web : IaaS fournit l'infrastructure nécessaire pour héberger des applications web. Par conséquent, l'IaaS peut fournir les ressources de réseau, de serveur et de stockage requises lorsqu'une organisation héberge une application Web. Les déploiements peuvent être effectués plus rapidement, et l'infrastructure en nuage peut être rapidement augmentée ou réduite en fonction des demandes des applications.
• Calcul haute performance (HPC) : Certaines charges de travail peuvent nécessiter une puissance de calcul de niveau HPC, par exemple les calculs scientifiques, la modélisation financière et la conception de produits.
• Stockage des données et analyse du Big Data : L'IaaS peut fournir la puissance de calcul et de traitement nécessaire pour analyser de grandes quantités de données.

Au cours du processus de mise en œuvre, les entreprises doivent examiner attentivement la manière dont les offres de technologies et de services des différents fournisseurs de services en nuage répondent aux besoins de l'entreprise et aux exigences d'utilisation spécifiques à l'organisation.

Le marché des fournisseurs d'IaaS doit être évalué avec soin ; les différences de fonctionnalité entre les produits étant importantes, certains peuvent être mieux adaptés aux besoins des entreprises que d'autres.

Une fois le choix du fournisseur et du produit effectué, il est essentiel de négocier tout accord de niveau de service. Une négociation minutieuse avec le fournisseur de services en nuage réduit la probabilité que les petits caractères inconnus auparavant aient un impact négatif sur votre entreprise.

En outre, une entreprise doit évaluer en profondeur les capacités de son service informatique afin de déterminer s'il est bien préparé à répondre aux besoins permanents d'une mise en œuvre IaaS.

Dans le modèle IaaS, les développeurs internes sont responsables de la maintenance technique de l'infrastructure, notamment des correctifs logiciels, des mises à niveau et des corrections de bogues. Cette évaluation du personnel est nécessaire pour garantir que l'organisation peut maximiser la valeur sur tous les fronts d'une mise en œuvre IaaS.

Composants clés de l'IaaS

Les entreprises IaaS mettent souvent à jour leurs pièces pour améliorer la fiabilité et les performances et réduire les coûts pour les clients. Les solutions IaaS sont constituées d'une variété d'éléments. Voici quelques-uns des principaux composants IaaS.

Géographie

Bien que les utilisateurs finaux ne voient généralement pas l'infrastructure qu'ils achètent et utilisent, celle-ci existe physiquement quelque part. Ces ordinateurs, serveurs et autres composants sont situés dans une région ou un endroit choisi par le fournisseur.

La région qui héberge la technologie et les ressources humaines qui alimentent les unités IaaS peut avoir un impact sur la latence, le service client, la reprise après sinistre et le statut réglementaire des organisations clientes, entre autres choses.

Le fournisseur transmet généralement la géographie sur son site web. Toutefois, certains fournisseurs peuvent demander aux clients potentiels de contacter leur équipe de vente ou d'assistance pour obtenir des précisions.

Alors que les services de cloud public étendus utilisent plusieurs zones géographiques éloignées les unes des autres et du client, les petits fournisseurs de cloud privé peuvent limiter leur empreinte géographique à une seule région administrative. En général, plus le fournisseur et l'utilisateur final sont éloignés, plus la latence et l'isolement sont importants.

Disques virtuels

Les périphériques de stockage de niveau bloc avec une configuration de taille persistante sont appelés disques virtuels. Ces disques peuvent prendre en charge les entrées/sorties (E/S) aléatoires et sont conçus pour être montés sur des machines virtuelles en cours d'exécution.

Bien que vous ne puissiez monter un disque virtuel que sur une seule machine virtuelle à la fois, vous pouvez l'installer sur autant de machines que nécessaire au cours de sa durée de vie. Un disque virtuel continuera d'exister mais sera démonté dès que la machine virtuelle sur laquelle il était monté s'arrêtera.

Bien qu'ils soient "virtuels", ces disques peuvent toujours connaître des problèmes matériels ou être touchés par des catastrophes. Les fournisseurs de services deaaS intègrent dans l'architecture de leurs composants des solutions de sauvegarde pour les défaillances des disques virtuels.

Machines virtuelles (VM)

Les machines virtuelles sont des unités informatiques fondamentales dans un système d'infrastructure en tant que service. Ces machines se présentent sous deux formes principales : persistantes et non persistantes.

