Le data scientist est un professionnel capable de manipuler et de comprendre un grand volume de données complexe issues du Big Data. Ce mathématicien est expert en calcul statistique. Il donne du sens aux données et accompagne les structures à travers des problématiques liées aux mégadonnées. Voyons tout de suite la fiche de poste du data scientist.
Contexte métier
Le volume de croissance des données sur Internet évolue de manière exponentielle d’années en années. On parle de Big data ou mégadonnées pour caractériser ce phénomène inédit. Cette avalanche de données a provoqué un vrai changement de paradigme dans le pilotage des entreprises et dans la prise de décision. C’est dans ce contexte que sont né des métiers comme le data scientist. Il existe une multitude d’autres métiers de la tech et de la data science (data analyst, data manager, consultant big data…)
Découvrez les 4 V du Big Data
L’écosystème du big data présente des caractéristiques uniques, faisant de lui le terrain de jeu privilégié des data scientists. Ce domaine, en constante évolution, repose sur quatre piliers principaux : le volume, la variété, la vitesse et la véracité des données.
- Volume des données : une croissance exponentielle : les données générées chaque jour atteignent des volumes impressionnants, et cette croissance semble inarrêtable. Les entreprises doivent constamment adapter leurs infrastructures pour gérer cette augmentation incessante.
- Variété des données : une diversification continue : avec l’expansion des sources de données, celles-ci deviennent de plus en plus diversifiées. Les data scientists doivent naviguer à travers une multitude de formats et types de données, allant des textes et images aux vidéos et données issues de capteurs.
- Vitesse de l’exploitation des données : une réactivité indispensable : dans un monde où les données sont produites à un rythme effréné, la capacité à les exploiter rapidement est cruciale. Les entreprises doivent être prêtes à réagir en temps réel pour tirer parti des informations disponibles et rester compétitives.
- Véracité des données : un enjeu de crédibilité : enfin, un quatrième V s’impose : la véracité. Avec l’essor d’Internet et la prolifération des fake news, les data scientists doivent s’assurer de la fiabilité des données qu’ils analysent. La crédibilité de leurs analyses en dépend, tout comme la prise de décision éclairée au sein des entreprises.
L’environnement du big data, bien que complexe, offre des opportunités sans précédent pour ceux qui savent naviguer dans ses méandres. La maîtrise de ces quatre V permet aux data scientists de fournir des insights précieux, propulsant ainsi l’innovation et la performance des organisations.
Le data scientist : fiche de poste
Nous l’avons compris, les mégadonnées représentent aussi une occasion inédite pour les entreprises d’optimiser leur processus décisionnel. En effet, les choix stratégiques sont devenus “data driven” c’est-à-dire : piloter par les données. Ce changement de paradigme influence énormément la vie des entreprises.
Les data scientists apparaissent dans ce contexte et donnent du sens aux données. Cependant, les caractéristiques intrinsèques de ces données ne leur facilitent pas la tâche. Les processus de manipulation sont longs et demandent de vraies compétences d’analyse connexes.
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Compétences
Le data scientist est un technicien spécialisé capable d’évoluer dans un domaine en constante mutation. Voici un aperçu des compétences clés requises pour ce poste, vous permettant de rédiger une fiche de poste complète pour un data scientist.
Compétences techniques
Stockage et acquisition de données
Stocker et exploiter les informations de manière structurée dans une base de données relationnelle est très largement utilisé en data science. C’est donc un indispensable pour devenir data scientist
Analyse de données et apprentissage automatique avec R et SQL
La maîtrise des langages R et SQL est indispensable pour un data scientist. Ces outils sont largement utilisés par les experts en big data pour résoudre des problèmes d’analyse de données à petite ou moyenne échelle.
La manipulation de la syntaxe SQL est nécessaire pour la préparation et l’analyse de base des données, tandis que les bibliothèques R permettent la construction de modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que la gestion des “disputes de données”.
Machine Learning
Un data scientist doit être capable d’appliquer les techniques d’apprentissage automatique à l’aide de R. La compréhension et l’implémentation des modèles de machine learning sont essentielles pour extraire des insights significatifs à partir des données.
Compétences en Python
Outre R et SQL, la maîtrise du langage Python est souvent exigée. Python est très utilisé dans le domaine de la data science et du développement (voir aussi fiche métier du développeur Python) en raison de sa simplicité et de la richesse de ses bibliothèques comme Pandas, NumPy, et Scikit-Learn.
Visualisation des données
La capacité à visualiser les données est également essentielle. Les outils de visualisation comme Tableau, Power BI, ou les bibliothèques Python (Matplotlib, Seaborn) permettent de présenter les résultats de manière claire et compréhensible pour les parties prenantes non techniques.
