Scientifiques des données vs développeurs de logiciels. Quelle carrière choisir en Inde ?

L’industrie informatique indienne est l’un des contributeurs les plus importants à l’économie mondiale, générant des milliards de dollars chaque année. Et lorsqu’en 2022, le monde a été confronté à un ralentissement et à une conjoncture économique difficile causée par divers facteurs, l’industrie informatique indienne a non seulement pu survivre, mais aussi prospérer. L'industrie informatique représentait 7,4 % du PIB indien au cours de l'exercice 22 et devrait contribuer à hauteur de 10 % au PIB indien d'ici 2025. C'est pourquoi on peut affirmer sans se tromper qu'il y aura toujours une forte demande de professionnels de l'informatique en Inde. Mais quelle carrière choisir ? Nous parions que vous avez déjà entendu à plusieurs reprises que la science des données et le développement de logiciels sont les compétences du futur. Malgré la situation économique, le nombre d’investissements dans la science des données et le développement de logiciels est resté le même. De plus, ces deux profils d’emploi ont des compétences communes, il devient donc difficile de décider s’il faut mettre le pied sur la porte en tant que data scientist ou développeur de logiciels. Discutons de ces deux positions en détail.

Qui sont les data scientists et les développeurs de logiciels ? Leurs rôles et responsabilités

Les data scientists sont devenus très demandés ces dernières années à mesure que les technologies Big Data s'intègrent dans de plus en plus d'organisations. Les data scientists sont des professionnels qui utilisent des méthodes scientifiques pour collecter, analyser et interpréter les résultats des données. Ils sont également responsables de la création de plans d’action en fonction des résultats des données. Ils doivent donc créer des algorithmes et des modèles de données pour prévoir les résultats. Les data scientists doivent également collaborer étroitement avec les chefs d'entreprise pour contribuer à la réalisation des objectifs de l'entreprise et identifier des stratégies basées sur les données pour atteindre ces objectifs. Les tâches et responsabilités communes des data scientists comprennent :

• Identifier les sources de données pertinentes pour les besoins de l'entreprise et en extraire des données utilisables.
• Déployer des outils de données tels que Python, R, SAS ou SQL.
• Utiliser les outils ML pour sélectionner les fonctionnalités requises ; créer et optimiser des classificateurs.
• Collecter des données structurées et non structurées et effectuer leur prétraitement.
• Recherche des données manquantes.
• Améliorer les processus de collecte de données.
• Organiser les données dans des formats utilisables.
• Création de modèles prédictifs.
• Développement d'algorithmes ML.
• Améliorer le processus de collecte de données.
• Traitement, nettoyage et validation des données.
• Analyser les données pour trouver des modèles et des solutions.
• Mise en place d'une infrastructure de données.
• Développer, mettre en œuvre et maintenir des bases de données.
• Évaluer la qualité des données.
• Générer des informations et des insights à partir d’ensembles de données et identifier les tendances et les modèles.
• Création de visualisations de données.
• Préparer des rapports clairs pour les équipes de direction et de projet.

Un développeur de logiciels est un professionnel chargé de concevoir, programmer, créer, déployer et maintenir des logiciels en utilisant de nombreuses compétences et outils différents. Ils peuvent créer des logiciels pour le gouvernement, les soins de santé, l'éducation, la défense, l'industrie manufacturière, les entreprises et les consommateurs. Ils peuvent travailler en étroite collaboration avec les clients pour déterminer leurs besoins afin de garantir la qualité d'un produit final. Selon le contexte, un développeur peut travailler seul ou en équipe avec d'autres programmeurs. Les tâches et responsabilités communes des développeurs de logiciels comprennent :

• Produire du code propre et efficace basé sur les besoins du client.
• Vérifier, tester et déployer des programmes et des systèmes logiciels.
• Correction et amélioration des logiciels existants.
• Travailler avec d'autres développeurs pour concevoir des algorithmes et des organigrammes.
• Intégration de composants logiciels et de programmes tiers.
• Dépannage, débogage et mise à niveau du logiciel.
• Recommander et exécuter des améliorations.
• Création de documentation technique.
• Communiquer avec les clients et comprendre leurs besoins.
• Travailler en équipe.