Les VM persistantes sont sauvegardées par un support de stockage permanent, par exemple un disque virtuel. Comme indiqué plus haut, même si la machine virtuelle cesse de fonctionner, ces disques existent toujours et peuvent être remontés dans la même machine virtuelle ou dans une autre.

Les VM persistantes peuvent être redémarrées à l'aide d'un disque virtuel ou d'un support de stockage similaire dans le même état que celui dans lequel elles se trouvaient lorsque les opérations ont été arrêtées. En revanche, les VM non persistantes ne persistent pas après le processus d'arrêt.

Toute modification apportée à la machine pendant qu'elle est active sera perdue lorsqu'elle passera à l'état "éteint". Si la persistance est nécessaire, le stockage de fichiers, un disque virtuel ou tout autre support de stockage approprié doit être mis en œuvre avant la fin des opérations de la machine.

Comme les disques virtuels, les VM sont vulnérables aux catastrophes et aux défaillances matérielles. Par conséquent, les fournisseurs IaaS doivent assurer une sauvegarde robuste et un plan de continuité pour leurs VM.

Stockage d'archives

Les systèmes IaaS avec stockage d'archives sont conçus pour fournir un stockage à long terme et permanent. Grâce au stockage d'archives (BLOBs), le système peut sauvegarder et récupérer des "éléments binaires énormes" individuels. Cependant, les entrées/sorties aléatoires dans les BLOBs ne sont pas prévues pour ce stockage.

Le stockage d'archives ne doit pas nécessairement être monté sur un ordinateur virtuel. Plusieurs ordinateurs virtuels peuvent accéder simultanément à ce stockage. Bien que le stockage d'archives soit fiable, il n'est pas toujours accessible.

Zone isolée en cas de défaillance

Les zones isolées des défaillances sont de petites zones qui sont volontairement isolées pour contenir des défaillances localisées, car elles sont une subdivision de la topographie.

Les zones isolées des défaillances protègent les systèmes IaaS contre les défaillances à plus petite échelle, au lieu des zones géographiques qui séparent les catastrophes et les pertes à plus grande échelle (comme les explosions et les tremblements de terre) réparties sur de vastes zones (panne de machine ou d'alimentation).

Ces zones ne sont que des divisions supplémentaires des régions géographiques. Le degré d'isolement de chaque zone fluctuera toujours, tout comme dans les lieux géographiques. Tout comme les zones géographiques, les zones isolées des défaillances bénéficient toujours de niveaux d'isolation plus élevés.

Principaux fournisseurs d'informatique en nuage

Choisir la meilleure société de cloud computing peut s'avérer difficile car il en existe un très grand nombre. Toutefois, il est possible de trouver une société d'hébergement en nuage proposant la bonne combinaison d'offres pour votre entreprise, avec le meilleur temps de fonctionnement et la meilleure fiabilité possibles, une fois que vous aurez identifié vos besoins et les solutions que vous recherchez.

L'informatique en nuage permet de stocker et d'accéder aux données et aux programmes sur l'Internet plutôt que sur des disques durs, des serveurs physiques ou des PC. L'informatique en nuage remplace les dispositifs de stockage locaux comme les disques durs par un réseau d'ordinateurs distants pour stocker, gérer et analyser les données.

Un nuage est un ensemble de serveurs auxquels on peut accéder en ligne pour partager et stocker des données. Les particuliers comme les entreprises utilisent l'informatique en nuage pour stocker leurs données à distance et y accéder depuis n'importe quel ordinateur ou appareil connecté à Internet.

Vous pouvez, par exemple, partager et recevoir des fichiers tout en collaborant avec des collègues, accéder à vos photos sur votre téléphone ou votre ordinateur, ou même utiliser des programmes comme Google Docs ou Microsoft Word en utilisant l'informatique en nuage.

L'utilisation du cloud signifie que les serveurs que vous utilisez ne sont pas situés à l'endroit physique exact ; ils sont accessibles sur l'internet, ce qui les rend plus accessibles et plus sûrs. En outre, vous pouvez sauvegarder vos données et les fichiers essentiels en cas de catastrophe. Voici toutefois une liste des meilleurs fournisseurs de services de cloud computing ;

L'informatique en nuage permet de stocker et d'accéder aux données et aux programmes sur l'Internet plutôt que sur des disques durs, des serveurs physiques ou des PC. L'informatique en nuage remplace les dispositifs de stockage locaux comme les disques durs par un réseau d'ordinateurs distants pour stocker, gérer et analyser les données.

