Le Data Scientist, tout comme le Data Analyst, est un expert de la gestion, de l’analyse et de l’interprétation d’un grand volume de données, ou aussi appelé Big Data, d’une entreprise. La distinction entre un Data Scientist et un Data Analyst est donc très souvent source de confusion.
Qu’est-ce qu’un Data Scientist ? Quelles sont ses missions ? Quelles sont les compétences requises pour devenir un spécialiste des modèles statistiques et algorithmiques ? Nous vous présentons toutes les informations importantes à savoir sur le métier de Data Scientist dans cet article !
Un Data Scientist, qu'est-ce que c'est ?
Le Data Scientist est un expert des données généralement rattaché à la Direction des Systèmes d’Information d’une entreprise (DSI). Il est en charge de collecter, analyser et modéliser une importante quantité d’informations et de données afin de les rendre lisibles, exploitables et pertinentes par tous les métiers d’une entreprise.
Il se doit également de fournir des rapports détaillés et de construire des modèles prédictifs dans le but d’en dégager des tendances, et ainsi, de conserver un avantage concurrentiel pour l’entreprise. C’est donc grâce à ses compétences techniques et sa maîtrise en langages de programmation que le Data Scientist donne du sens aux données, permettant une prise de décision éclairée.
Quelles sont les principales missions du Data Scientist ?
- la collecte, l’analyse, la transformation et la modélisation des données ;
- l’élaboration d’algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) ;
- la création et l’utilisation de modèles de prédictions ;
- la conception de dashboards ;
- la mise en place de reportings et d’une veille technologique.
Quelles sont les compétences requises ?
Le Data Scientist doit maîtriser les statistiques, avoir des compétences en Machine Learning et en langages de programmation informatique mais il doit également savoir manier des logiciels de DataViz. Il est doté d’un esprit d’analyse afin de pouvoir créer des modèles prédictifs, interpréter les résultats et ainsi en déduire des tendances, pour une prise de décision judicieuse. Rigoureux et organisé, le Data Scientist doit aussi avoir une bonne aisance relationnelle pour communiquer ses résultats compréhensibles de tous, notamment aux équipes métiers et aux décideurs.
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