Description du métier Data Scientist :

Le Big Data est une notion que vous connaissez sûrement ? Mais savez-vous quel profil est indispensable pour l’exploiter ? Un simple statisticien fera l’affaire. Certainement pas, le boss du Big Data c’est bien le Data Scientist.

Un Data Scientist allie ses compétences en statistiques et en programmation, pour collecter et analyser de la Data de masse.

Puis, à l’aide des informations collectées, il développe ce qu’on appelle des solutions de Data-Driven. En d’autres termes, il facilite l’accès à la donnée par le top management des entreprises pour la prise de décision concernant des enjeux business fonctionnels et stratégiques.

Le but de son travail est de mieux comprendre les besoins et attentes des clients/ utilisateurs, afin d’adapter son produit/ service.

Tant de domaines qui recrutent, on retrouve les data Scientists dans les secteurs de la finance, la grande distribution, le E-commerce, les assurances, l’informatique, ..

Missions d’un Data Scientist :

Vous vous demandez à quoi peut bien ressembler une journée dans la peau d’un Data Scientist, voici quelques-unes de ses missions :

• Récupération et analyse des données liées aux objectifs business de l’entreprise, et identifier les opportunités d’utilisations de ces données
• Construction d’algorithmes ciblant l’amélioration des outputs selon les besoins
• Réaliser des modèles prédictifs pour anticiper évolution des données liées à l’activité de l’entreprise,
• Faciliter l’accès aux résultats s pour les rendre lisibles et exploitables par les managers,
• Création d’un tableau de bord spécifique ou logiciel sur mesure pour traiter la donnée.
• Mettre en place des outils de veille.

Qualités d’un Data Scientist :

• Esprit de synthèse et d’analyse.
• Rigueur et organisation.
• Créativité et sens de l’innovation.
• Curiosité intellectuelle.
• Veille technologique.

Boîte à outils d’un Data Scientist :

Découvrons maintenant quelques éléments de la boite à outils d’un Data Scientist :

• R.
• Python.
• SLQ.
• C.
• C++.
• Java.
• Javascript.
• Google Analytics.
• SAS.
• Hadoop.
• Dataiku.
• Domino Datalab.
• Knime.
• Databricks.
• RapidMiner.

Métier liés :

Data Analyst, Administrateur De Base De Données