AWS(Amazon Web Services) Cloud

Amazon Web Services, ou AWS, est l'un des services d'informatique en nuage les plus utilisés. Il s'agit d'une plateforme de cloud computing qui peut être utilisée indépendamment. AWS peut être utilisé en combinaison pour une expérience plus complète. Vous pouvez créer des solutions de sites Web interactifs avec Elastic Compute Cloud et AWS.

Google Cloud

Grâce à sa capacité de stockage, Google cloud vous permet de consolider les données dans l'ensemble de votre entreprise. Les utilisateurs de Google cloud peuvent combiner leurs données sur le cloud de manière rapide et transparente.

La plateforme de cloud computing Google est l'un des fournisseurs de cloud computing les plus pratiques en raison de ses options d'analyse et de base de données intelligentes.

Microsoft Azure

Microsoft Azure offre un large éventail de services complets qui peuvent être utilisés à des fins diverses. Les machines virtuelles et les comptes de stockage à haute disponibilité sont fournis par Microsoft Azure. Il dispose également de serveurs en nuage efficaces et d'un stockage en nuage évolutif.

IBM Cloud

IBM est l'un des fournisseurs de services en nuage les plus connus. Vous pouvez l'utiliser en fonction des besoins de votre entreprise, car il s'agit d'une plate-forme adaptable. Les services IaaS, SaaS et PaaS sont les principaux domaines de concentration d'IBM Cloud.

Oracle Cloud

Le service de cloud hybride Oracle cloud est à la disposition des responsables informatiques et des équipes de développement. L'infrastructure Oracle cloud fournit une large gamme de services et de solutions en tant que fournisseur de cloud computing.

Alibaba Cloud

Alibaba Cloud est une infrastructure de cloud computing qui peut être utilisée sans dépendre d'autres services. Vous pouvez choisir ce service si vous souhaitez en utiliser un comme un service de cloud computing plus général. Il fournit également des services de cloud hybride en tant que service de cloud.

Alibaba, l'un des fournisseurs de services de cloud computing les plus populaires, propose une variété de solutions qui peuvent être adaptées aux besoins de votre entreprise. L'accès et l'analyse des données à des fins d'analyse et de veille stratégique sont simples car les services de cloud computing sont exploités par le biais de plateformes logicielles et de réseaux virtualisés.

Le mot de la fin : Comment l'IaaS peut améliorer votre entreprise en démarrage

Toute entreprise qui choisit d'utiliser l'IaaS peut en tirer de nombreux avantages. Pour réussir, il faut l'exécuter correctement, comme la majorité des autres projets logiciels.

La transition vers l'IaaS implique plusieurs processus difficiles qui doivent être gérés de manière appropriée afin d'éviter les contretemps opérationnels, les pertes de données, les modèles de calcul des coûts bizarres, les clients mécontents ou un système qui ne répond pas aux besoins de l'entreprise cliente.

Prenez des décisions judicieuses, demandez l'aide de professionnels si nécessaire et maintenez des lignes de communication ouvertes. La plupart du temps, c'est tout ce qu'il faut pour qu'une mise en œuvre IaaS soit efficace.

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Si vous débutez, l'idée de faire le premier pas peut vous laisser étourdi et perplexe, surtout si vous n'avez aucune expérience préalable. Heureusement, il y a certaines choses que vous pouvez faire pour rendre le processus plus facile et plus réussi.

Ce guide explique comment faire progresser votre carrière en science des données en tant que femme tout en maintenant un équilibre à la fois à la maison et au travail.

Les femmes dans la science des données  

Selon une étude publiée par le Boston Consulting Group en 2020, juste 15% des data scientists sont des femmes. L'étude note que le manque de diversité est un problème important : "Les algorithmes d'IA sont vulnérables aux préjugés, c'est pourquoi leur construction nécessite l'inclusion d'un éventail diversifié de points de vue et d'expériences dans l'équipe."

Personne n'a plus confiance en soi que celui qui dispose de données. Même si vous souffrez du syndrome de l'imposteur, des données bien analysées vous donneront confiance.

