Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Le fonctionnement de chaque organisation repose sur des informations et des données qui déterminent des décisions clés. En plus de les collecter et de les stocker, ces données sont soumises à un traitement et à une analyse ultérieure. Le professionnalisme et la connaissance de l’analyse des données déterminent la valeur des résultats. Le data scientist est une profession d’avenir qui apporte des avantages tangibles aux organisations. Grâce aux compétences uniques de l’analyste, l’entreprise a la chance d’augmenter sa rentabilité et de renforcer son avantage concurrentiel sur le marché. Qu’est-ce qu’un data scientist ? Lisez la suite pour en savoir plus.

Data scientist – table des matières :

1. Qu’est-ce qu’un data scientist ?
2. Data scientist – compétences et exigences
3. Domaine d’expertise du data scientist
4. Comment devenir data scientist ?
5. Résumé

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Un data scientist est une personne qui collecte, traite et analyse des données en se basant sur l’apprentissage automatique et les algorithmes d’apprentissage. Dans son travail, il utilise des méthodes de recherche, des mathématiques, de l’économie et des statistiques pour atteindre la valeur commerciale souhaitée dans les domaines étudiés. Le data scientist est une profession qui répond aux attentes du marché en matière de traitement des big data. Elle combine simultanément divers rôles allant de l’apprentissage automatique, à la performance et aux questions de planification, jusqu’à la mise en œuvre de solutions proposées.

Le data scientist est à la fois un excellent programmeur, un statisticien disséquant des algorithmes sur un cluster et une personne qui connaît les mécanismes des affaires avec de grandes compétences en communication. Ce qui distingue les data scientists des analystes de données travaillant sur des collections standard, c’est qu’ils évoluent dans un environnement instable de données croissant en temps réel, c’est pourquoi ils sont souvent appelés maîtres des 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 profondes. De plus, c’est à eux de sélectionner les méthodologies de recherche qui vérifieront l’hypothèse posée et de la traduire ensuite en un concept commercial 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 une touche de hacker) et une connaissance des statistiques supérieure à la moyenne.

Data scientist – compétences et exigences

La profession de data scientist nécessite de nombreuses compétences variées provenant de différents domaines et spécialités. Lorsqu’on s’occupe de science des données, il faut être habile en mathématiques et en analyse, être un bon programmeur, être capable de présenter les données analysées et de tirer des conclusions fermes. De plus, une personne travaillant dans cette profession doit être méticuleuse, précise, patiente, avoir la capacité de raconter une histoire à travers les données et avoir une intuition commerciale. Compétences clés :

• Mathématiques et statistiques – analyse statistique des données, apprentissage automatique, exploration de données, algorithmes distribués
• Programmation – technologies de big data, paquets statistiques, bibliothèques et outils concernant l’apprentissage automatique, langage Python
• Connaissance du secteur – compréhension de l’objectif commercial et lien avec les 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, discuter du problème, proposer des solutions, capacité à discuter et à collaborer avec le groupe
• Intuition et curiosité – par rapport aux données traitées et aux méthodes d’investigation réalisables, et dans l’évaluation de la corrélation entre causes et effets

Domaine d’expertise du data scientist

L’analyse des données est présente dans pratiquement tous les domaines et industries. Les principaux domaines avec lesquels un data scientist travaille sont :

• Secteur financier et bancaire – analyse des données sur les transactions bancaires, soutien aux décisions de crédit, détection de la fraude
• 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 – analyse des données de vente, prévision des tendances, segmentation des clients, ajustement des offres de produits pour répondre aux exigences des clients

Comment devenir data scientist ?

Le data scientist est une profession relativement nouvelle, qui a particulièrement évolué ces dernières années. Envisager de travailler dans cette profession implique deux parcours éducatifs. Le premier est destiné aux personnes qui, après avoir obtenu leur diplôme de l’école secondaire, savent déjà qu’elles veulent choisir cette profession.

Étudier l’un des sujets liés à la science des données, aux big data ou à l’analyse des données peut s’avérer être le meilleur, bien que non le plus court, chemin vers la profession. Étudier des programmes de premier cycle, de deuxième cycle, d’ingénierie et de formation continue est sans aucun doute une bonne direction pour commencer une carrière en tant que data scientist. Cela garantit une approche holistique, large et diversifiée de ce domaine multidisciplinaire.

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

Ces formations sont adaptées aux besoins individuels des participants. Cela inclut des bootcamps, des ateliers traditionnels, des cours en ligne, des hackathons et des défis. Il est important d’obtenir un certificat qui prouve les compétences et qualifications acquises. Lors du recrutement, un certificat peut être un atout considérable.

Travailler en tant que data scientist est un chemin de développement idéal 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 innovantes. Selon des données de 2020, c’était la troisième profession la mieux rémunérée sur le marché de l’informatique aux États-Unis avec des revenus de 107 000 $ par an. Au Royaume-Uni, en revanche, un maître des données peut gagner plus de 80 000 £ par an.

Résumé

La clé du succès en tant que data scientist est de comprendre que la science des données concerne principalement la capacité à répondre à des questions commerciales, plutôt que 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 le principal objectif du travail d’un data scientist. C’est certainement une profession d’avenir qui créera des solutions commerciales innovantes.

Lire aussi : Les bases de la narration de données.

Si vous aimez notre contenu, rejoignez notre communauté de abeilles occupées sur Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.