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Quelles sont les missions d’un data scientist ?

Quelles sont les missions d’un data scientist ?

Le Data scientist est un expert métier qui domine l’art des statistiques et de l’analyse de données. Cet expert en calcul statistiques et en e-marketing guide l’entreprise à travers la vaste quantité de données que nous offre le web. Voyons la fiche de poste du data scientist.

Un navigateur dans l’océan des Big Data

Le volume de données disponible sur Internet ne cesse de grossir d’années en années. Seulement 0,5% de ce volume est analysé. Les données actuellement recueillies à l’intérieur et à l’extérieur des organisations ont des caractéristiques qui n’ont pas avant: occupent un très grand volume, sont produits dans un flux continu, proviennent de sources multiples (réseaux sociaux, les capteurs, les téléphones mobiles, clique sur le web , etc.), sont présentées dans de multiples formats (image, documents, etc.) et, surtout, et ne peuvent pas être stockés dans des lignes et des colonnes (une structure différente et plus complexe).

Big data

 

Ce grand volume de données présente une excellente occasion d’extraire des connaissances utiles à la prise de décision dans les organisations, mais en même temps, les caractéristiques intrinsèques de ces données processus de manipulation difficiles et d’analyse connexes.

Qu’est-ce que la « science des données »?

Cette « science des données », née de la méthode scientifique est l’évolution de ce qui était jusqu’alors connu sous le nom ‘d’analyse de données’. Le Data Scientist junior doit analyser des données provenant de sources multiples, souvent immenses (connues sous le nom de Big Data), et qui peuvent avoir des formats très différents.

Quel diplôme ?

Diplômé de Master ou d’un doctorat, ce spécialiste n’aura aucun mal à naviguer à travers des données complexes pour les présenter sous un format plus clair qui permettront d’obtenir des réponses de pilotage pour l’entreprise.

Ces ensembles de données peuvent provenir des données générées par tous types d’appareils électroniques (tel qu’un téléphone portable, toutes sortes de capteurs, séquenceurs de génomes, …), des réseaux sociaux, des données médicales, des pages web, … et affectent recherches actuelles très importantes dans de nombreux domaines tels que les sciences biologiques, l’informatique médicale, la santé, les sciences sociales, pour n’en citer que quelques-unes.

Qu’attend-on d’un Data Scientist?

Ce que l’on attend d’un Data Scientist est non seulement de pouvoir traiter un problème d’exploitation des données par le biais d’une analyse précise, mais aussi d’avoir les compétences nécessaires pour couvrir la phase de gestion des données.

Technique et gestionnaire

Ainsi, l’objectif d’un profil de ce type du data scientist est de réunir deux mondes :

  • la gestion
  • l’analyse des données

Ces deux éléments étaient jusqu’alors bien distincts, mais en raison des nouvelles exigences du marché via le développement rapide des Big Data, cela devient très important.

Les 3 V du Big Data

Les 3 V du Big Data répondent aux critères suivants les suivants :

  • Volume de données  les données sont énormes et grandissent chaque jour davantage.
  • Variété de données : au rythme de leur croissance, les données de diversifient.
  • Vitesse de l’exploitation des données : les données vont toujours plus vite et il convient de réagit rapidement et efficacement à ce nouvel enjeu crucial pour les entreprises.

Dans ce contexte, il est devenu indispensable d’avoir un expert capable de réaliser une analyse efficace. Cet expert est le data scientist et il dispose d’un profil professionnel combiné qui allie technique et commercial. Il doit pouvoir récolter les données les plus importante, les mettre en forme et comprendre l’entreprise et ses enjeux pour orienter cette exploitation vers les résultats cela peut être intéressant pour  celle-ci.

3 exemples autour des enjeux de l’analyse de données

Pour ne citer qu’un exemple, l’un des défis des technologies actuelles de Big Data eest son application dans l’analyse de l’énorme quantité d’informations génomiques dont nous disposons et qui sert à étudier des maladies comme le cancer.

Pensez aux humains, qui ont 23 paires de chromosomes, chacune composée d’environ 3,2 milliards de paires de bases d’ADN contenant environ 20 000 à 25 000 gènes. Déterminer quelle combinaison de ces gènes est significative pour certaines maladies ouvre la porte à penser que nous pourrions un jour avoir une médecine personnalisée.

Actuellement, il y a beaucoup de sources de données ouvertes (Open Data) que nous pouvons analyser, comme les données ouvertes de la ville de Barcelone ou si nous voulons une grande date, le Projet du génome du cancer pédiatrique de l’Université de Washington, l’Hôpital Infant St. Jude, qui a mis à disposition toutes les données complètes du génome du cancer humain.

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