Malgré certaines perceptions et certains défis technologiques traditionnels qui bloquent ou dissuadent les femmes et d'autres groupes sous-représentés d'entrer dans les domaines de la science des données et de l'analytique, L. Sam Bishop, PDG de edx Head of Analytics, exhorte les femmes à rejoindre ce domaine.

"Ce qu'il y a de plus merveilleux avec les données, c'est que les données sont un pouvoir", déclare Bishop. "Personne n'a plus de contrôle sur les données que l'individu qui les détient". "Que vous ayez le syndrome de l'imposteur ou non, des faits bien analysés vous donneront confiance en vous", explique-t-elle.

La science des données est-elle pour les femmes ?

Les femmes peuvent découvrir une carrière lucrative dans la science des données à tout âge, qu'elles débutent, envisagent un changement professionnel ou pensent à réintégrer le marché du travail. Malgré cela, beaucoup trop peu de femmes franchissent le pas. Voici pourquoi, et surtout si vous n'avez pas de connaissances techniques, vous devriez reconsidérer vos options.

Les femmes peuvent découvrir une carrière lucrative dans la science des données à tout âge, qu'elles débutent, envisagent un changement professionnel ou pensent à réintégrer le marché du travail.

Le problème majeur est que la plupart des femmes se demandent si elles sont prêtes à faire de la science des données, surtout à la première case de leur parcours d'apprentissage de la science des données. Et elles n'ont pas oublié que tout professionnel a été un jour un débutant.

Pourquoi la science des données est-elle un choix de carrière fantastique pour les femmes ?

Les promesses généralisées de rémunération élevée et de croissance de l'emploi sont les premières et les plus évidentes raisons pour lesquelles la science des données est un choix de carrière fantastique pour les femmes. Leur salaire moyen national aux États-Unis, selon Glassdoor, est de $114K, contre une moyenne générale de $31K.

En ce qui concerne la croissance de l'emploi, si l'expansion des postes ouverts depuis 2012 ne vous a pas convaincu de l'élargissement des possibilités de cette profession, considérez ce que LinkedIn en dit dans son rapport 2020 sur les emplois émergents, où la science des données est classée troisième avec un pourcentage d'augmentation de 37 %, après le professionnel de l'intelligence artificielle (74 %) et l'ingénieur en robotique.

Croissance positive de l'emploi pour les femmes en science des données

Pour commencer, vous pouvez regarder la proportion de femmes dans la tech. Selon un sondage Burtch-Works réalisé en 2020, les femmes dans la tech augmentent progressivement mais lentement. Elles n'étaient que 15% en 2018, et le ratio est passé à 17% cette année et continuera à augmenter pour atteindre 18% l'année prochaine.

Cependant, il existe encore des écarts pertinents dans le nombre de femmes dans les carrières en science des données. Ces statistiques suggèrent une présence croissante des femmes dans la science des données et le début d'un leadership dirigé par des femmes.

Il existe toutefois un besoin important de développement dans le secteur de l'informatique pour les femmes et les autres groupes minoritaires, en particulier dans les rôles de direction de niveau moyen à supérieur historiquement occupés par les hommes.

Quelle formation faut-il pour devenir une scientifique des données en tant que femme ?

Un diplôme universitaire en informatique, en technologies de l'information, en ingénierie technologique et en mathématiques vous aidera à réussir dans la profession. Toutefois, disposer d'une expertise comparable en matière de données et d'analyse commerciale est également suffisant.

Heureusement, même si vous n'avez ni diplôme universitaire ni expérience, vous pouvez réussir dans le métier de la science des données. Il existe plusieurs options d'apprentissage, notamment suivre des cours qualifiants ou s'inscrire à une formation en ligne complète couvrant tous les domaines, des statistiques à Excel en passant par SQL, Pythonet Tableau.

Vous aurez ainsi plus de chances d'obtenir un stage dans une entreprise réputée et de commencer votre carrière en science des données en partant de zéro. Peut-être que commencer en tant qu'analyste de données de premier échelon n'est pas la façon dont vous imaginiez atteindre l'emploi de vos rêves. Cependant, il se pourrait bien que ce soit la voie la plus efficace pour atteindre l'emploi de vos rêves.

