{"id":3477,"date":"2022-04-24T06:16:07","date_gmt":"2022-04-24T14:16:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=3477"},"modified":"2026-07-11T22:56:12","modified_gmt":"2026-07-12T06:56:12","slug":"data-scientists","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/scientifiques-des-donnees\/","title":{"rendered":"Data Scientists\u00a0: Qu'est-ce qu'un data scientist\u00a0? Que fait-il\u00a0? | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Data Scientists\u00a0: Qu\u2019est-ce qu\u2019un data scientist\u00a0? Que font-ils\u00a0?<\/strong><\/h1>\n

data scientist<\/strong><\/a> L'un des m\u00e9tiers les plus pris\u00e9s aujourd'hui. Mais savez-vous ce qu'est un data scientist, quel est le r\u00f4le d'un data scientist en entreprise et comment devenir data scientist\u00a0? Cet article vous propose d'explorer le m\u00e9tier de data scientist et de r\u00e9pondre \u00e0 ces questions.<\/span><\/p>\n

\"scientifiques
scientifiques des donn\u00e9es<\/figcaption><\/figure>\n

Qu'est-ce qu'un data scientist ?<\/h2>\n

data scientists<\/strong> Les data scientists sont des gestionnaires de donn\u00e9es qui collectent et analysent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es. Leur r\u00f4le combine informatique, statistiques et math\u00e9matiques. Ils analysent, traitent et mod\u00e9lisent les donn\u00e9es, puis interpr\u00e8tent les r\u00e9sultats pour \u00e9laborer des plans d'action concrets pour les entreprises et autres organisations. En tant qu'analystes, ils mettent \u00e0 profit leurs comp\u00e9tences en technologies et en sciences sociales pour identifier les tendances et g\u00e9rer les donn\u00e9es. Ils s'appuient sur leur connaissance du secteur, leur compr\u00e9hension du contexte et leur esprit critique face aux id\u00e9es re\u00e7ues pour trouver des solutions aux probl\u00e9matiques m\u00e9tiers.<\/p>\n

Le travail d'un data scientist consiste souvent \u00e0 donner un sens \u00e0 des donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es et non structur\u00e9es provenant de sources telles que les appareils intelligents, les flux de m\u00e9dias sociaux et les courriels, qui ne peuvent pas \u00eatre facilement int\u00e9gr\u00e9es dans une base de donn\u00e9es.<\/p>\n

Cependant, les comp\u00e9tences techniques ne font pas tout. Les data scientists \u00e9voluent souvent dans des environnements d'affaires et sont charg\u00e9s de communiquer des id\u00e9es complexes et de prendre des d\u00e9cisions organisationnelles fond\u00e9es sur les donn\u00e9es. Il est donc important qu'ils soient d'excellents communicateurs, des leaders efficaces, des membres d'\u00e9quipe performants et des analystes de haut niveau.<\/p>\n

L'une des t\u00e2ches des data scientists exp\u00e9riment\u00e9s consiste \u00e0 d\u00e9velopper les meilleures pratiques de l'entreprise, du nettoyage des donn\u00e9es \u00e0 leur traitement et leur stockage. Ils collaborent de mani\u00e8re transversale avec d'autres \u00e9quipes au sein de l'organisation, notamment le marketing, le service client et les op\u00e9rations. Tr\u00e8s pris\u00e9s dans l'\u00e9conomie actuelle, fortement ax\u00e9e sur les donn\u00e9es et les technologies, ils b\u00e9n\u00e9ficient d'une croissance salariale et d'une augmentation de leurs effectifs qui en t\u00e9moignent.<\/span><\/p>\n

Quelles sont les responsabilit\u00e9s de dscientifiques ?<\/strong><\/h2>\n

Les responsabilit\u00e9s d'un data scientist peuvent inclure\u00a0:<\/span><\/strong><\/p>\n

