Les data scientists, qu’on peut traduire en français par scientifiques des données, utilisent diverses techniques d’analyse des données, notamment l’exploration des données, l’intelligence artificielle et l’analyse statistique.
Les données analysées par un data scientist proviennent de nombreuses sources, notamment des données structurées, non structurées ou semi-structurées. Plus les data scientists disposent de données de qualité, plus ils peuvent inclure de paramètres dans un modèle donné, et plus ils ont besoin de données pour entraîner le modèle.
En outre, ils doivent être capables de travailler avec différents types de données (logs, analytics, marketing automation, CRM…), structurées ou non. Ils doivent également se familiariser avec une variété d’outils et de techniques d’analyse différents afin de trouver le moyen le plus efficace d’analyser les données avec lesquelles ils travaillent.
L’analyse statistique est également une compétence clé. En effet, les emplois en data science impliquent également l’analyse d’ensembles de données à l’aide de techniques d’analyse statistique. L’analyse statistique est un aspect essentiel de l’examen des données par les scientifiques des données et de la recherche de tendances et de modèles sous-jacents à des fins d’analyse et d’interprétation.
Un data scientist analyse des données pour améliorer les décisions commerciales
Les entreprises de nombreux domaines différents utilisent la science des données pour orienter leurs décisions. La responsabilité d’un data scientist consiste à prendre de grandes quantités d’informations complexes et à les analyser de manière à ce que les décideurs d’une entreprise, d’une organisation ou d’une autre institution puissent les comprendre. Dans l’environnement actuel de big data et de multitude de données, le rôle du data scientist est plus important que jamais.
Les data scientists sont des professionnels qui utilisent les données pour trouver des modèles et des idées qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions stratégiques éclairées. Ils utilisent généralement une combinaison d’analyses statistiques, de compétences en programmation et de connaissances commerciales pour analyser de grandes quantités de données et identifier des tendances ou des opportunités.
Les data scientists sont chargés d’utiliser leurs compétences en programmation pour construire des systèmes automatisés qui aident les entreprises à améliorer leurs opérations commerciales. Leurs responsabilités comprennent :
- la collecte de données brutes à partir de diverses sources ;
- l’analyse des résultats ou la création de nouvelles études ;
- leur conversion dans un format approprié,
- l’analyse des données et l’interprétation des résultats.
En outre, ils doivent travailler en étroite collaboration avec d’autres services pour décider de la destination des données et des informations nécessaires – tout en respectant les directives pertinentes définies par la loi ou la réglementation.
Quelle formation ou quel diplôme pour devenir data scienstist ?
Les data scientists sont généralement titulaires d’un diplôme en mathématiques, en statistiques ou en informatique.
Formation : Les scientifiques des données doivent généralement être titulaires d’un baccalauréat en informatique, en statistiques, en mathématiques, en analyse de données ou dans un autre domaine étroitement lié. Certains employeurs préfèrent les candidats qui détiennent également une maîtrise en informatique ou en statistiques.
Certains data scientists sont titulaires d’un doctorat. Ou un master en statistiques, en informatique ou en ingénierie. Ce parcours éducatif fournit à tout aspirant data scientist une base solide et enseigne également les compétences essentielles du data scientist et du big data nécessaires pour réussir dans le domaine, notamment :
Les data scientists sont des professionnels des données analytiques dotés de compétences techniques pour résoudre des problèmes complexes. Ils collectent, analysent et interprètent de grandes quantités de données tout en utilisant une variété de concepts issus de l’informatique, des mathématiques et des statistiques. Il leur incombe de fournir des perspectives qui vont au-delà de l’analyse statistique. Les emplois de data scientist peuvent être trouvés dans les secteurs public et privé, y compris la finance, le conseil, le marketing digital (l’optimisation du funnel etc), la fabrication, les produits pharmaceutiques, le gouvernement et l’éducation.