Faire appel à une société spécialisée en data science

Différents experts ont donné diverses définitions, en se concentrant peut-être maintenant sur un aspect ou un autre, mais en conservant toujours certaines caractéristiques de base qui apparaissent également dans la fiche dédiée à cette figure. En effet, le data scientist est l'un des profils de compétence professionnelle référencés numérique reconnu au niveau européen et la définition synthétique donnée est la suivante : figure professionnelle chargée de la collecte, de l'analyse, du traitement, de l'interprétation, de la diffusion et de la visualisation de données quantitatives ou quantifiables de l'organisation à des fins analytiques, prédictives ou stratégiques.

VERS LE PRÉSENT DE LA PROFESSION

De nombreux chiffres ont pu être identifiés au fil des siècles, dont beaucoup même dans le domaine des statistiques et de la recherche sociale traditionnelle. Pour se rapprocher du panorama actuel dans lequel travaille un data scientist, on ne peut toutefois que se référer à la figure de l'informaticien qui, depuis les années 1990, a déjà commencé à proposer des méthodes et des algorithmes plus appropriés pour une industrialisation des données. La possibilité de disposer de données sous forme numérique a également donné naissance à de nouvelles disciplines, telles que l'exploration de données et l'apprentissage automatique.

Une entreprise prospère, aujourd'hui, a besoin du soutien d'un professionnel en data science : cette figure professionnelle est pourtant encore peu répandue. Les entreprises peuvent combler cette lacune et valoriser les données en intégrant un accompagnement professionnel au travail des ressources internes.

QUE FAIT UN DATA SCIENTIST ?

Un data scientist s'occupe donc de trouver des méthodologies de collecte, d'organisation, de gestion, d'analyse, de traitement et d'interprétation des données, de manière à produire des informations utiles à la direction pour prendre des décisions et définir des stratégies opérationnelles. Les différentes activités du data scientist, en fait, visent à identifier les tendances ou les besoins et à les intercepter, en faisant des analyses prédictives.

Il ne faut d'ailleurs pas négliger que ceux qui exercent ce métier doivent trouver des cloud data science afin de mieux gérer vos données.

QUELLES COMPÉTENCES DEVEZ-VOUS AVOIR ? ET QUELS OUTILS DOIT-IL SAVOIR UTILISER ?

De la collecte des données à leur traitement, plusieurs compétences sont requises des personnes exerçant cette profession. Le data scientist "est celui qui, grâce au devops data science doit être capable de comprendre la valeur des données dans l'entreprise". Pour ce faire, il doit avoir des connaissances transversales. Voici les principales d'entre elles :

• Des compétences en statistiques, afin de pouvoir comprendre quelles données extraire et comment le faire ;
• Des connaissances en économie et l'application de modèles mathématiques ;
• Les bases de l'informatique, incluant les bases en programmation JavaScript" ;
• Des compétences dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, qui sont également nécessaires pour "utiliser des outils pour organiser toutes les informations et les gérer".

L'importance des compétences non-techniques ne doit pas être sous-estimée. Les aptitudes personnelles, relationnelles et organisationnelles sont les suivantes :

• Communication ;
• Leadership ;
• Le travail en équipe et la gestion d'équipe ;
• Créativité ;
• Flexibilité ;
• La résolution de problèmes ;
• La création de valeur ;
• Le sens des affaires.

La propension à travailler en équipe et la capacité de communication sont deux compétences particulièrement pertinentes, car les analyses du data scientist sont transversales à tous les services de l'entreprise. Elles doivent non seulement être définies de manière complète pour le manager, mais aussi être expliquées de manière claire afin de fournir des informations compréhensibles et accessibles à tous ceux qui doivent les utiliser.

Veuillez toujours explorer et analyser vos données via un déploiement data science de qualité.