Activités du Data Scientist
Rattaché à la direction des systèmes d'information (DSI) d’une entreprise, le Data Scientist y joue un rôle important en cela qu’il est responsable de la collecte et de l’analyse de toutes les données chiffrées qui puissent être utiles à de nouvelles prises de décisions stratégiques.
Sa première mission sera donc de lister les différentes sources de data disponibles, qu’elles soient internes (analyse du CRM, par exemple) ou externes (tels que les données transmises par le site web de l’entreprise), et de mettre en place des processus de collecte automatisés qui lui permettront de récolter la data de manière efficace par le biais d’API ou de techniques de web scraping.
Responsable avant tout de la qualité des données tout au long du traitement, le data scientist aura au préalable défini des règles précises de nettoyage et de structuration des différentes bases de données, afin que celles-ci soient utilisables, stockables et proprement exploitables, une fois qu’il les aura placées dans des « entrepôts de données » (datawarehouses) conçus par ses soins.
A la différence d’un pur statisticien, les data analysts possèdent des connaissances informatiques supérieures lui permettant d’élaborer des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (machine learning) qui l’aideront à créer de nouveaux modèles d'analyse pour traiter des données brutes ne pouvant être analysées à l'aide d'outils classiques de gestion de bases de données, qu’il maitrise aussi bien sûr par ailleurs.
Construire ces algorithmes permettra alors au Data Scientist de créer des rapports précis et des modèles prédictifs d’une importance considérable; si le rôle du Data Scientist est relativement méconnu, il n’en est pas moins crucial au bon fonctionnement de l’entreprise, en cela que les rapports chiffrés qu’il fournira à sa direction influenceront de manière décisive les décisions stratégiques du management, son travail ayant donc un impact important sur l’amélioration générale de l’activité.
Il est d’ailleurs à noter que, outre le management de la compagnie pour qui ces données chiffrées révèlent d’une importance considérable, le data analyst pourra être sollicité par de nombreux département de l’entreprise, dont il devra suffisamment bien comprendre le fonctionnement pour être capable de traduire les problématiques business de manière analytique, et savoir de quelle manière la data pourra venir en aide au service marketing comme à la force de vente ou aux équipes techniques chargées de la conception du produit.
Recueil et analyse des données, construction d’algorithmes et élaboration de modèles de prédictions qui influenceront grandement le destin de l’entreprise : sous des dehors de métier très spécialisé et uniquement porté sur les chiffres, le poste de data scientist se révèle d’une grande diversité.
En savoir plus sur le métier de Data Scientist
Compétences techniques du Data Scientist
- Expertise en algorithme et méthodes de machine learning
- Maîtrise en bases de données et gestion de bases de données
- Maîtrise de langages de programmation et connaissance des différents systèmes d’exploitation
- Compétences accrues en analyse statistique
Compétences comportementales du Data Scientist
- Esprit de synthèse et d’analyse
- Extrême rigueur et grande méthode
- Capacités d’adaptation
- Excellentes capacités de communication
Formation pour être Data Scientist
Très souvent diplômé d’une école d’ingénieur avec une spécialisation en statistiques, le Data Scientist peut aussi être récipiendaire d’un Master en big data ou en data science, plus récemment créés pour répondre à la forte demande des entreprises pour ce type de profils spécialisés nécessitant des compétences techniques accrues.
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