4 compétences essentielles pour les femmes en science des données

Les femmes dans le domaine des sciences, de la technologie, de l'ingénierie et des mathématiques (STEM) sont depuis longtemps une minorité. Seuls 28% des emplois dans ces domaines sont occupés par des femmes, et elles sont encore moins nombreuses à occuper des postes de direction.

Les femmes en science des données devraient considérer ce domaine aux nombreux potentiels, et non un domaine qui a fermé ses portes à la population féminine. Voici les quatre capacités vitales que toute femme souhaitant étudier la science des données ou poursuivre un changement de carrière dans ce domaine devrait maîtriser :

Confiance

Que ce soit bien ou mal, mais les femmes ont été tenues à l'écart des domaines scientifiques pendant très longtemps. Bien que les modèles féminins dans le domaine des STIM soient moins nombreux, ils existent bel et bien, et de nombreuses écoles font des efforts délibérés pour encourager l'intérêt des filles pour les STIM.

Cependant, vous devez participer aux programmes STEM de votre école. Si vous êtes à la recherche d'une nouvelle profession, le fait de connaître certaines des nombreuses femmes qui ont transformé la science pourrait vous aider à surmonter les préjugés négatifs. sur l'avenir du domaine que vous avez choisi.

Compétences en programmation

La science des données exige de passer beaucoup de temps devant un ordinateur. Si une formation sur le tas est possible, il faut avoir une connaissance de base de quelques langages de programmation courants tels que JavaScript et une certaine compréhension du langage des bases de données augmenteront vos chances de trouver un emploi dans un nouveau domaine.

Avant de se lancer dans la science des données, il convient également de comprendre les techniques et les algorithmes impliqués dans la collecte de données, tels que les forêts aléatoires et les méthodes d'ensemble.

Mathématiques

Si vous venez d'un secteur similaire comme la cybersécurité ou l'administration de bases de données, vos compétences en mathématiques devraient être suffisantes. Si un expert doit développer de nouveaux algorithmes, l'algèbre linéaire et quelques formes de calcul seraient la cerise sur le gâteau.

Cependant, il est également essentiel d'avoir une bonne maîtrise de l'analyse commerciale. Si vous avez regardé Google Analytics, vous verrez si les chiffres avaient un sens pour vous ou non. Si ce n'est pas le cas, il est fortement conseillé d'obtenir des informations de base avant d'aller plus loin.

Éducation

Une solide formation dans un domaine connexe tel que l'informatique pourrait vous aider à obtenir des offres d'emploi en science des données, et l'obtention d'une formation universitaire est votre meilleur atout. De nombreux professionnels de la science des données sont titulaires d'un master, et certains d'entre eux d'un doctorat.

Un baccalauréat dans des domaines STEM comme l'informatique, les sciences physiques, les statistiques ou les mathématiques est idéal pour une personne intéressée à poursuivre un master en science des données. De la même manière, la plupart des solutions d'apprentissage automatique sont comparables.

Quelle que soit la voie que vous choisirez, il n'y a plus lieu d'avoir peur des professions STEM dominées par les hommes puisque la rémunération et la satisfaction professionnelle sont excellentes, même si elles sont un peu plus abruptes pour les femmes. La science des données offre la sécurité, le plaisir et le potentiel d'une rémunération importante.

Combien gagne un analyste de données ?

Glassdoor et PayScale ont eu la gentillesse de fournir quelques informations. Si vous commencez votre carrière en science des données, votre rémunération sera d'environ $57 000 (salaire annuel médian de $68 000 et prime moyenne de $4 705).

Mais si vous êtes basé au Royaume-Uni, le salaire médian des analystes de données ayant moins d'un an d'expérience est de 23 870 £. Si vous êtes un analyste de données chevronné avec 1 à 4 ans d'expertise, votre salaire annuel sera de 25 853 £. Il semble donc que le métier d'analyste de données puisse en valoir la peine.

Comment devenir un scientifique des données en huit étapes simples

Il existe de nombreuses façons de devenir un scientifique des données. Bien qu'il s'agisse généralement d'un domaine de haut niveau, les data scientists ont traditionnellement été bien éduqués, avec des diplômes en mathématiques, en statistiques et en informatique, entre autres disciplines. Cette situation a toutefois commencé à changer.