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Les compétences des data scientists et des développeurs de logiciels

Ces spécialistes ont besoin de deux types de compétences essentielles : techniques et non techniques (également appelées compétences techniques et générales). Certaines des compétences techniques les plus importantes en matière de data scientist sont :

• Bonne connaissance de l'analyse statistique et de l'informatique.
• Maîtrise de l'apprentissage automatique.
• Connaissance du Deep Learning, des probabilités et des statistiques.
• Traitement de gros volumes de données.
• Visualisation de données.
• Gestion des données.
• Mathématiques.
• Solide connaissance de la programmation.
• Statistiques.
• Big Data.
• Les bases de l'intelligence artificielle seront un plus.

De solides connaissances en programmation signifient une familiarité avec divers langages de programmation tels que Python, Perl, C/C++, SQL et Java. Et en parlant d'outils analytiques, ici, les plus populaires sont SAS, Spark, Hadoop, Hive, Pig et R. Certaines des compétences techniques les plus importantes des développeurs de logiciels incluent :

• Solide connaissance d'au moins un langage et un framework de programmation.
• Mathématiques et analyse de données.
• Résolution de problème.
• Structure des données et algorithmes.
• Contrôle des sources.
• DevOps.
• Capacité à travailler avec différentes bases de données.
• Git.
• Environnement de développement intégré.
• Méthodes de développement Agile et Scrum.
• Cycle de vie du développement logiciel.
• Maîtrise des outils de débogage et de tests logiciels.

Comme mentionné précédemment, les développeurs de logiciels et les data scientists doivent avoir un bon équilibre entre compétences techniques et compétences générales. C'est pourquoi ces compétences non techniques sont très importantes :

• Ouverture d'esprit et adaptabilité.
• Esprit critique.
• Bonnes compétences analytiques et stratégiques.
• Patience.
• La créativité.
• Confiance.
• Motivation intrinsèque.
• Travail d'équipe et collaboration.

En outre, ces spécialistes doivent posséder un solide sens des affaires pour discerner les problèmes et les défis potentiels. De plus, ils doivent avoir de bonnes compétences en communication pour expliquer clairement leurs conclusions à des clients ou à des membres de l'équipe qui n'ont pas le même parcours professionnel.

Comparaison des salaires : scientifiques de données et développeurs de logiciels

Les Data Scientists sont très bien payés en Inde. En fait, il s’agit de la profession la plus populaire sur le marché informatique indien, avec des salaires généralement 36 % plus élevés que les autres professions. Selon les données collectées sur Ambitionbox.com , les Data Scientists en Inde gagnent entre ₹ 3,8 Lakhs et ₹ 26,0 Lakhs avec un salaire annuel moyen de ₹ 10,0 Lakhs. Leur salaire dépend en grande partie de leur expérience : avec une augmentation chaque année d'expérience, le salaire d'un professionnel de la science des données augmente de façon exponentielle. Le salaire des développeurs de logiciels en Inde est également assez élevé par rapport à la grande majorité des autres professions. Il varie entre ₹ 1,8 Lakhs et ₹ 13,0 Lakhs avec un salaire annuel moyen de ₹ 4,8 Lakhs. Le salaire moyen des développeurs de logiciels est très apprécié et, tout comme pour le poste de data scientist, il augmente avec votre expérience.

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Veuillez noter que selon Indeed, les villes indiennes les mieux rémunérées pour ces deux emplois sont Hyderabad, Chennai, Bengaluru, Mumbai, Pune, Gurgaon, Noida et New Delhi.

Le nombre d'offres d'emploi

Lorsqu’il s’agit d’offres d’emploi, il devient évident que la concurrence pour les data scientists est beaucoup plus rude. Le premier site de recherche d'emploi en Inde, Naukri , répertorie désormais environ 800 offres d'emploi pour les data scientists et plus de 92 000 offres d'emploi pour les développeurs de logiciels. Ce qui est remarquable, parmi toutes les ouvertures de développeurs de logiciels, 82 141 d’entre eux citent Java parmi les principales compétences requises.

