Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Le data scientist est un expert de la gestion et de l’analyse pointue des données (« big data »). A partir de nombreuses sources de données, il doit déterminer des indicateurs permettant la mise en place d’une stratégie adaptée.

Le Data Scientist est donc un spécialiste des statistiques et doit maîtriser les languages de programmation tels que Python ou bien encore PHP, le SQL …

En quoi consiste le métier de Data Scientist ?

Parmi les nombreuses missions du Data Scientist figure l’identification des besoins et des problématiques de l’entreprise. À partir de ces éléments, il proposera une modélisation statistique répondant aux difficultés, il construira par ailleurs des outils d’analyse pertinents pour collecter les données de l’entreprise.

Son autre objectif est de rassembler l’ensemble des sources de données structurées ou non pour les analyser, les organiser, les étudier et les synthétiser sous forme de résultats cohérents et exploitables par la société.

À lui enfin de modéliser les comportements et d’en extraire de nouveaux usages. Il pourra d’ailleurs concevoir et entretenir des datawarehouse.

Quelles sont les compétences attendues d’un Data Scientist ?

Le Data Scientist peut être un jeune diplômé ou un jeune professionnel. Dans les grandes entreprises, son activité se trouvera souvent scindée en plusieurs postes: Data miner pour la récolte des données à analyser, Data Analyst pour la création et l’administration des bases de données, et le Data Scientist pour interpréter et proposer un sens à ces données.

Le Data Scientist doit bien sûr savoir traiter et interpréter un grand nombre de données quantitatives et/ou qualitatives.

Les qualités d’un Data Scientist

Innover et anticiper, voilà les principales qualités demandées au data scientist. Ainsi doit-il savoir anticiper les besoins en information de son entreprise et chercher en permanence les sources de renseignements et de données les plus pertinentes.

Pour résumer, être Data Scientist c’est:

  • Pouvoir proposer des interprétations pertinentes d’une grande masse de données.
  • Maîtriser tous les outils de traitement de données et les faire évoluer et notamment les logiciels spécifiques à son domaine technique.
  • Cumuler les compétences d’un informaticien et d’un statisticien.

Revenir au guide des métiers du Marketing, de la Publicité et de l’Informatique.