A l’ère du Big Data, le Data Scientist est l’évolution du Data Analyst, un chargé de la gestion, de l’analyse et de l’exploitation des données massives au sein d’une entreprise. C’est un poste à haute responsabilité, qui exige des compétences spécifiques et une solide formation professionnelle. 

Comprendre les fondamentaux de la Data Science

Un Data Scientist doit connaître les bases de ce domaine. Les débutants, souvent, font l’erreur de mettre en pratique les méthodes de Machine Learning sans en comprendre les fondamentaux. Un expert doit être en mesure de faire la distinction entre le Machine Learning et le Deep Learning, et faire la différence entre la Data Science de l’analyse métier et de l’ingénierie des données. Un Data Scientist doit aussi connaître les outils les plus souvent utilisés. Aussi, il sait relever les problèmes de régression et de classification, de même que l’apprentissage supervisé ou non supervisé.

Des formations ad hoc

Un niveau de connaissances est nécessaire pour exercer ce métier, cela suppose donc un certain nombre d’années d’études. Être data scientist implique de faire des études relativement longues, presque tous sont titulaires au moins d’un master et à peu près la moitié détiennent un doctorat. Les formations qui mènent à ce domaine sont variées, cela peut être les mathématiques, les statistiques, les sciences informatiques ou encore les sciences de l’ingénierie.

Par ailleurs, un Data Scientist doit avoir un minimum de notions en calculs statistiques. Elles l’aideront à avoir une bonne technique d’approche et d’analyse pour chaque donnée. Le Machine Learning est largement basé sur la statistique, c’est un concept important pour avoir des modèles de bonne qualité. Un certain nombre de notions à connaître sont souhaitées, telles que les médianes, les moyennes, la variance, les probabilités, les échantillons, la déviation ou encore les statistiques inférentielles.

Le Big Data et la Data Science quelles différences ?

La Data Science et le Big Data sont deux concepts différents mais liés. La Data Science est la clé pour manipuler et exploiter les Big Data ou mégadonnées.   De plus en plus, à travers notamment l’essor du web, les données prennent des volumes faramineux. Les entreprises se retrouvent dépassées par ces mégadonnées.  Le rôle du Data Scientist est d’analyser et traiter les mégadonnées. Il doit avoir des compétences pour mettre en œuvre des technologies et des outils pour traiter ce grand volume de données. Parmi les tâches du Data Scientist, il y a celle d’exploiter et analyser les données des prospects, des clients, des employés. Ces analyses sont utilisées par l’entreprise par différents moyens.  En comparaison avec le Data Analyst, le Data Scientist a une responsabilité plus générale. Alors que le premier interprète et exploite les données, le second croise les données et développe des modèles. statistiques pour analyser les performances de l’entreprise et faire face aux changements dans les comportements des consommateurs et suivre les nouvelles tendances.   Pour ce faire, il traduit les problèmes commerciaux en problèmes statistiques et mathématiques, préparant des rapports qui orientent les prises de décision du management et améliorent les performances et les stratégies marketing.

Quelles sont les missions du Data Scientist ?

Parmi les missions du Data Scientist, voici celles qui suivent :

• Détermination de solutions de stockage des données ;
• Mise en place d’algorithmes pour améliorer les résultats de recherche et de ciblage ;
• Identification des outils d’analyse ;
• Préparation de modèles destinés à appréhender les évolutions des données ;
• Recueil et analyse des données intéressantes pour l’entreprise ;
• Elaboration de tableaux de bord adaptés pour rendre les résultats lisibles et exploitables par chaque métier ;
• Veille technologique ;

Les principales compétences que doit avoir un data scientist

Un Data Scientist doit faire preuve d’un certain nombre de qualités :

• Avoir une connaissance solide des outils et langages informatiques ;
• Avoir une connaissance de l’anglais ;
• Avoir des compétences de rédaction et une bonne communication ;
• Disposer d’atouts d’analyse et de modélisation des données statistiques ;
• Respecter la confidentialité des informations ;
• Être résilient et ne pas céder à la pression ;
• Etre force de proposition ;
• Faire de la veille ;
• Etre à l’aise avec le marketing ;
• Avoir un esprit rigoureux ;

Les Data Scientists, traitent, analysent, font parler des données pour en tirer des applications. Le Data Scientist est un poste sédentaire qui intervient pour donner un sens et de la valeur aux données.

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