Cheminements de carrière pour les data scientists et les développeurs de logiciels

Parlons maintenant de la façon dont vous pouvez progresser si vous choisissez une carrière dans la science des données et le développement de logiciels. Si vous choisissez la science des données, votre cheminement de carrière ressemblera très probablement à ceci : Data Scientist → Middle Data Scientist → Senior Data Scientist → Machine Learning Engineer → Lead Data Scientist → Chief Data Officer Et au cas où vous Je vais devenir développeur de logiciels, alors un cheminement de carrière réussi sera le suivant : Développeur de logiciels junior → Développeur de logiciels intermédiaire → Développeur de logiciels senior → Responsable technique → Chef d'équipe → Architecte technique → Directeur de la technologie

Les avantages des deux rôles

Eh bien, la science des données est-elle une bonne carrière ? Bien sûr, oui, la science des données constitue actuellement une carrière très attractive pour de nombreux professionnels. Étant donné que les entreprises s’appuient de plus en plus sur les données pour piloter leurs processus et leur croissance, la demande de bons data scientists continuera de croître. Avec cela, la science numérique est encore à un stade prometteur, vous avez donc l’opportunité de prendre le train en marche et de découvrir d’importantes opportunités de croissance à l’avenir. Pourtant, la science des données peut être une carrière délicate pour les débutants car elle nécessite l’apprentissage de trop de technologies. C'est pourquoi il peut être judicieux pour les « futurs » data scientists de commencer par le développement de logiciels et d'acquérir éventuellement les compétences supplémentaires nécessaires au traitement des données. Qu’en est-il du développement logiciel ? Il s’agit d’un domaine déjà bien établi qui offre non seulement diverses options de carrière (entrepreneur indépendant, freelance ou joueur en équipe ; développeur front-end, back-end, full-stack ou application mobile). Il offre également des perspectives d'apprentissage plus élevées, car il existe aujourd'hui de nombreuses communautés d'apprentissage et outils en ligne qui peuvent vous aider à apprendre différents langages de programmation.

L'avenir?

La plus grande préoccupation des data scientists est que leur travail à l’avenir puisse être largement « automatisé » et partiellement remplacé par l’intelligence artificielle. Néanmoins, nous pensons que dans la plupart des cas, des data scientists seront toujours nécessaires pour superviser les résultats de tous ces processus automatisés. Par conséquent, concentrez-vous davantage sur les compétences en codage et en IA. En outre, les data scientists devraient faire face à une demande croissante dans le domaine de la cybersécurité, car le monde dépend de plus en plus de l'information numérique, où la cybersécurité est devenue extrêmement importante. En plus de cela, nous prévoyons que les data scientists seront confrontés à une prévalence croissante du cloud computing et devront donc à terme maîtriser les outils et techniques de traitement de données basés sur le cloud. Dans le même temps, les data scientists doivent devenir encore plus soucieux des affaires. En ce qui concerne le génie logiciel, l’avenir s’annonce sûrement prometteur, compte tenu de la demande technologique croissante du monde. En 2023, la demande de développeurs de logiciels a déjà augmenté de près de 17 % dans tous les secteurs, selon Opportunity Desk. Le fait est que chaque secteur a besoin de solutions logicielles pour rationaliser le travail et rendre tous les processus plus efficaces et plus précis. Et avec les technologies émergentes telles que l’AL, les services cloud, la blockchain, la cybersécurité et d’autres avancées, les entreprises recherchent des solutions logicielles haut de gamme. Ainsi, on peut affirmer sans se tromper que la demande de développeurs qualifiés ne diminuera pas de si tôt. Au lieu de cela, la hausse risque de connaître un boom. Cependant, vous devez garder à l’esprit que les nouvelles technologies exigent de nouvelles compétences, les ingénieurs logiciels doivent donc également se tenir au courant des tendances. En plus de perfectionner leurs compétences, les développeurs devront également faire preuve d'une éthique et d'une intégrité élevées pour travailler dans le domaine de la confidentialité des données et des applications d'IA. Cela dit, la meilleure façon de prédire l’avenir est de le créer.

Conclusion

Aujourd'hui, nous avons discuté des emplois les plus demandés en 2023 dans le secteur technologique en pleine croissance en Inde. Ces deux profils d’emploi offrent d’excellentes opportunités de croissance et d’apprentissage, et tous deux nécessitent de grandes connaissances et expertises techniques. Mais alors que la science des données se concentre sur les statistiques et l’apprentissage automatique, le génie logiciel cible le codage. En fin de compte, la décision dépend des intérêts individuels, des compétences et des points forts. Et si vous êtes attiré par le développement de logiciels, CodeGym peut vous aider à maîtriser ce métier avec un minimum de tracas et avec un maximum d'engagement. Vous êtes invités à rejoindre notre cours « Profession de développeur Java  » !