Chaque personne souhaite apprendre à devenir un expert en science des données. Peut-être pas tout le monde au sens propre, mais il s'agit incontestablement de la profession la plus souhaitable en science des données aujourd'hui, car la demande pour cette profession ne cesse d'augmenter.

Les scientifiques des données sont autonomes et efficaces, donc si vous voulez en être un, vous vous demandez probablement quelles sont les responsabilités d'un scientifique des données, comment acquérir les compétences nécessaires pour postuler à des emplois, et si la rémunération salariale répondra à vos exigences. Cependant, voici les huit étapes faciles à suivre pour devenir un scientifique des données : 

Développer les bonnes compétences en matière de données

Si vous n'avez pas d'expérience dans le domaine des données, vous pouvez tout de même atteindre la maîtrise de la science des données ; cependant, vous devrez acquérir un bagage approprié pour poursuivre une carrière en science des données. Un scientifique des données est un poste de haut niveau et critique qui nécessite des connaissances approfondies dans de nombreux domaines.

Il est essentiel d'avoir une base solide de connaissances avant de se spécialiser dans une discipline spécifique. Les mathématiciens, les ingénieurs, les statisticiens, l'analyse des données, la programmation et l'informatique ne sont que quelques-unes des possibilités. Certains Data Scientists ont commencé leur carrière dans la finance et le dépistage du baseball avant de faire la transition vers le domaine des statistiques.

Quel que soit le domaine par lequel vous commencez, assurez-vous qu'il couvre les bases : Python, SQL et Excel. Ces compétences seront essentielles pour traiter et organiser les données non traitées. Il n'est pas inutile d'avoir un peu d'expérience dans les domaines suivants Tableauun programme que vous utiliserez fréquemment pour créer des visualisations.

Gardez les yeux ouverts sur les moyens de vous aider à adopter l'état d'esprit d'un scientifique des données ; plus cette formation vous permet de travailler avec des données, plus il vous sera facile de progresser.

Apprendre les principes fondamentaux de la science des données

un programme de science des données ou Bootcamp Il n'existe peut-être pas de meilleur moyen d'apprendre ou d'améliorer les fondamentaux de la science des données. Vous apprendrez les bases de la collecte et du stockage des données, de leur analyse et de leur modélisation, ainsi que de leur visualisation et de leur présentation à l'aide de tous les outils de la boîte à outils de la science des données, y compris des applications spécialisées comme Tableau et PowerBI, entre autres.

Vous devriez être en mesure de développer des modèles qui analysent le comportement et prédisent des inconnues en Python et R et de reconditionner les informations dans des formats conviviaux à la fin de votre programme.

Des diplômes avancés sont souvent exigés pour les postes en science des données. Parfois, ce n'est pas négociable, mais comme la demande dépasse l'offre, les preuves sont de plus en plus visibles.

En d'autres termes, les preuves des capacités requises l'emportent généralement sur les simples titres de compétences. Il devient de plus en plus évident pour les responsables de l'embauche que la maîtrise d'un sujet n'a pas à être démontrée de manière traditionnelle.

Apprendre les langages clés pour la science des données

Les spécialistes des données utilisent divers outils et programmes spécialisés conçus spécialement pour le nettoyage, l'analyse et la modélisation des données. Outre les programmes Excel de base, les spécialistes des données doivent maîtriser un langage de programmation statistique tel que Python, R ou Hive et des langages d'interrogation tels que SQL.

RStudio Server est l'un des outils les plus importants pour un scientifique des données, car il fournit un environnement de développement basé sur un serveur pour l'utilisation de R. Un autre outil populaire est Jupyter Notebook, qui inclut la modélisation statistique, les visualisations de données, les capacités d'apprentissage automatique et bien plus encore sous forme de code source libre.

L'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé dans la science des données, qui fait appel à l'intelligence artificielle pour apprendre aux systèmes à apprendre et à s'améliorer sans être explicitement programmés.

La technologie et les types d'outils utilisés dans l'apprentissage automatique sont déterminés dans une large mesure par l'application - par exemple, si vous formez un ordinateur à reconnaître des images ou à identifier des tendances à partir de messages sur les médias sociaux.

En fonction de leurs objectifs, les spécialistes des données peuvent choisir parmi différents outils, notamment h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout et Accord.Net.

Travaillez sur des projets de science des données pour développer vos compétences pratiques en la matière.

