Le Data Scientist est spécialisé dans l’élaboration de statistiques, dans l’informatique et le marketing. Il utilise ces domaines de compétences pour collecter les données massives plus connues sous le nom de « big data » afin d’assurer leur gestion, leur analyse et leur interprétation. Le but du travail du data scientist est de permettre à l’entreprise d’être plus compétente dans ses prises de décisions.
Vous êtes intéressé(e)s par le métier de data scientist ? Alors, laissez-nous vous en dire plus sur son rôle, ses missions, ses compétences et son profil idéal.
Data Scientist : Quel est son rôle ?
À l’air du big data, les entreprises produisent tellement de données qu’il est essentiel pour elles d’être accompagnées par des professionnels de la data.
Parmi ces professionnels, se trouve le data scientist qui a un rôle de gestion, d’analyse et d’interprétation de la donnée. Il peut aussi bien s’agir des données des clients, des prospects ou même des employés de l’entreprise.
À partir de ces données, le data scientist élabore des modèles prédictifs et construit des algorithmes qui orientent les entreprises dans leur processus décisionnel et ainsi, leur permettent de maintenir un avantage concurrentiel.
Dans son activité, le data scientist peut être régulièrement amené à interagir avec les métiers du marketing, de la finance ou avec les commerciaux de l’entreprise.
Ainsi, vous l’aurez bien compris, le data analyst est un acteur clé dans les prises de décisions, les stratégies marketing et de manière plus globale l’amélioration de l’activité d’une entreprise.
Les missions du Data Scientist
Les missions du Data Scientist sont multiples et variées :
- Il met à disposition des entreprises sa sciences des données et résout les problèmes identifiés grâce à l’analyse de données
- Il traite, analyse, modélise et interprète les données
- Il définit des algorithmes pertinents pour analyser les données
- Il élabore des modèles descriptifs et prédictifs afin d’analyser les tendances du marché de l’entreprise
- Il fait de la veille technologique sur les modèles et les outils d’analyse de données
- Il collecte parfois des données massives non-structurées et les rend exploitables grâce au tableau de bord. Il est souvent accompagné par le data engineer lors de cette tâche.
- Il met en place des actions de reporting adressées aux entreprises
Le profil de l’expert en Data Sciences
Pour exercer, le data scientist doit avoir suivi une formation spécialisée. Il doit ainsi être titulaire d’un diplôme d’ingénieur de niveau bac+5 ou alors d’un master spécialisé Big Data Analyse en management, statistiques, informatique ou alors marketing. À terme, un data scientist doit avoir un bon nombre de compétences techniques mais aussi des soft skills.
L’expert en data sciences évolue dans un milieu où il faut savoir identifier des données, les traduire en des problématiques spécifiques pour enfin, en ressortir des solutions stratégiques grâce à des algorithmes et autres méthodes de calcul. C’est pourquoi le data scientist se doit tout d’abord d’avoir l’esprit analytique.
Il doit également être de nature curieuse pour se tenir informer des nombreuses évolutions technologiques. C’est de cette manière que le data scientist peut innover et rester force de proposition pour ainsi permettre aux entreprises de maintenir leur avantage concurrentiel.
Le data scientist doit aussi avoir des connaissances pointues dans les domaines des mathématiques, des statistiques et de l’informatique. Ainsi, il est primordial pour ce professionnel de la data de maîtriser des langages de programmation et des technologies du big data. Il doit aussi savoir utiliser le machine learning dans le cadre de l’élaboration de modèles prédictifs.
Cet expert de la data science doit être rigoureux et organisé lors de ses missions. Il doit aussi avoir une bonne maîtrise de l’anglais.
Enfin, bien communiquer est important dans la fonction de data scientist. Cet expert ne cesse de travailler en équipe que ce soit avec les autres collaborateurs ou les décideurs. De la même manière, il se doit d’être pédagogue pour communiquer au mieux ses conclusions et réussir à vulgariser les termes souvent techniques. Avoir un sens du relationnel est très important en tant que data scientist.
Les compétences du Data Scientist
Les compétences du data scientist proviennent des trois domaines présents dans ce métier : l’informatique, le marketing et les statistiques. Ainsi le data scientist doit s’assurer de :
- Maîtriser le concept de machine learning et d’intelligence artificielle
- Maîtriser les langages de programmation (Python, Java, C/C++…)
- Connaître précisément les outils de data management (SAS, Python, Excel, Access…)
- Connaître les outils de base de données (SQL, NoSQL)
- Maîtriser les outils de web analyse (Google Analytics, Omniture…)
C’est grâce à son profil hybride que le data scientist opère avec expertise. Il doit ainsi combiner ses compétences en informatique avec ses compétences en marketing et en statistiques pour offrir les meilleurs résultats aux entreprises.
Data Scientist et Data Architect, deux métiers différents
Les métiers de Data Scientist et Data Architect sont bel et bien différents. Bien que les deux opèrent dans le domaine de la data, ils ne font pas pour autant la même chose. La différence principale se situe au niveau de leurs objectifs.
En effet, le Data Architect permet de poser les fondations d’une infrastructure de gestion de données ainsi que des outils nécessaires à cette gestion. Il définit de cette manière, comment les données pourront être organisées, utilisées et gérées au sein du système d’information.
De son côté, le data scientist a un tout autre rôle, comme nous l’avons vu plus haut. Il mêle ses compétences d’expert en informatique, en statistique et en marketing pour fournir aux entreprises des données stratégiques permettant d’orienter leur prise de décision.