Le data scientist intervient pour gérer, analyser et interpréter de grands volumes de données. Il permet à l’entreprise de prendre de bonnes décisions sur la base des données récoltées. Le data scientist joue ainsi un important rôle dans le succès de l’entreprise. Découvrez les différentes actions qu’il mène à cet effet.
Le travail quotidien d’un data scientist
Au quotidien, le data scientist gère et analyse les données des clients, des prospects ou des collaborateurs de l’entreprise. Mais son travail ne se limite pas seulement à comprendre les données. Il doit surtout faire le nécessaire afin qu’elles « parlent ». En d’autres termes, le data scientist a pour rôle de tirer le meilleur des données afin de répondre à un besoin spécifique de l’entreprise, comme trouver des axes d’amélioration d’un produit ou service.
Dans le cadre de son travail, le data scientist peut collaborer avec d’autres départements de l’entreprise, tels que la direction financière, le département juridique ou la section commerciale. Il s’emploie à définir une modélisation statistique, à identifier les outils d’analyse à exploiter pour collecter les données et à étudier les données collectées. Le data scientist est également tenu de synthétiser les résultats dégagés afin de les rendre facilement exploitables.
Le métier de data scientist est assez récent. Il a vu le jour avec l’évolution du numérique. Aujourd’hui, c’est un rôle important. Le data scientist peut jouer un rôle crucial dans le développement des entreprises de tout domaine, notamment des finances, de l’industrie, du commerce et de la santé.
Diplômes et compétences du data scientist
Vous êtes séduit par le métier de data scientist et vous voulez l’exercer. Sachez qu’au préalable vous devez suivre une formation afin d’avoir les diplômes requis ainsi que les compétences techniques nécessaires pour exercer cette profession.
En général, un Bac+4 ou +5 en informatique, en management, en statistiques ou en marketing est exigé afin de pouvoir travailler en tant que data scientist. Pour en maîtriser les compétences, des études peuvent être suivies dans une école de statistique ou d’ingénierie informatique. Une formation en Big data est également envisageable dans l’exercice du métier de data scientist. Aussi, il est intéressant d’avoir une expérience en data analyst pour prétendre à un poste de data scientist.
À l’issue de sa formation, le data scientist acquiert les connaissances nécessaires pour être opérationnel. Au titre de ses compétences techniques, on note ses connaissances en informatique et en mathématiques, son expertise en analyse de données et sa maîtrise des langages de programmation, des bases de données et des technologies du Big Data. Des compétences personnelles sont également indispensables pour réussir dans ce travail, dont la curiosité intellectuelle, la communication et l’esprit critique.
Les outils utilisés par le data scientist
Pour jouer parfaitement le rôle qui est le sien, le data scientist utilise divers outils. Il en existe plusieurs types. Le data scientist sélectionne ses outils en fonction du projet qu’on lui confie.
Les outils de stockage de données sont régulièrement utilisés par le data scientist. Comme leur nom l’indique, ils permettent de stocker les données et de les protéger, ce qui garantit la centralisation de l’information. Aussi, ces outils facilitent le partage des données. Le data scientist en choisit un après avoir analysé le volume de données à stocker et l’utilisation finale de celles-ci. Il tient compte également de la scalabilité des systèmes proposés, de leur puissance de calcul des requêtes et des possibilités de connexions de ceux-ci avec d’autres plateformes pour effectuer le choix le plus intéressant.
Le data scientist travaille aussi avec un outil de préparation. Il s’en sert pour obtenir des données normalisées, bien traitées et éventuellement enrichies afin d’assurer leur propreté et les rendre exploitables. Un outil de préparation de données est censé simplifier ces étapes. Avant d’en sélectionner, le data scientist s’assure de la comptabilité de celui-ci aux sources des données. En outre, il considère la profondeur fonctionnelle des opérations disponibles, dont l’exploration, le nettoyage, la transformation et l’enrichissement. De plus, le data scientist privilégie les outils de préparation intuitifs et faciles à mettre en œuvre.
Le data scientist utilise régulièrement un outil de visualisation de données. Face au grand nombre de solutions qui existent, il tient compte de divers paramètres pour sélectionner la plus profitable. Le data scientist recherche en priorité un outil qui s’intègre en toute aisance dans l’écosystème de l’entreprise. Il s’assure aussi de l’intuitivité de la solution retenue afin que celle-ci lui facilite la tâche lors de la réalisation de diverses actions, comme le fait de glisser et de déposer des éléments. Un outil de visualisation facilitant la collaboration et le partage est recherché en priorité.