Une fois que vous vous serez familiarisé avec les langages de programmation et les outils numériques utilisés par les scientifiques des données, vous pourrez commencer à en faire bon usage en mettant en pratique vos nouvelles compétences et en les étendant encore davantage.

Assumez des tâches qui combinent plusieurs talents, comme l'utilisation d'Excel et de SQL pour gérer et interroger des bases de données, de Python et de R pour analyser des données à l'aide de méthodes statistiques, construire des modèles qui analysent le comportement et fournissent de nouvelles informations, et utiliser l'analyse statistique pour prévoir des inconnues.

Au fur et à mesure que vous vous familiarisez avec le processus, essayez d'aborder plusieurs phases, en commençant par l'étude de l'entreprise ou du secteur du marché et en terminant par la collecte, le nettoyage et le test des données afin de maximiser leur utilité.

Enfin, vous avez la possibilité de créer vos algorithmes pour interpréter et modéliser ces informations, qui peuvent être regroupées dans des représentations ou des tableaux de bord simples avec lesquels les utilisateurs peuvent interagir et effectuer des recherches. Vous pouvez également vous entraîner à faire une présentation de vos recherches afin de renforcer vos compétences en communication.

Vous voudrez également vous entraîner à travailler avec différents types de données, notamment du texte, des données structurées, des photos, du son et même des vidéos. Chaque secteur utilise son propre ensemble distinct de données pour faciliter la prise de décisions par des cadres mieux informés.

Vous devez connaître les principes d'autant de types que possible, car vous vous concentrerez probablement sur un ou deux types seulement en tant que scientifique des données en activité. Cependant, si vous débutez et développez vos compétences, il est essentiel de comprendre les principes fondamentaux d'autant de sortes que possible.

La gestion de projets plus complexes vous donnera l'occasion d'expérimenter une variété d'applications de données. Une fois que vous aurez maîtrisé l'analyse descriptive, vous serez dans la meilleure position pour utiliser des techniques statistiques plus complexes telles que l'exploration de données, la modélisation prédictive et l'apprentissage machine (ML) pour prédire des événements futurs ou même produire des recommandations.

Développer des visualisations et s'entraîner à les présenter

Utilisez des programmes tels que Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly ou Infogram pour vous entraîner à créer vos visualisations à partir de zéro. Trouvez la meilleure technique pour permettre aux données de parler d'elles-mêmes en vous exerçant avec des plateformes comme celles-ci.

Même à ce stade, Excel est utile : si l'idée fondamentale des feuilles de calcul - fusionner des données dans leurs cellules pour réaliser des calculs ou des graphiques - est simple, Excel s'est avéré très précieux après plus de 30 ans et est presque incontournable dans le monde de la science des données.

La création de beaux graphiques n'est qu'un début ; en tant que scientifique des données, vous devrez utiliser ces visuels pour communiquer vos résultats à un public réel.

Lorsqu'il s'agit de s'exprimer, chacun a ses limites. La capacité à s'exprimer sans être trop direct est une compétence de communication essentielle qui peut être naturelle pour vous mais qui peut être améliorée par la pratique. Commencez par un ami seul ou même votre animal de compagnie avant de passer à une situation de groupe si nécessaire.

Créer de beaux graphiques n'est qu'un début ; en tant que scientifique des données, vous devrez également utiliser ces visuels pour communiquer vos résultats à un public réel.

Créez un portfolio pour mettre en valeur vos compétences en science des données.

L'étape suivante consiste à créer un portfolio soigné qui vous permettra d'obtenir l'emploi de vos rêves après avoir effectué vos recherches préliminaires, suivi une formation et mis en pratique vos nouvelles compétences en constituant un excellent portfolio rempli de projets.

Votre portfolio est peut-être l'aspect le plus crucial de votre recherche d'emploi. Le Data Science Bootcamp de BrainStation, par exemple, est conçu pour fournir un programme d'études basé sur des projets qui aide les étudiants à construire un portefeuille impressionnant de réalisations concrètes. C'est l'une des méthodes les plus efficaces pour se faire remarquer sur le marché du travail.

Envisagez d'inclure vos projets GitHub lorsque vous postulez pour un emploi de scientifique des données à (ou à la place de) votre site Web. Tout en améliorant simultanément votre profil dans un réseau public, GitHub affiche rapidement votre processus, votre travail et vos résultats.

