Qu'est-ce qu'un data scientist ?

Le fonctionnement de chaque organisation repose sur des informations et des données qui déterminent les décisions clés. Outre leur collecte et leur stockage, ces données font l'objet d'un traitement et d'une analyse ultérieure. Le professionnalisme et la connaissance de l'analyse des données déterminent la valeur des résultats. Le data scientist est un métier d'avenir qui apporte des bénéfices tangibles aux organisations. Grâce aux compétences uniques de l'analyste, l'entreprise a une chance d'augmenter sa rentabilité et de renforcer son avantage concurrentiel sur le marché. Qu'est-ce qu'un data scientist ? Poursuivez votre lecture pour en savoir plus.

Scientifique des données - table des matières :

1. Qu'est-ce qu'un data scientist ?
2. Scientifique des données – compétences et exigences
3. Domaine d'expertise du data scientist
4. Comment devenir data scientist ?
5. Sommaire

Qu'est-ce qu'un data scientist ?

Un data scientist est une personne qui collecte, traite et analyse des données sur la base d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage. Dans leur travail, ils utilisent des méthodes de recherche, des mathématiques, de l'économie et des statistiques pour atteindre la valeur commerciale souhaitée dans les domaines à l'étude. Le data scientist est un métier qui répond aux attentes du marché en matière de traitement du big data. Il combine simultanément divers rôles allant de l'apprentissage automatique, en passant par les problèmes de performance et de planification, à la mise en œuvre des solutions proposées.

Le data scientist est à la fois un grand programmeur, un statisticien disséquant des algorithmes sur un cluster et une personne qui connaît la mécanique des affaires avec de fortes compétences en communication. Ce qui distingue les scientifiques des données des analystes de données travaillant sur des collections standard, c'est qu'ils travaillent dans un environnement instable de données croissant en temps réel, c'est pourquoi ils sont souvent appelés maîtres de données.

Leur objectif est de créer des visualisations de ces analyses, d'explorer toutes les données, de définir de nouvelles variables et d'analyser des données approfondies. De plus, c'est à eux de sélectionner des méthodologies de recherche qui permettront de vérifier l'hypothèse retenue et de la traduire ensuite en un concept d'affaires qui répondra à un objectif prédéterminé dans le développement de l'entreprise. Un data scientist efficace est une personne qui possède des compétences en programmation supérieures à la moyenne (avec un côté hacker) et une connaissance des statistiques supérieure à la moyenne.

Scientifique des données – compétences et exigences

Le métier de data scientist requiert des compétences nombreuses et variées issues de différents domaines et spécialités. Lorsqu'il s'agit de science des données, il faut être doué en mathématiques et en analyse, être un bon programmeur, être capable de présenter les données analysées et de tirer des conclusions solides. De plus, une personne travaillant dans cette profession doit être méticuleuse, précise, patiente, avoir la capacité de raconter une histoire à travers des données et avoir une intuition commerciale. Compétences clées:

• Mathématiques et statistiques - analyse de données statistiques, apprentissage automatique, exploration de données, algorithmes distribués
• Programmation - technologies de données volumineuses, packages statistiques, bibliothèques et outils concernant l'apprentissage automatique, langage Python
• Connaissance de l'industrie - comprendre l'objectif commercial et le relier aux données pertinentes, capacité à présenter un problème basé sur des données, capacité à collaborer avec des experts
• Compétences en communication - capacité à présenter des données, à discuter du problème, à proposer des solutions, à discuter et à collaborer avec le groupe
• Intuition et curiosité - en ce qui concerne les données traitées et les méthodes d'investigation réalisables, et dans l'évaluation de la corrélation des causes et des effets

Domaine d'expertise du data scientist

L'analyse de données est présente dans pratiquement tous les domaines et toutes les industries. Les principaux domaines dont traite un data scientist sont les suivants :

• Secteur financier et bancaire - analyse des données sur les transactions bancaires, prise en charge des décisions de crédit, détection des fraudes
• Marketing - analyse du comportement des utilisateurs sur les sites Web, création de systèmes de recommandation, suivi de la visibilité et des opinions de la marque
• Ventes - analyser les données de vente, prévoir les tendances, segmenter les clients, ajuster les offres de produits pour répondre aux exigences des clients

Comment devenir data scientist ?

Le data scientist est un métier relativement nouveau, qui a particulièrement évolué ces dernières années. Lorsque l'on pense à travailler dans cette profession, il existe deux parcours éducatifs. Le premier s'adresse aux personnes qui, après avoir obtenu leur diplôme d'études secondaires, savent déjà qu'elles veulent choisir ce métier.

Étudier l'un des sujets liés à la science des données, au big data ou à l'analyse de données peut s'avérer être le meilleur, mais pas le plus court chemin vers la profession. Étudier à la fois des programmes de premier cycle, des cycles supérieurs, d'ingénierie et de troisième cycle est sans aucun doute une bonne direction pour démarrer une carrière de scientifique des données. Ils garantissent une approche holistique, large et diversifiée de ce domaine multidisciplinaire.

Une autre option pour les diplômés en mathématiques, en informatique, en économie ou dans d'autres études connexes est de suivre des cours spécialisés. Un très large éventail de formations différentes est disponible sur le marché, couvrant principalement la connaissance de la programmation et l'utilisation des bases de données.

Ces formations sont adaptées aux besoins individuels des participants. Ceux-ci incluent des bootcamps, des ateliers traditionnels, des cours en ligne, des hackathons et des défis. Il est important d'obtenir un certificat qui prouvera les compétences et les qualifications acquises. Lors d'un recrutement, un certificat peut être un atout majeur.

Travailler en tant que data scientist est une voie de développement idéale pour les personnes fascinées par les bases de données, les statistiques et la programmation, et pour celles qui aiment les défis et n'ont pas peur des solutions prêtes à l'emploi. Selon les données de 2020, c'était la troisième profession la mieux rémunérée du marché informatique aux États-Unis avec des revenus de 107 000 $ par an. Au Royaume-Uni, en revanche, un maître de données peut gagner plus de 80 000 £ par an.

Sommaire

La clé du succès en tant que scientifique des données est de comprendre que la science des données consiste principalement à être en mesure de répondre à des questions commerciales, plutôt qu'à l'essence même des outils utilisés. Il est plus important d'apprendre les concepts que d'apprendre la syntaxe. Créer des projets et développer de nouvelles solutions est l'objectif principal du travail d'un data scientist. Il s'agit certainement d'un métier d'avenir qui créera des solutions commerciales innovantes.

Lire aussi : Les bases du data storytelling.

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