Un business qui réussit repose sur plusieurs piliers, notamment la prise de bonnes décisions. Pour y arriver, les dirigeants se fient aux faits, aux conseils d’experts et aux données pertinentes. Le data scientist est aujourd’hui un profil très recherché au sein des grandes entreprises, des commerces, des industries et même dans les organisations médicales. Spécialiste des chiffres, il traite et analyse ces derniers pour les transformer en indicateurs capitaux dans les prises de décision. En effectuant rigoureusement son travail, il aide les décideurs à diriger l’entreprise dans la bonne direction. Comme tout autre métier, être responsable des données requiert un panel de compétences et une formation spécifiques. Tour d’horizon sur la profession de data scientist.

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Appelé aussi chargé de modélisation des données, le data scientist est un scientifique qui analyse de façon pointue les données massives (Big Data). Cela concerne les données des clients, des prospects, des produits, des employés, etc.

C’est un statisticien de formation, avec une passion pour l’informatique et les nouvelles technologies. Des formations telles que celles dispensées par Jedha par exemple combinent ces compétences et proposent un parcours intéressant : en effet, le data scientist doit aussi avoir des notions de finance et de marketing, ces deux domaines étant étroitement liés à l’utilisation des données. Son métier peut permettre de dégager des tendances de consommation, d’achat et même de déterminer un profil de client.

responsable des données informatiques

Il se charge d’identifier les besoins et problématiques puis de créer un modèle statistique qui puisse y répondre. Ensuite, il va créer les outils de collecte de données puis définir les sources des données à collecter. Une fois les données collectées, il les extrait, les traite et les organise (transforme) pour qu’elles soient exploitables, en général au moyen d’un logiciel ETL. La finalité de ce travail est de convertir les données en informations qui auront du sens pour les décisionnaires. Ceux-ci pourront ensuite s’appuyer dessus pour prendre des décisions stratégiques afin de répondre aux problématiques de l’entreprise : améliorer les services et produits proposés, optimiser les processus internes, rentabiliser des secteurs, etc.

Les compétences d’un Data Scientist

Il est évident qu’un bon data scientist doit être passionné de chiffres et de statistiques. De bonnes compétences en analyses qualitatives et quantitatives sont de mise pour réussir dans le métier. Il est également important qu’il sache se servir de langages de programmation et être familier avec les méthodes de machine learning, vu le nombre d’entreprises qui gèrent un immense volume de données. Le data scientist est une personne intuitive, qui a le sens de l’analyse et de la synthèse, vu que son métier est de résoudre des problèmes. La curiosité lui servira pour effectuer les veilles et anticiper les tendances constatées dans les domaines liés à son métier. La recherche documentaire, la lecture d’ouvrages scientifiques et de documents techniques sont également à prévoir.

Il n’est pas nécessaire pour lui d’être un expert en algorithmes, toutefois il se doit de comprendre leur fonctionnement en profondeur. Ce faisant, en fonction des situations rencontrées, il identifiera aisément les méthodes à utiliser. Comme son métier consiste à travailler sur des données brutes, un data scientist doit avoir des compétences en préparation des données. Une pointe de créativité et de design lui sera également utile, car il doit aussi savoir présenter le fruit de ses recherches. Il devra se mettre à la place des « profanes », c’est-à-dire traduire les chiffres en présentations compréhensibles.

Comment devenir data scientist ?

Le métier de data scientist a fait son apparition avec l’émergence du Big data. La forte demande en experts dans ce domaine a incité les établissements de formation à proposer des cursus adaptés, mais le choix de formation est encore limité. Accessibles à partir d’un Bac +4 ou +5 en informatique, management, marketing ou statistiques, certains établissements peuvent accepter d’autres backgrounds, à condition d’avoir de l’expérience dans la manipulation de données. Par-dessus tout, vous devez être autonome et capable de vous adapter facilement : le data scientist sera amené à travailler dans des équipes multidisciplinaires et en solo.

Un data scientist est donc un spécialiste des chiffres, des programmes informatiques ainsi que des statistiques au sein d’une société. Pour mener à bien son travail, il s’appuie sur ses connaissances en data mining, en machine learning et fait usage de langages et technologies comme Python, SQL, Sklearn, etc. Acquérir de l’expérience sur le terrain l’aidera énormément à mieux réussir en tant que data scientist.

Avec l’avènement du Big Data, les data scientists sont très plébiscités. Si vous êtes nouveau bachelier, ou en pleine reconversion professionnelle, vous pouvez considérer cette option. Le métier débouche sur de nombreux domaines : les finances, le marketing, l’agroalimentaire, la médecine, le digital…

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