En quoi consiste le métier de Data Scientist ?

Le Data Scientist est un spécialiste de la Data Science ou science des données en français. Cet expert des données possède des connaissances qui lui permettent de rendre lisibles et d’exploiter des données brutes, complexes ou déstructurées. Les informations pertinentes qui en découlent sont utiles à la croissance de l’entreprise.
Métier Data Scientist
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En quoi consiste le métier de Data Scientist ?

Le métier de Data Scientist consiste à traiter et à valoriser les données, aujourd’hui produites en masse à l’ère du Big Data. Ce professionnel est un responsable chargé de mettre en place une stratégie cohérente d’exploitation des données pour l’entreprise qui l’emploie.

 

Les caractéristiques du Data Scientist

Le Data Scientist s’occupe de la gestion des informations entrantes en vue de les utiliser à des fins commerciales. Étant amené à manipuler de très grandes quantités de données et à être en contact avec des chiffres, il doit être doté d’une excellente capacité d’analyse. Son sens du relationnel et de la communication sont des qualités essentielles attendues pour ce type de poste. Le Data Scientist doit discuter avec les équipes techniques et fonctionnelles dans le but d’assimiler et de comprendre au mieux les données et la problématique à résoudre. Force de proposition, il doit être constamment à l’affût de nouvelles informations relatives à son métier et chercher à élargir son domaine d’action.

 

Même Data Scientist

Source : Reddit 

 

 

Les principales missions du Data Scientist

Comprendre et définir le business case

Le préalable avant de se mettre à la tâche est d’identifier les besoins et bien comprendre la problématique du marché. Aussi, le Data Scientist cherche à cerner parfaitement l’environnement dans lequel l’entreprise exerce. Il collecte un nombre important de données qu’il transforme en problèmes mathématiques et statistiques.

 

Ex : la concurrence s’accroît sur le marché des forfaits de téléphone. Comment éviter que les clients actuels partent?

 

Collecter et organiser les données

Très souvent, les données nécessaires sont dispersées dans plusieurs bases du système d’information de l’entreprise. Pour les exploiter, le Data Scientist se base sur ses connaissances techniques. Il extrait les données, les nettoie (data cleaning) et les organise.

 

Ex: les données sont réparties dans le système d’information clients, le système de suivi des contrats et le système comptable. Il faut agencer ces données en une seule base qui permette d’identifier quel client est parti et quelles étaient ses caractéristiques.

 

Valider les données

Lorsque les données sont organisées, le data scientist commence par les analyser. Quelle est la distribution de chaque variable? Y a-t-il des points anormaux? Y a-t-il des données manquantes? Comment traiter ces problèmes? Il est essentiel de s’assurer de la qualité et de la pertinence des données utilisées. Des données fausses donneront des analyses erronées.

 

Ex : les données contiennent des clients vieux de plus de 150 ans, des données manquantes sur le type de forfait acheté etc.

 

Analyser les données

Une fois les données validées, le data scientist les utilise pour examiner un certain nombre de questions plus ou moins complexes. Ses connaissances en Data Mining, en Data Visualisation et en statistiques sont alors essentielles.

 

Ex : les clients du forfait À partent-ils davantage parce qu’ils sont plus jeunes ou parce qu’ils ont moins d’ancienneté ?

 

Prédire à partir des données

Dans la plupart des cas, les Data Scientists utilisent ensuite les données pour prédire, à partir d’algorithmes d’intelligence artificielle, soit de Machine Learning soit de Deep Learning.

 

Ex : prédire quels clients vont partir au cours des 3 prochains mois pour mener des actions marketing (réduction, nouvelle offre…).

 

 

 

Les outils du Data Scientist

Pour faire son travail, le Data Scientist utilise divers outils de transformation de données, d’analyse et de modélisation. Comme le montre la vidéo ci-dessous basée sur une large communauté de data scientists, les solutions open source Python et R connaissent un succès croissant. Python est très fonctionnel et a une communauté toujours plus grande d’utilisateurs, mais R a une grande communauté de chercheurs et dispose d’outils statistiques uniques.

 

Mise en place d’une stratégie

Ensuite, il analyse méticuleusement ces données afin de mettre en place une bonne stratégie organisationnelle et opérationnelle pour l’entreprise. À l’issue de cela, il tire des solutions marketing et commerciales permettant de fidéliser la clientèle ou valoriser l’image de marque. Les sources exploitables par le Data Scientist sont nombreuses et dispersées sur divers réseaux. Ce dernier prend des dispositions pour les regrouper, les étudier et ensuite les synthétiser.

 

 

Mais que fait un Data Scientist durant une journée type ?

Pour ceux que cela intéresse, voir aussi le quotidien et le parcours d’un data scientist.

 

 

Et le salaire d’un data scientist ?

 

Une vidéo réaliste et nuancée pour mieux évaluer la rémunération des data scientists :

 

 

 

Crédit image à la Une : Vuk Nesic – Dribble

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