Dans ce monde de plus en plus axé sur les données, le rôle de data scientist est devenu de plus en plus important. Pas assez populaire comme le métier d’avocat ou de banquier, ce métier est connu de peu de personnes. Si vous n’avez aussi aucune idée du métier de data scientist, cet article vous apprend l’essentiel à savoir. Nous allons dans un premier temps explorer les bases de cette profession émergente avant de parler des tâches que les data scientists peuvent être amenés à accomplir.

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Un data scientist est un professionnel qui travaille sur des données pour en extraire des informations et des connaissances utiles. Il combine des compétences en statistiques, en informatique et en communication pour analyser des données et en tirer des conclusions pouvant aider à prendre des décisions stratégiques.

Pour cela, cet expert en analyse de données doit donc avoir une variété de compétences. Il doit par exemple avoir une connaissance approfondie de la programmation informatique et des outils d’analyse de données tels que Python, R, SQL, Hadoop, etc. Il doit par ailleurs pouvoir manipuler aisément et de nettoyer des données, de les visualiser et de les modéliser. Pour finir, le data scientist doit aussi être en mesure de communiquer efficacement ses résultats à des profanes. Consultez le fiche métier du data scientist pour tout savoir sur les compétences de ce professionnel.

Quels sont les rôles du data scientist ?

Les tâches exactes d’un data scientist varient en fonction de l’entreprise et du secteur d’activité dans lesquels il exerce. Cela dit, voici quelques exemples de tâches courantes que ce dernier réalise :

• Collecte et nettoyage de données : il doit être en mesure de collecter des données à partir de sources multiples et de les nettoyer pour s’assurer qu’elles sont cohérentes et fiables
• Analyse exploratoire de données : il examine les données pour trouver des tendances, des modèles ou des anomalies qui pourraient être utiles
• Modélisation de données : il utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour créer des modèles qui peuvent être utilisés pour prédire des résultats futurs
• Visualisation de données : il crée des graphiques, des tableaux et d’autres types de visualisations pour communiquer efficacement les résultats de ses analyses
• Communication de résultats : il doit être en mesure de communiquer les résultats de ses analyses à des personnes non techniques, en utilisant des termes compréhensibles et des visualisations efficaces.

Quelle formation pour devenir Data Scientist ?

En général, il est nécessaire d’avoir un diplôme spécialisé de niveau Bac+5 en statistiques, en informatique, en marketing ou en Big Data. Cette formation peut être acquise à l’université ou dans une école d’ingénieurs ou de commerce.