Le métier de data scientist reste peu connu jusqu’à aujourd’hui malgré le développement du big data. Pourtant, ce spécialiste des données tient un rôle important au sein d’une entreprise. Ceux qui veulent exercer cette profession doivent disposer de plusieurs compétences et suivre une formation adaptée. Décryptage !
En quoi consistent les différentes missions d’un data scientist ?
Avec le nombre de données à analyser, les grandes firmes et les PME font souvent face à un problème. Il s’agit de l’exploitation des flux d’informations qui pourraient être bénéfiques pour eux. C’est ainsi que le data scientist est né, un métier à forte responsabilité. Son rôle principal consiste à collecter et analyser les données de l’entreprise pour une meilleure prise de décision. Étant un vrai scientifique et expert du chiffre, il lui arrive pourtant de traiter des problématiques liées à la production, à la vente et à l’efficacité des stratégies marketing. D’ailleurs, le data scientist n’est pas attribué à un département spécifique le plus souvent. Il peut très bien remplacer le data engineer.
A lire aussi : Gros plan sur le métier de Data Analyst
A vrai dire, il est même plus qualifié étant donné qu’il fait plus que collecter un volume de données non structuré à partir de plusieurs sources. Après, c’est lui qui se charge de les analyser et de les rembobiner pour présenter des statistiques lisibles et compréhensibles par tout le monde. Si besoin, il définit des algorithmes d’analyse pour gagner du temps et de l’efficacité. Son rôle est également de détecter les éventuels problèmes liés à l’exploitation des données. C’est souvent le cas lorsque l’entreprise ne parvient pas à trouver une solution de stockage efficace. Enfin, il anticipe les évolutions des données dans l’optique d’optimiser les ressources internes d’une entreprise.
Zoom sur les différentes compétences d’un data scientist
Pour mener à bien ses missions et tenir son rôle au sein d’un organisme, le data scientist doit disposer de plusieurs compétences scientifiques, techniques et relationnelles. Dans un premier temps, il faut qu’il soit capable de trouver et prépare rapidement les données grâce à des outils numériques. Et puisqu’il fait face à un important flux d’information à chaque fois, il lui faut avoir une compétence en triage. Puisque la plupart des données aujourd’hui proviennent d’internet et des logiciels, le data scientist doit maîtriser les langages de programmation informatiques. Les compétences mathématiques et statistiques sont évidemment incluses afin qu’il puisse favoriser la croissance de l’entreprise qui l’emploie.En outre, il existe aussi quelques listes de compétences personnelles que le data scientist doit disposer. Entre autres, il y a l’esprit critique, systémique et d’analyse. De cette façon, il lui sera possible de sortir des déductions à partir des données pour que les dirigeants prennent les meilleures décisions sur l’avenir de l’entreprise. Ce métier est aussi un métier très communicant. De ce fait, le data scientist doit avoir quelques compétences communicationnelles pour bien expliquer le sens des informations exploitables et la valeur des actions. Et la seule façon de développer et d’acquérir toutes ces compétences, c’est de suivre une formation data scientist.