Data Scientists : Qu’est-ce qu’un data scientist ? Que font-ils ?

data scientist L'un des métiers les plus prisés aujourd'hui. Mais savez-vous ce qu'est un data scientist, quel est le rôle d'un data scientist en entreprise et comment devenir data scientist ? Cet article vous propose d'explorer le métier de data scientist et de répondre à ces questions.

Qu'est-ce qu'un data scientist ?

data scientists Les data scientists sont des gestionnaires de données qui collectent et analysent de grandes quantités de données structurées et non structurées. Leur rôle combine informatique, statistiques et mathématiques. Ils analysent, traitent et modélisent les données, puis interprètent les résultats pour élaborer des plans d'action concrets pour les entreprises et autres organisations. En tant qu'analystes, ils mettent à profit leurs compétences en technologies et en sciences sociales pour identifier les tendances et gérer les données. Ils s'appuient sur leur connaissance du secteur, leur compréhension du contexte et leur esprit critique face aux idées reçues pour trouver des solutions aux problématiques métiers.

Le travail d'un data scientist consiste souvent à donner un sens à des données désordonnées et non structurées provenant de sources telles que les appareils intelligents, les flux de médias sociaux et les courriels, qui ne peuvent pas être facilement intégrées dans une base de données.

Cependant, les compétences techniques ne font pas tout. Les data scientists évoluent souvent dans des environnements d'affaires et sont chargés de communiquer des idées complexes et de prendre des décisions organisationnelles fondées sur les données. Il est donc important qu'ils soient d'excellents communicateurs, des leaders efficaces, des membres d'équipe performants et des analystes de haut niveau.

L'une des tâches des data scientists expérimentés consiste à développer les meilleures pratiques de l'entreprise, du nettoyage des données à leur traitement et leur stockage. Ils collaborent de manière transversale avec d'autres équipes au sein de l'organisation, notamment le marketing, le service client et les opérations. Très prisés dans l'économie actuelle, fortement axée sur les données et les technologies, ils bénéficient d'une croissance salariale et d'une augmentation de leurs effectifs qui en témoignent.

Quelles sont les responsabilités de dscientifiques ?

Les responsabilités d'un data scientist peuvent inclure :

Résoudre les problèmes commerciaux par la recherche non dirigée et poser des questions ouvertes sur le secteur d'activité ;
Extraire une grande quantité de données structurées et non structurées, interroger des données structurées à partir de bases de données relationnelles à l'aide de langages de programmation tels que SQLet collecter des données non structurées via la capture Web, les API et les enquêtes ;
Utiliser des méthodes analytiques sophistiquées, l'apprentissage automatique et des méthodes statistiques pour préparer les données en vue de la modélisation prédictive et de la spécification.
Ils nettoient minutieusement les données, éliminent les informations non pertinentes et préparent les données pour le prétraitement et la modélisation ;
Responsable de la réalisation d'analyses exploratoires de données (EDA) afin de déterminer comment gérer les données manquantes et rechercher des tendances ou des opportunités ;
Responsable de la découverte de nouveaux algorithmes pour résoudre des problèmes et de la création de programmes pour automatiser les tâches répétitives ;
Responsable de la communication des prévisions et des résultats à la direction et au service informatique grâce à une visualisation et un reporting efficaces des données ;
Formuler des recommandations raisonnables pour modifier de manière rentable les procédures et politiques existantes ;

Les entreprises ont des visions différentes des tâches liées à la science des données. Certaines considèrent leurs data scientists comme analystes de données, ou combiner leurs responsabilités avec ingénieurs de données tandis que d'autres requièrent des experts de haut niveau en analyse de données, maîtrisant l'apprentissage automatique et la visualisation des données.

Que contient la boîte à outils d'un data scientist ?

Les data scientists utilisent souvent ces termes et techniques :

Visualisation des données : Présenter les données sous forme d'image ou de graphique pour faciliter leur analyse ;
Reconnaissance de formes : La technique d'identification de modèles dans les données, souvent utilisée de manière interchangeable avec l'apprentissage automatique ;
Apprentissage automatique : Il s'agit d'une branche de l'intelligence artificielle basée sur des algorithmes mathématiques et l'automatisation ;
Préparation des données : Le processus de conversion des données brutes en un autre format pour une utilisation plus facile ;
Apprentissage profond : Il s'agit d'un domaine de recherche en apprentissage automatique qui utilise des données pour modéliser des abstractions complexes ;
Analyse de texte : Cela fait référence au processus d'examen des données non structurées afin de recueillir des informations essentielles à l'entreprise.

Quelle est la différence entre un data scientist et un data analyst ?

Les métiers de data scientist et de data analyst peuvent sembler très similaires, car tous deux permettent d'identifier des tendances ou des schémas dans les données, offrant ainsi aux organisations de nouvelles perspectives pour une meilleure prise de décision opérationnelle. Cependant, les data scientists ont généralement plus de responsabilités et sont considérés comme plus expérimentés que les data analysts. Ils s'interrogent généralement sur les données, tandis que les data analysts peuvent épauler des équipes ayant des objectifs précis. Les data scientists consacrent également plus de temps au développement de modèles, en utilisant l'apprentissage automatique ou en combinant ces techniques avec la programmation avancée pour explorer et analyser les données. Par ailleurs, de nombreux data scientists débutent leur carrière comme data analysts ou statisticiens.

Étapes pour devenir data scientist

Si vous souhaitez faire carrière dans le domaine des sciences des données, tenez compte de ces six étapes courantes :

Licence en sciences des données ou dans un domaine étroitement lié ;
Acquiers les compétences nécessaires pour devenir data scientist ;
Envisagez une spécialisation ;
Obtenez votre premier emploi de data scientist débutant ;
Examiner les certifications supplémentaires en science des données et les formations post-universitaires ;
Maîtrise ès sciences en sciences des données.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article. Nous espérons qu'il vous aura permis de mieux comprendre le rôle des data scientists, leurs compétences et leurs responsabilités en entreprise. Pour en savoir plus sur les data scientists, nous vous invitons à consulter [lien manquant]. SQLFlow Pour plus d'informations, merci encore ! (Publié par Ryan le 24 avril 2022)