Connaissance des outils de versioning
La maîtrise des outils de versioning comme Git est cruciale pour le travail collaboratif et la gestion des versions de code.
Big Data et outils de Cloud
La connaissance des technologies big data comme Hadoop, Spark, et des plateformes de cloud computing telles qu’AWS, Google Cloud, ou Azure est précieuse. Ces compétences permettent de gérer et d’analyser des volumes de données massifs et de tirer parti des ressources informatiques flexibles.
Compétences générales (soft skills)
Vision commerciale
un data scientist doit pouvoir aborder une problématique d’exploitation de données sans perdre de vue les besoins du projet pour lequel il travaille.
Pédagogie
Préparer ses analyses statistiques et les mettre en forme pour les expliquer aux instances dirigeantes (CEO) de l’organisation au sein de laquelle il évolue. Il lui faudra faire preuve d’une grande pédagogie pour se faire entendre.
Adaptation
La finalité du projet est donc très importante et doit être prise en compte dans la mission du data scientist. Le data scientist doit être un statisticien capable de prendre en compte les contraintes de gestion inhérentes à chaque projet (confidentialité des données, rentabilité du projet, choix politique dans la mise en place de l’algorithme d’analyse…). Cela lui demandera une grande capacité d’adaptation et une forte motivation pour travailler en équipe.
Missions du data scientist
| Missions | Description |
| Collecte de Données | – Identifier les sources de données pertinentes (internes et externes). – Collecter et stocker les données de manière organisée et sécurisée. – Nettoyer et prétraiter les données pour les rendre exploitables. |
| Analyse de Données | – Utiliser des techniques statistiques et des outils de programmation pour analyser les données. – Identifier des tendances, des patterns et des insights dans les données. – Effectuer des analyses exploratoires pour mieux comprendre les données. |
| Modélisation de Données | – Développer et appliquer des modèles statistiques et des algorithmes de machine learning. – Sélectionner les modèles appropriés pour résoudre des problèmes spécifiques. – Évaluer et optimiser les performances des modèles. |
| Visualisation de Données | – Créer des visualisations claires et informatives pour présenter les résultats des analyses. – Utiliser des outils de visualisation pour rendre les données compréhensibles pour les non-spécialistes. – Communiquer les insights de manière visuelle à travers des graphiques, des tableaux et des dashboards. |
| Développement de Solutions Data-Driven | – Concevoir et mettre en œuvre des solutions basées sur les données pour améliorer les processus métier. – Collaborer avec les équipes de développement pour intégrer les modèles dans les applications existantes. – Automatiser les flux de travail d’analyse de données. |
| Évaluation et Interprétation des Résultats | – Interpréter les résultats des analyses et des modèles. – Traduire les insights en recommandations actionnables pour les décideurs. – Assurer la validité et la fiabilité des conclusions tirées des données. |
| Veille Technologique et Formation | – Se tenir informé des dernières avancées en matière de data science, de machine learning et d’outils d’analyse. – Participer à des formations et à des conférences pour améliorer ses compétences. – Former et conseiller les autres membres de l’équipe ou les parties prenantes sur les meilleures pratiques en data science. |
| Gestion de Projets Data Science | – Planifier et gérer des projets data science de bout en bout. – Collaborer avec des équipes interdisciplinaires pour comprendre les besoins métier. – Assurer la livraison des projets dans les délais et selon les spécifications. |
Écoles & formations pour devenir data scientist
| Nom | Description | Distance ou Présentiel | Durée | URL |
| École Polytechnique | École d’ingénieurs réputée offrant un programme de data science avec une forte composante mathématique et informatique. | Présentiel | 2 ans | https://www.polytechnique.edu |
| Télécom Paris | Grande école d’ingénieurs spécialisée dans les technologies de l’information et les communications, avec un programme dédié à la data science. | Présentiel | 2 ans | https://www.telecom-paris.fr |
| Université Pierre et Marie Curie (UPMC) | Université renommée pour ses programmes en sciences et technologies, offrant un master en data science. | Présentiel | 2 ans | https://www.upmc.fr |
| HEC Paris | École de commerce prestigieuse proposant un MSc en Data Science for Business, alliant compétences techniques et managériales. | Présentiel | 1 an | https://www.hec.edu |
| CentraleSupélec | École d’ingénieurs de premier plan offrant un programme de data science avec des applications industrielles. | Présentiel | 2 ans | https://www.centralesupelec.fr |
Né en 1988, j’anime viedesmetiers.com et travaille dans les RH. Passionné par la communication, j’aide les lecteurs à mieux comprendre les carrières et opportunités d’emploi. En fournissant des informations actualisées et des conseils pertinents, mon objectif est d’inspirer et d’aider les individus à s’épanouir professionnellement. Mon travail vise à guider les lecteurs vers des choix de carrière éclairés.
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