    \n
  1. R\u00e9soudre les probl\u00e8mes commerciaux par la recherche non dirig\u00e9e et poser des questions ouvertes sur le secteur d'activit\u00e9 ;<\/li>\n
  2. Extraire une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es, interroger des donn\u00e9es structur\u00e9es \u00e0 partir de bases de donn\u00e9es relationnelles \u00e0 l'aide de langages de programmation tels que SQL<\/a><\/strong>et collecter des donn\u00e9es non structur\u00e9es via la capture Web, les API et les enqu\u00eates\u00a0;<\/li>\n
  3. Utiliser des m\u00e9thodes analytiques sophistiqu\u00e9es, l'apprentissage automatique et des m\u00e9thodes statistiques pour pr\u00e9parer les donn\u00e9es en vue de la mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive et de la sp\u00e9cification.<\/li>\n
  4. Ils nettoient minutieusement les donn\u00e9es, \u00e9liminent les informations non pertinentes et pr\u00e9parent les donn\u00e9es pour le pr\u00e9traitement et la mod\u00e9lisation ;<\/li>\n
  5. Responsable de la r\u00e9alisation d'analyses exploratoires de donn\u00e9es (EDA) afin de d\u00e9terminer comment g\u00e9rer les donn\u00e9es manquantes et rechercher des tendances ou des opportunit\u00e9s\u00a0;<\/li>\n
  6. Responsable de la d\u00e9couverte de nouveaux algorithmes pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes et de la cr\u00e9ation de programmes pour automatiser les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives\u00a0;<\/li>\n
  7. Responsable de la communication des pr\u00e9visions et des r\u00e9sultats \u00e0 la direction et au service informatique gr\u00e2ce \u00e0 une visualisation et un reporting efficaces des donn\u00e9es ;<\/li>\n
  8. Formuler des recommandations raisonnables pour modifier de mani\u00e8re rentable les proc\u00e9dures et politiques existantes ;<\/li>\n<\/ol>\n

    Les entreprises ont des visions diff\u00e9rentes des t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 la science des donn\u00e9es. Certaines consid\u00e8rent leurs data scientists comme analystes de donn\u00e9es<\/a><\/strong>, ou combiner leurs responsabilit\u00e9s avec ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es<\/a><\/strong> tandis que d'autres requi\u00e8rent des experts de haut niveau en analyse de donn\u00e9es, ma\u00eetrisant l'apprentissage automatique et la visualisation des donn\u00e9es.<\/p>\n

    Que contient la bo\u00eete \u00e0 outils d'un data scientist ?<\/h2>\n

    Les data scientists utilisent souvent ces termes et techniques\u00a0:<\/strong><\/p>\n

      \n
    1. Visualisation des donn\u00e9es :<\/strong> Pr\u00e9senter les donn\u00e9es sous forme d'image ou de graphique pour faciliter leur analyse ;<\/li>\n
    2. Reconnaissance de formes\u00a0:<\/strong> La technique d'identification de mod\u00e8les dans les donn\u00e9es, souvent utilis\u00e9e de mani\u00e8re interchangeable avec l'apprentissage automatique\u00a0;<\/li>\n
    3. Apprentissage automatique\u00a0:<\/strong> Il s'agit d'une branche de l'intelligence artificielle bas\u00e9e sur des algorithmes math\u00e9matiques et l'automatisation ;<\/li>\n
    4. Pr\u00e9paration des donn\u00e9es :<\/strong> Le processus de conversion des donn\u00e9es brutes en un autre format pour une utilisation plus facile ;<\/li>\n
    5. Apprentissage profond\u00a0:<\/strong> Il s'agit d'un domaine de recherche en apprentissage automatique qui utilise des donn\u00e9es pour mod\u00e9liser des abstractions complexes ;<\/li>\n
    6. Analyse de texte\u00a0:<\/strong> Cela fait r\u00e9f\u00e9rence au processus d'examen des donn\u00e9es non structur\u00e9es afin de recueillir des informations essentielles \u00e0 l'entreprise.<\/li>\n<\/ol>\n

