Tout sur le métier de Data Scientist

Actuellement, un volume inimaginable de données circule sur terre. Les traiter relève d’un domaine dénommé Big Data. Une nouvelle science qui a aussi fait naître de nouveaux métiers, comme celui de data scientist. Il s’agit d’un expert qui va collecter et analyser les données de l’entreprise pour pouvoir les exploiter correctement. Cela implique un certain savoir-faire qu’il est nécessaire de découvrir.

Comment devenir data scientist ?

Le data scientist est un savant, mélange entre un mathématicien et un informaticien expert des nouvelles technologies, capable de présenter des statistiques et de les interpréter. En effet, il doit avoir des connaissances solides en langages de programmation (Python, R, etc.) pour l’aider à réaliser les analyses de données. Le data scientist est aussi un scientifique capable de maîtriser tous les aspects de l’intelligence artificielle (Machine Learning, Deep Learning, traitement d’image et de texte, etc.). Il doit pouvoir manipuler correctement les bases de données entre ses mains tout en connaissant les solutions de stockage. Au vu des responsabilités et des missions qui lui sont confiées, comme celui de favoriser la croissance de l’entreprise, le data scientist doit avant tout avoir l’esprit logique et réactif.

Il est tout à fait possible de suivre une formation data scientist même si les programmes sont rares. En effet, peu d’organismes sont encore en mesure de réellement fournir un module d’apprentissage complet concernant les Big Data. Par ailleurs, des bases de Bac+4 ou Bac+5 en informatique, mathématiques statistiques, et même en marketing peuvent aider à accéder à ce métier novateur qui a beaucoup d’avenir.

Principales missions d’un Data Scientist

Le métier de data scientist implique de nombreuses responsabilités. C’est un collaborateur qui travaille normalement au niveau de la direction des systèmes d’information (DSI) d’une entreprise. Comme mentionné en introduction, il se doit de tirer des avantages de toutes les catégories de données que détient l’organisation pour laquelle il travaille. A cet effet, il en fait le traitement afin de pouvoir élaborer des d’algorithmes ou des modèles mathématiques de prédictions pouvant aider à la prise de décision. Afin de remplir cette mission, il recueille, analyse et interprète les paquets d’informations disponibles. Les résultats de son travail vont ainsi servir à aider d’autres services comme celui du marketing ou carrément au niveau du management de l’entreprise. Il doit alors pouvoir modeler ses interprétations pour pouvoir correspondre aux besoins des destinataires.

Pour parvenir aux objectifs qui lui sont fixés, le data scientist doit avoir la capacité d’identifier les outils d’analyse adéquats tout d’abord. La responsabilité du stockage des données collectées lui revient aussi. À lui également de réaliser le tri et les recoupements pour déterminer les informations dont l’entreprise a réellement besoin. Il conçoit aussi de son côté des outils mathématiques exploitables pour l’ensemble des corps de métier afin d’optimiser les ressources. Il s’agit d’un métier relativement récent, né du boum de l’internet et des technologies de réseaux. De nombreux secteurs d’activités ne peuvent déjà plus se passer du data scientist, notamment dans la finance, l’informatique ou encore la grande distribution.