Le métier de data scientist
Qu'est-ce qu'un data scientist ?
Le data scientist est un professionnel chargé par la direction de sa société de collecter, trier et exploiter des données. Ces informations sont aussi nommées big data, c’est pourquoi le data scientist est aussi appelé ingénieur big data. Actuellement, les entreprises ont de gros volumes de données à organiser. Le data scientist doit donc faire parler ces informations pour aider son entreprise à prendre des décisions.
Pour cela, il commence par analyser la demande. Il peut exploiter des informations industrielles pour augmenter la productivité, optimiser la qualité ou réaliser de la maintenance préventive grâce à l’étude des pannes. En général, il se concentre sur les données des clients à des fins marketing. Le data scientist collecte les données clients les plus intéressantes sur différents serveurs. Il doit organiser les fichiers et les bases de données.
Une fois récupérées, ces données sont nettoyées pour être mises au bon format, ou pour supprimer les informations inexploitables. Ensuite, le data scientist doit modéliser et créer des algorithmes pour croiser les données. Lors de cette phase d’analyse, le data scientist doit effectuer plusieurs ajustements. Pour restituer les résultats, l’ingénieur big data réalise des rapports, des graphiques et des tableaux.
Les missions du data scientist
Le data scientist est chargé de réaliser différentes missions au quotidien. Par ailleurs, en fonction du secteur dans lequel il travaille, et de l’entreprise qui l’emploie, ses tâches peuvent varier. Généralement, les missions de ce professionnel sont découpées en plusieurs étapes :
- Identification d’une problématique marketing ;
- Analyse des données en provenance de différentes sources ;
- Restitution des résultats de façon synthétique pour faciliter le travail du service marketing de l’entreprise.
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Les compétences pour être data scientist
Pour commencer, le data scientist est un professionnel qui maîtrise parfaitement les différents programmes informatiques existants. Python, Apache Hadoop, Spark, bases de données NoSQL ou langage de programmation SAS, pour collecter, analyser, exploiter et restituer les données, le data scientist doit avoir de sérieuses compétences et connaissances en programmation. Il doit aussi connaître les mathématiques appliquées, et surtout les statistiques.
Et parce qu’il doit régulièrement gérer et conduire les projets, le data scientist doit avoir un certain sens de la communication qu’elle soit écrite ou orale. Ce professionnel est aussi chargé d’animer les réunions et de suivre les équipes. Fin pédagogue, il n’hésite pas à se mettre à la portée de ses interlocuteurs. En outre, la structure qui l’emploie peut également lui demander de gérer le budget d’un projet, ou d’estimer les coûts de certaines interventions.
Avant tout, le data scientist est un ingénieur organisé et méthodique qui travaille sur des projets qui vont de quelques semaines à quelques mois. Toujours force de proposition dans son entreprise, il doit trouver des solutions pour optimiser la collecte des données. Dans cette profession, il est nécessaire de maîtriser l’anglais, et surtout l’anglais professionnel et technique. Grâce à la maîtrise de cette langue étrangère, le data scientist peut s’informer sur les évolutions du secteur pour actualiser ses connaissances et compétences et proposer de nouveaux modèles d’analyse.
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Comment devenir data scientist ?
Quelle formation pour devenir data scientist ?
Pour devenir data scientist, il faut obtenir un diplôme de niveau bac +5. Les recruteurs apprécient les diplômes délivrés par les écoles d’ingénieur et aussi les formations diplômantes dans le marketing, l’informatique, les statistiques et les mathématiques appliquées. Si vous voulez devenir ingénieur big data, vous pouvez aussi vous former en passant une formation certifiante ou diplômante dans le domaine de la data science.
Évolutions possibles du data scientist
Au sein d’une entreprise, quel que soit le secteur d’activité, le data scientist peut évoluer en devenant chief data scientist, et par la suite chief data officer. Ainsi, il sera amené à manager une équipe de plusieurs data scientists. Enfin, le data scientist peut aussi prendre la tête des systèmes d'information de la société.
Tendances de la profession de data scientist
D’abord recherché dans le secteur du e-commerce, de l’assurance, de la grande distribution et de la finance, le data scientist est désormais recruté par tous les secteurs. Et il peut facilement trouver un poste que ce soit dans une startup, dans une grande entreprise ou même dans l’industrie. Le domaine du big data est très porteur, alors le data scientist, qu’il soit débutant ou expérimenté, n’a aucun mal à trouver un emploi bien rémunéré.
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