Mais ne vous arrêtez pas là. Votre portfolio est l'occasion de démontrer vos capacités de communication et de montrer que vous ne vous contentez pas de calculer des chiffres.

Il est également avantageux d'exposer une variété de méthodes car la science des données est un vaste domaine, ce qui implique qu'il existe de nombreuses façons d'aborder un problème et de nombreuses stratégies que vous pouvez mettre sur la table.

Vous devez compléter vos données par un récit convaincant et montrer comment vous tentez de résoudre les problèmes que vous avez identifiés afin que l'employeur comprenne votre valeur. Plutôt que de présenter votre code de manière isolée, GitHub vous permet de le contextualiser dans un contexte plus large, ce qui le rend plus facile à comprendre.

Lorsque vous postulez à un poste particulier, ne soumettez pas l'ensemble de votre travail. Ne mettez en avant que quelques éléments parmi l'ensemble de vos travaux afin de montrer l'éventail de vos capacités tout au long du processus de science des données - en partant d'un ensemble de données simple, en identifiant un problème, en nettoyant le désordre, en développant un modèle et en trouvant une réponse.

Améliorez votre profil en ligne

Un projet bien exécuté que vous réalisez vous-même peut être un moyen fantastique de mettre en valeur vos compétences et d'impressionner les responsables potentiels du recrutement. Choisissez un sujet qui vous intéresse vraiment, posez une question à son sujet et essayez d'y répondre par des faits.

Vous pouvez également présenter votre travail sur GitHub. Documentez votre expérience et révélez vos résultats, représentés graphiquement avec une explication directe de votre procédure, en mettant en valeur vos compétences techniques et vos idées.

Pour aider un employeur à comprendre votre valeur, incluez un récit convaincant qui détaille les questions que vous avez abordées - en mettant en évidence votre processus et les mesures créatives que vous avez prises pour que l'employeur vous comprenne.

Une autre excellente façon de démontrer votre intérêt pour la communauté, de montrer vos compétences en tant que scientifique des données potentiel et d'étendre vos connaissances et votre rayonnement est de devenir membre d'un réseau de science des données en ligne comme Kaggle.

Postulez à des emplois pertinents de scientifique des données

Il existe plusieurs responsabilités dans le domaine de la science des données. Les personnes qui ont acquis les capacités fondamentales se spécialisent dans des sous-disciplines particulières, comme les ingénieurs de données, les analystes de données, l'intelligence artificielle ou les ingénieurs en apprentissage automatique.

Cherchez à savoir ce que l'entreprise valorise, ce sur quoi elle se concentre, et si cela correspond à vos compétences, vos objectifs et vos projets. N'oubliez pas non plus que des villes comme Boston, Chicago et New York connaissent une pénurie de talents techniques ; les opportunités sont donc nombreuses.

Les meilleurs emplois en science des données

Étant donné que les scientifiques des données travaillent dans de nombreux domaines et disciplines, les tâches qu'ils peuvent accomplir sont désignées sous une variété de noms, qui incluent :

• Spécialiste des données
• Analyste de données
• Architecte des données
• Ingénieur en données
• Statisticien
• Analyste commercial
• Chercheur
• Ingénieur en apprentissage automatique
• Analyste quantitatif

Il existe plusieurs autres postes, et ils continueront de croître à mesure que la science des données gagne en popularité. La bonne nouvelle est que les postes mentionnés ci-dessus font l'objet d'une forte demande. Si vous disposez d'une expertise et d'une expérience en science des données, vous bénéficiez d'un avantage certain en matière de croissance professionnelle et d'avancement de carrière.

Le domaine de la science des données a besoin de vous

Bien sûr, la science des données est une carrière fantastique pour les femmes n'est pas la seule raison pour laquelle elle pourrait être attrayante pour vous. Le domaine de la science des données et la base de la prise de décision, tant dans les entreprises que dans le secteur privé, sont des éléments essentiels de l'économie. IA (intelligence artificielle) peut encore améliorer la présence féminine, principalement parce qu'elle est très importante.

Ainsi, plus il y a de perspectives différentes dans une équipe, mieux c'est. Apprenez avec curiosité et optimisme, et n'ayez pas peur de faire des erreurs en cours de route. Travaillez dur, faites toujours de votre mieux, et les choses viendront naturellement.

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