Big data
5
April
2022

Qu'est-ce que ce métier du nouvel âge | AGITALYS

Par
Maxime Mendiboure


Un scientifique des données est un professionnel qui extrait des informations des données. Souvent, ces professionnels sont employés afin de résoudre des problèmes commerciaux complexes. Que faut-il pour devenir un scientifique des données ? Et quel genre de choses font-ils dans le cadre de leur travail ? Ce post explore ces questions et donne un aperçu du rôle d'un data scientist.

Le métier de data scientist


En tant que data scientist, votre travail consiste à collecter de grands volumes de données non structurées, puis à les transformer en un format utilisable. En outre, vous êtes chargé d'analyser ces données pour trouver des tendances et des modèles. En fin de compte, votre objectif est d'utiliser vos conclusions pour aider à améliorer les décisions commerciales.


Missions

Pour faire tout cela, vous avez besoin d' une solide expérience en matière d'exploration de données, de statistiques et d'apprentissage automatique. En outre, vous devez être en mesure de traduire des données complexes en aperçus clairs et concis que les chefs d'entreprise peuvent comprendre.


Le rôle de data scientist est relativement nouveau, mais il gagne en importance à mesure que les entreprises sont de plus en plus axées sur les données. Si vous êtes intéressé à devenir un scientifique des données, commencez par développer les compétences énumérées ci-dessus. Ensuite, cherchez des occasions de mettre vos compétences à profit. Vous pouvez trouver des emplois en science des données dans une variété d'industries, y compris la technologie, les soins de santé, la finance et le commerce de détail.

Le data scientist est chargé de se tenir au courant des derniers algorithmes et techniques, ainsi que de développer les meilleures pratiques qui peuvent être partagées entre les équipes. Il doit également rester à l'affût des nouveaux développements dans son domaine et avoir accès à de grands volumes (voire à des masses) de bases de données non structurées, comme des messages textuels ou des messages de médias sociaux, qu'il transforme en formats structurés afin qu'il soit plus facile de les analyser efficacement sans passer trop de temps à effectuer des traitements manuels tous les jours

En outre : La personne occupant ce poste travaillera fréquemment en étroite collaboration, non seulement en interne mais aussi en externe via des partenariats formés entre diverses industries cherchant à résoudre des problèmes similaires - les expressions les plus courantes étant "big data".


Rôles et responsabilité

Le data scientist a plusieurs responsabilités, dont la plus importante est de collecter de grands volumes de données, puis de les transformer en un format utilisable. De plus, il doit analyser ces données pour trouver des tendances et des modèles. Il doit également être capable de traduire des données complexes en informations compréhensibles pour les chefs d'entreprise. En outre, le scientifique des données est responsable de se tenir au courant des derniers algorithmes et techniques, ainsi que de développer les meilleures pratiques qui peuvent être partagées entre les équipes. Enfin, il doit rester au fait des nouveaux développements dans son domaine et avoir accès à de grands volumes de données.

En identifiant des tendances et des patterns, il est en mesure de détecter les points forts et les points faibles de l’organisation. L’entreprise peut ensuite s’appuyer sur les résultats des analyses pour prendre de meilleures décisions, ou pour créer de nouveaux services et produits répondant aux attentes des consommateurs.


Compétences pour le métier de Data Scientist

Le monde est de plus en plus axé sur les données. Les Data Scientists sont les cerveaux derrière cette tendance, utilisant leurs connaissances en mathématiques pour analyser de grandes quantités

Tonalité de sortie : les scientifiques des données doivent posséder de solides langages de programmation tels que Python ou R afin de pouvoir traiter les informations assez rapidement Lorsqu'ils travaillent avec de grands ensembles de données, les algorithmes d'apprentissage automatique entrent en jeu ainsi que les compétences en statistiques pour des résultats optimaux. A l’ère du Cloud, il doit aussi connaître les principales plateformes comme AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud.

Ce professionnel est aussi capable de créer des programmes permettant d’automatiser les tâches les plus répétitives. Par ailleurs, il est doué d’un talent pour identifier les problématiques et les tendances.


Outils

Les scientifiques des données ont la chance de ne pas avoir besoin de beaucoup d'équipement ou d'outils pour exercer leur métier. Leur principal allié est le code, qui peut être écrit à l'aide de langages Python comme R et Jupyter sur des notebooks, où de nombreuses bibliothèques sont disponibles pour faire presque tout ce que vous voulez avec des ensembles de données à la volée ! Parmi les composants essentiels, citons MatplotLib et Seaborn pour la visualisation ; Pandas/Numpy, etc., en fonction du type d'analyse à effectuer.


En plus du code, les data scientists utilisent divers outils pour accomplir leurs tâches. Voici quelques-uns des plus populaires :

- Excel : Les data scientists doivent souvent traiter des données stockées dans des feuilles de calcul. Excel est un outil qui leur est très familier et qui leur permet de manipuler les données rapidement et facilement.

- SQL : Les data scientists sont souvent amenés à travailler avec des bases de données. Le SQL est un langage qui leur permet d'interroger les données et d'obtenir les informations dont ils ont besoin.

- Tableau : Tableau est un outil de visualisation de données que les data scientists utilisent pour créer des diagrammes et des graphiques.

- Hadoop : Hadoop est un cadre qui permet aux spécialistes des données de traiter de grandes quantités de données.


Salaire et débouchés

Le data scientist est une profession relativement nouvelle, et à ce titre, il n'existe pas de directives salariales fixes. Cependant, les data scientists qui possèdent les bonnes compétences peuvent s'attendre à gagner un bon salaire. Selon Glassdoor, le salaire moyen des data scientists aux États-Unis est de 118 000 dollars.

En France, selon Payscale, le salaire moyen est d’environ 45 000€. Selon une enquête plus récente, menée en juillet 2020 par DataScientest auprès de 30 entreprises du CAC40, un débutant peut gagner entre 35 000€ et 55 000€ par an. Avec un peu d’expérience, il pourra toucher de 45 000€ à 60 000€ par an.


Le scientifique des données est également très demandé, et... les data scientists dotés des bonnes compétences peuvent s'attendre à de nombreuses opportunités de carrière. Les entreprises recherchent de plus en plus de data scientists pour les aider à prendre de meilleures décisions et à créer de nouveaux produits et services. Il existe également de nombreuses startups spécialisées dans la science des données qui sont toujours à la recherche de data scientists talentueux.


Les data scientists dotés des bonnes compétences peuvent s'attendre à de nombreuses opportunités de carrière. Les entreprises recherchent de plus en plus de scientifiques des données pour les aider à prendre de meilleures décisions et à créer de nouveaux produits et services. Il existe également de nombreuses startups de science des données qui sont toujours à la recherche de scientifiques des données talentueux. Si vous recherchez ces compétences de data scientist, veuillez nous contacter afin d'échanger sur vos problématiques et obtenir un devis. Nous serions heureux de vous aider à développer votre prochaine belle opportunité.


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