1) Quel est le rôle du Data scientist ?
Le Data Scientist est un rôle relativement nouveau et de plus en plus essentiel au sein d’une entreprise.
Généralement rattaché à la direction des systèmes d’information (DSI) d’une entreprise, le Data Scientist a pour objectif d’analyser et d’exploiter toutes les données des clients, prospects ou employés que l’entreprise collecte via différents canaux.
L’objectif est de créer des modèles prédictifs et d’aider à la prise de décision en construisant des algorithmes. Si la mission du Data Analyst est également d’exploiter et d’interpréter les données, le Data Scientist a une vision plus globale.
Il est chargé de traduire les problèmes de l’entreprise en problèmes mathématiques et statistiques, afin de fournir des rapports pour orienter les décisions de la direction et améliorer les performances et les stratégies marketing.
2) Quel est son profil ?
Le profil du Data Scientist est un profil très technique, nécessitant une bonne connaissance des statistiques, des mathématiques et des langages de programmation.
Une très forte culture algorithmique, associée à une forte capacité à modéliser de manière mathématique (analyse de régression, data mining, séries temporelles) sont les clés de la réussite pour ce métier.
Le Data Scientist doit être capable de gérer des bases de données complexes, d’en extraire des données et de les structurer afin de les rendre exploitables. Enfin, le Data Scientist doit être curieux et rester à la pointe de toutes les nouvelles technologies et innovations en matière de data science.
3) Quelles sont ses missions ?
La principale mission du Data Scientist est d’interpréter les données. Les résultats seront utilisés pour établir une stratégie efficace pour développer l’entreprise ou l’aider à prendre les bonnes décisions.
Avant de commencer sa tâche, le Data Scientist doit d’abord identifier les besoins et comprendre les problèmes du marché, mais aussi de l’environnement dans lequel évolue l’entreprise.
Il collecte un maximum de données et les transforme en problèmes mathématiques et statistiques afin d’en extraire des données pertinentes qu’il pourra présenter à son client.
- Identification des outils d’analyse
- Définition des solutions de stockage des données.
- Collecte et analyse de données pertinentes pour l’entreprise.
- Construction d’algorithmes pour améliorer les résultats de recherche et de ciblage.
- Construction de modèles prédictifs pour anticiper l’évolution des données et des tendances.
4) Quelles sont les compétences attendues ?
Un Data Scientist est un professionnel chargé de collecter, d’analyser et d’interpréter de grandes quantités de données afin d’identifier les moyens d’aider une entreprise à améliorer ses performances. Pour y parvenir, le Data Scientist utilise ses compétences en statistiques, programmation et apprentissage automatique.
Il travaille en étroite collaboration avec l’équipe marketing pour comprendre leurs problématiques métier. Il effectue ensuite une analyse des données liées à ces problématiques afin d’obtenir des indications sur le comportement du public cible et ainsi développer des stratégies marketing.
Il utilise également son expertise en matière de gestion de bases de données (création de tables). Le Data Scientist utilise le langage SQL, SAS et les outils Hadoop. Le Data Scientist sait utiliser des outils d’analyse web tels que Google Analytics ou Omniture.
Le Data Scientist est généralement diplômé d’une université, d’une école d’ingénieurs (MINES ParisTech, ENSI, ENSAE Paris, etc.) ou d’une école de commerce (ESSEC, HEC, etc.) de niveau bac+5 avec une spécialisation en informatique, statistiques, marketing ou Big data.
5) Quelles sont les qualités d’un Data Scientist ?
La Data Science et la science des données seules, ne suffisent pas pour prédire l’avenir et donner du sens aux données. Pour cela, il faut des connaissances multiformes et une capacité d’anticipation. Le Data Scientist se positionne comme un acteur clé dans son domaine.
Recueillir, analyser et interpréter des données est une chose, mais il est encore plus important de pouvoir utiliser ces informations pour répondre à des questions et proposer des solutions. Et c’est ce que le scientifique spécialiste des données fait le mieux.
Les qualités d’un Data Scientist sont multiples. Il/elle doit être capable de communiquer et de transmettre des idées entre les différentes équipes (fonctionnelles et techniques). Ses compétences analytiques seront déterminantes pour la croissance de l’entreprise.
Devant manipuler de très grandes quantités de données et jongler avec les chiffres, il/elle doit avoir d’excellentes compétences analytiques. Et comme il gère de nombreuses équipes, il doit avoir un grand sens de la communication ainsi que des compétences relationnelles.
De plus, il devra discuter avec l’équipe technique et fonctionnelle pour assimiler et mieux comprendre le problème et proposer des solutions.
Le monde étant en constante évolution, le Data Scientist doit également être curieux pour pouvoir suivre le rythme. Il doit être capable d’élargir son champ d’action.