Les femmes dans la science des données : Un guide pour faire progresser votre carrière avec succès

30 octobre 2021

les femmes dans la carrière en science des données

Il n'est pas facile de progresser dans sa carrière, et c'est encore plus difficile quand on est une femme travaillant dans un secteur dominé par les hommes depuis des décennies et des décennies.

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.

les femmes dans le domaine de l'informatique

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.

Combler l'écart entre les sexes

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.

Hommes et femmes sur le terrain

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.

étudiants en big data

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.

femmes qualifiées

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.

les étudiants à la recherche d'une nouvelle orientation professionnelle

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.

big data science de la tige

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.

mentors de soutien communautaire

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.

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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.

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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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A propos de l'auteur : Joe Soie -

Joseph est un consultant en création d'entreprise, un rédacteur publicitaire et un propriétaire d'entreprise avec 9 ans de PQE. Il est extrêmement centré sur le client, capable de travailler sur un large éventail de sujets et de fournir des normes de haute qualité sur des projets de toutes tailles pour des clients du monde entier. Vue sur Linkedin

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