Qu’est-ce qu’un Data Scientist et que fait un Data Scientist?

Qu’est-ce qu’un Data Scientist et que fait un Data Scientist?

Depuis plusieurs annĂ©es, des spĂ©cialistes des donnĂ©es sont recherchĂ©s de toute urgence par les entreprises du monde entier. Au dĂ©part, la demande provenait principalement de grandes institutions financières, de sociĂ©tĂ©s informatiques et de conseil, mais l’expert actuel en donnĂ©es, souvent appelĂ© data scientist, est nĂ©cessaire dans presque toutes les entreprises.

Qu’est-ce qu’un Data Scientist?

Jusqu’Ă  rĂ©cemment, les structures organisationnelles de nombreuses organisations comprenaient des postes de spĂ©cialistes chargĂ©s du traitement des donnĂ©es et de son analyse ultĂ©rieure. Au fil du temps, les grandes entreprises ont commencĂ© Ă  dĂ©velopper leurs Ă©quipes de Business Intelligence et Big Data, et la spĂ©cialisation progressive dans le domaine des donnĂ©es, le volume croissant de donnĂ©es et le dĂ©veloppement de technologies modernes ont conduit Ă  l’Ă©mergence de postes complètement nouveaux. L’un d’eux est un Data Scientist. Quelles compĂ©tences doit possĂ©der une personne occupant ce poste? La rĂ©ponse Ă  cette question peut ĂŞtre trouvĂ©e directement Ă  la source, c’est-Ă -dire sur les sites Web d’entreprises spĂ©cialisĂ©es dans la fourniture de services dans le domaine de la science des donnĂ©es – par exemple DS Stream.

La science des donnĂ©es est un dĂ©partement au sein d’une entreprise qui vise Ă  utiliser les donnĂ©es disponibles de manière Ă  gĂ©nĂ©rer des avantages supplĂ©mentaires pour l’organisation. C’est l’une des raisons pour lesquelles le Data Scientist est un vĂ©ritable homme de la Renaissance. Un spĂ©cialiste qui possède une connaissance approfondie des affaires, une excellente connaissance des mathĂ©matiques et des statistiques, et est en outre capable de programmer et de visualiser des donnĂ©es. Il est indĂ©niable que trouver un candidat qui satisfait aux exigences ci-dessus est extrĂŞmement difficile aujourd’hui. C’est l’une des raisons pour lesquelles les entreprises se disputent si fĂ©rocement les meilleurs spĂ©cialistes et leurs salaires ne cessent de croĂ®tre.

Que fait un Data Scientist?

Le dĂ©partement Data Science de l’organisation a une fonction extrĂŞmement importante, d’oĂą l’Ă©tendue de ses responsabilitĂ©s est extrĂŞmement large. Ce que font les spĂ©cialistes qui y travaillent au quotidien dĂ©pend en grande partie de la nature de l’entreprise. De manière gĂ©nĂ©rale, on peut dire que les spĂ©cialistes des donnĂ©es optimisent efficacement les processus commerciaux, prĂ©disent les tendances, amĂ©liorent les produits, analysent l’impact potentiel de changements spĂ©cifiques sur les rĂ©sultats financiers, les coĂ»ts ou les marges, prĂ©disent le taux d’attrition des clients, etc.

IndĂ©pendamment de la spĂ©cificitĂ© et du secteur dans lesquels l’organisation opère, les activitĂ©s exercĂ©es par les professionnels des donnĂ©es suivent gĂ©nĂ©ralement un schĂ©ma similaire. Quelles Ă©tapes spĂ©cifiques un chercheur de donnĂ©es prend-il dans son processus d’analyse?

Identifie un problème commercial

La connaissance mĂ©tier dans le domaine de la Data Science est extrĂŞmement importante car elle permet d’identifier rapidement et efficacement les problèmes mĂ©tier, de reconnaĂ®tre de nouvelles opportunitĂ©s de dĂ©veloppement ou d’optimisation, puis de formuler des hypothèses appropriĂ©es et de les vĂ©rifier. En regardant les affaires du point de vue du gestionnaire, c’est-Ă -dire du point de vue du compte de profits et pertes, il est beaucoup plus facile d’identifier les projets qui peuvent avoir une justification commerciale et contribuer Ă  la croissance de l’organisation.

Acquiert les données nécessaires

Une fois le problème identifiĂ© et l’hypothèse formulĂ©e, l’Ă©tape suivante consiste Ă  obtenir les donnĂ©es nĂ©cessaires. C’est un processus extrĂŞmement crucial et malheureusement très long. La raison en est que dans de nombreuses organisations, les donnĂ©es sont très dĂ©sordonnĂ©es et collectĂ©es de manière nĂ©gligente ou pas du tout collectĂ©es. La conservation de donnĂ©es avec un historique suffisamment long aide sans aucun doute beaucoup, mais il faut Ă©galement se rappeler qu’elles doivent ĂŞtre analysĂ©es, nettoyĂ©es, agrĂ©gĂ©es au niveau souhaitĂ© et combinĂ©es avec d’autres donnĂ©es nĂ©cessaires Ă  une analyse plus approfondie.

Met en Ĺ“uvre une solution optimale

Le processus de collecte et de nettoyage des donnĂ©es est sans aucun doute le plus difficile et le plus gĂŞnant, mais il est nĂ©cessaire de passer Ă  l’Ă©tape clĂ© de l’analyse. Pour cela, un Data Scientist construit un modèle, visualise les donnĂ©es, Ă  l’aide d’outils appropriĂ©s, ou utilise les donnĂ©es d’une autre manière qui permet de vĂ©rifier l’hypothèse. Ă€ ce stade, les connaissances techniques sont essentielles – les compĂ©tences en programmation (par exemple en R, Python ou Java) ou la connaissance des outils de visualisation de donnĂ©es (par exemple Tableau ou Power BI) sont utiles.

Tire des conclusions

MĂŞme le modèle le plus avancĂ© et un tableau de bord conçu avec prĂ©cision ne valent rien si les conclusions appropriĂ©es n’en sont pas tirĂ©es. Le Data Scientist doit soutenir les dĂ©cisions commerciales, par consĂ©quent, la capacitĂ© de tirer des conclusions et de communiquer efficacement avec l’entreprise est absolument cruciale.