Face aux immenses volumes de données, les entreprises font de plus en plus appel aux data scientists pour les analyser. Le data scientist est expert en analyse de données et est capable de dégager des informations exploitables de la donnée pour répondre aux différents besoins de l’entreprise. Le métier de data scientist requiert de fortes compétences techniques. Découvrez comment se former pour devenir data scientist avec ɫƵ Online.
Qu'est-ce qu'un data scientist ?
Le data scientist, aussi appelé ingénieur Big Data ou data miner, est un spécialiste de la gestion et de l’analyse pointue de données. Il traite, valorise, modèle et interprète l’intégralité des données pour les exploiter à des fins utiles et permettre les prises de décisions. Son rôle consiste à déterminer des indicateurs permettant de répondre à la problématique de l’entreprise.
Grâce à ses connaissances poussées en informatique et statistique, il développe des algorithmes d'analyse et construit des modèles prédictifs basés sur le machine learning (ou apprentissage automatique). En identifiant les tendances, cet expert est en mesure de détecter les points forts et les points faibles d’une organisation. La fonction de data scientist joue donc un rôle central dans la stratégie d’entreprise. En effet, le data scientist a la capacité de créer de la valeur à partir des nombreuses données récoltées en faisant des prédictions, afin d’identifier des opportunités de marché.
Pourquoi devenir data scientist ?
Bien qu’il s’agisse d’un métier récent, les profils de data scientist sont particulièrement recherchés : 2,7 millions de postes de data scientist auraient été à pourvoir dans le monde entre 2018 et 2020 selon l’entreprise IBM. Dans un contexte de transformation digitale des entreprises, l’expertise de data scientist est fortement demandée depuis ces dernières années, et ce, dans de nombreux secteurs d’activité tels que l’industrie, la finance, les assurances, l’agroalimentaire ou encore la grande distribution.
Aujourd’hui, encore très peu de personnes sont formées au métier de data scientist. L’expertise et les compétences techniques du data scientist rendent son profil attractif auprès des recruteurs. Sa fonction joue un rôle précieux auprès des décideurs qui appuient leurs prises de décisions stratégiques sur des indicateurs et des statistiques fiables. La précision de son analyse de données permet l’amélioration de l’activité globale d’une entreprise.
Quelles sont les compétences nécessaires pour devenir data scientist ?
Le data scientist dispose de toutes les compétences techniques essentielles à la pratique du métier : l’analyse de données, le langage informatique, les statistiques, la gestion de base de données et bien d’autres.
Cet expert en informatique et mathématiques maîtrise les différents langages de programmation (Python, R, Java) nécessaires au traitement des données. Pour la conception d'algorithmes et de modèles prédictifs, il est en mesure d’exploiter les techniques d’intelligence artificielle comme le machine learning et le deep learning. Il est également doté de solides connaissances en matière d’architecture de bases de données décisionnelles et des différents systèmes d’exploitation.
En plus des compétences professionnelles, le métier de data scientist demande certaines qualités telles que le sens de la communication, la curiosité intellectuelle, l’esprit critique, le goût de l’innovation ou encore la é岹Dz. En effet, il doit disposer d'un bon sens du relationnel afin de rendre son travail intelligible auprès de ses collaborateurs.