métier data scientist

Data scientist

Le data analyst et le data scientist analysent les big data pour orienter les décideurs dans leur prise de décision. Chacun est spécialisé dans un type de donnée spécifique.
métier data scientist

Rôle du data scientist

Le data scientist exploite les données d'une entreprise dans le but d'établir des recommandations stratégiques. Il les collecte grâce à des algorithmes, les organise, les croise, et les transforme en informations utile à une fin de prise de décision. Il analyse les besoins de l'entreprise et collabore avec les différents département pour modéliser les problématiques et dégager des insights actionnables.

Après cette phase de collecte et de nettoyage des données, le data scientist procède à la restitution des analyses avec un rapport détaillé sous forme de représentation graphique, de tableaux ou d'applications spécifiques. Son objectif est de rendre les données compréhensibles et utiles pour les décideurs et équipes concernées.

Missions du data scientist

  • Il recueille des données en masse et les structure pour une analyse approfondie.
  • Il repère les irrégularités significatives et assainit les données en vue de créer des modèles prédictifs.
  • Il évalue et améliore les performances des modèles d'apprentissage automatique.
  • Il génère des tableaux de bord et des représentations graphiques des données pour faciliter la communication avec les équipes concernées.
  • Il établit des recommandations basées sur les données pour orienter les décisions stratégiques de l'entreprise.

Interlocuteurs clés

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Compétences du data scientist

Compétences techniques

  • Le data scientist doit maîtriser les langages de programmation tels que Python, R, et SAS pour le traitement et l'analyse de données. Il a la capacité à travailler avec des environnements de développement comme Apache Hadoop et Spark. Il connait les concepts de Map Reduce pour gérer les grandes quantités de données.
  • Une connaissance approfondie des systèmes de gestion de bases de données, notamment SQL et NoSQL, est nécessaire pour organiser, stocker et récupérer des données de manière efficace.
  • Des compétences en statistiques permettent de modéliser et de réaliser des analyses prédictives. La maîtrise des mathématiques appliquées aide également à concevoir et à optimiser des algorithmes efficaces.
  • La maîtrise des outils de web analyse comme Omniture et Google Analytics est importante pour analyser le comportement des utilisateurs sur internet et optimiser les stratégies marketing. De plus, une compétence en outils de data management permet de manipuler et de préparer les données pour l'analyse.

Soft skills

La gestion de projets et un leadership efficace permettent au data scientist de diriger des équipes et mener à bien ses projets. Une communication claire et persuasive permet d'expliquer des concepts techniques à son audience et convaincre les décideurs. L'innovation et la proactivité permettent de proposer des améliorations et de nouvelles approches, tandis que la rigueur et l'esprit d'analyse assurent la précision et la fiabilité des données traitées. La maîtrise de l'anglais technique est un atout.

Nos équipes à vos côtés Au service des fonctions data

Les études et formation du data scientist

La formation pour devenir data scientist s'étend sur 5 ans après le baccalauréat pour aboutir à un master ou un Master of Science (MSc) spécialisés dans des domaines tels que les mathématiques appliquées, l'informatique décisionnelle, la data science, les statistiques, ou encore une spécialisation en big data via un diplôme d'ingénieur. Ces programmes sont proposés par des universités ou des écoles d'ingénieurs renommées comme Centrale Supélec, l'École polytechnique, Télécom Paris, et d'autres.

En plus des formations d'ingénieurs, des parcours en écoles de commerce avec des spécialisations en marketing, management de la big data, ou statistiques sont également valorisés. Les formations MBA Big Data ou des mastères spécialisés en data offrent des compétences avancées nécessaires pour manipuler et analyser de grands ensembles de données.

Évolutions possibles

Après quelques années, il peut progresser vers des rôles de leadership tels que Chief Data Scientist ou Chief Data Officer. Ces postes impliquent la gestion d'une équipe de data scientists, la supervision des projets d'analyse de données, et la responsabilité des outils analytiques adoptés par l'entreprise.

Une autre voie d'évolution peut mener le data scientist à prendre la direction des systèmes d'information de l'entreprise, où il serait chargé de superviser l'ensemble des opérations informatiques et de l'infrastructure de données.

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