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 tout de suite 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 un simple tableau contenant des lignes et des colonnes (une structure différente et plus complexe).
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.
Fiche métier data scientist : 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.
Compétence du data Scientist
Une bonne fiche de poste de data scientist doit contenir un certains nombre de demandes précises. Ce que l’on attend d’un data Scientist, c’est d’avoir cette capacité à 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.
A. 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.
B. 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.
Il faut préciser sur la fiche de poste du data scientist que vous êtes à la recherche d’un expert capable de réaliser une analyse efficace et claire. Votre candidat doit donc avoir des forts atouts technique, mais baigné aussi dans le domaine du commercial.
Le data scientist idéal doit pouvoir récolter les données les plus importantes, les mettre en forme et être capable d’expliquer son analyse aux manager de l’entreprise (souvent non érudits en analyse de données). Il lui faudra faire preuve de pédagogie pour réussir à développer ses campagnes.
A quoi sert vraiment la science des données ? 1 exemple
L’un des défis les plus importants du moment concernant le Big Data est de pouvoir analyser l’énorme quantité d’informations que nous offre les génomes humains. Cette analyse pourrait aider la recherche à étudier des maladies comme le cancer.
Les humains 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. (source : Wikipedia).
La data science pourrait aider à 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.