      Quelle est la diff\u00e9rence entre un data scientist et un data analyst ?<\/h2>\n

      Les m\u00e9tiers de data scientist et de data analyst peuvent sembler tr\u00e8s similaires, car tous deux permettent d'identifier des tendances ou des sch\u00e9mas dans les donn\u00e9es, offrant ainsi aux organisations de nouvelles perspectives pour une meilleure prise de d\u00e9cision op\u00e9rationnelle. Cependant, les data scientists ont g\u00e9n\u00e9ralement plus de responsabilit\u00e9s et sont consid\u00e9r\u00e9s comme plus exp\u00e9riment\u00e9s que les data analysts. Ils s'interrogent g\u00e9n\u00e9ralement sur les donn\u00e9es, tandis que les data analysts peuvent \u00e9pauler des \u00e9quipes ayant des objectifs pr\u00e9cis. Les data scientists consacrent \u00e9galement plus de temps au d\u00e9veloppement de mod\u00e8les, en utilisant l'apprentissage automatique ou en combinant ces techniques avec la programmation avanc\u00e9e pour explorer et analyser les donn\u00e9es. Par ailleurs, de nombreux data scientists d\u00e9butent leur carri\u00e8re comme data analysts ou statisticiens.<\/p>\n

      \u00c9tapes pour devenir data scientist<\/span><\/h2>\n

      Si vous souhaitez faire carri\u00e8re dans le domaine des sciences des donn\u00e9es, tenez compte de ces six \u00e9tapes courantes\u00a0:<\/p>\n

        \n
      1. Licence en sciences des donn\u00e9es ou dans un domaine \u00e9troitement li\u00e9\u00a0;<\/li>\n
      2. Acquiers les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour devenir data scientist ;<\/li>\n
      3. Envisagez une sp\u00e9cialisation\u00a0;<\/li>\n
      4. Obtenez votre premier emploi de data scientist d\u00e9butant\u00a0;<\/li>\n
      5. Examiner les certifications suppl\u00e9mentaires en science des donn\u00e9es et les formations post-universitaires\u00a0;<\/li>\n
      6. Ma\u00eetrise \u00e8s sciences en sciences des donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ol>\n

        Conclusion<\/h2>\n

        Merci d'avoir lu notre article. Nous esp\u00e9rons qu'il vous aura permis de mieux comprendre le r\u00f4le des data scientists, leurs comp\u00e9tences et leurs responsabilit\u00e9s en entreprise. Pour en savoir plus sur les data scientists, nous vous invitons \u00e0 consulter [lien manquant]. SQLFlow<\/a><\/strong> Pour plus d'informations, merci encore\u00a0! (Publi\u00e9 par Ryan le 24 avril 2022)<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Data Scientists\u00a0: Qu\u2019est-ce qu\u2019un data scientist\u00a0? Que fait-il\u00a0? Le m\u00e9tier de data scientist est l\u2019un des plus pris\u00e9s aujourd\u2019hui. Mais savez-vous ce qu\u2019est un data scientist, ce qu\u2019il fait en entreprise et comment devenir data scientist\u00a0? Cet article vous propose de d\u00e9couvrir le m\u00e9tier de data scientist et de r\u00e9pondre \u00e0 ces questions. Qu\u2019est-ce qu\u2019un data scientist\u00a0? Les data scientists sont des gestionnaires de donn\u00e9es qui collectent et analysent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es. Leur r\u00f4le combine informatique, statistiques et math\u00e9matiques. Ils\u2026<\/p>","protected":false},"author":27,"featured_media":3485,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[31,179],"tags":[78,76,77,53],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":5}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3477"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3477"}],"version-history":[{"count":16,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3477\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6619,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3477\/revisions\/6619"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3485"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3477"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3477"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3477"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}