Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Un Data Scientist est un spécialiste qui utilise la science des données pour extraire des informations pertinentes à partir de grandes quantités de données. Ces données peuvent être structurées ou non structurées et peuvent provenir de diverses sources, y compris les bases de données, les médias sociaux, les sites Web et les appareils connectés. Les Data Scientists utilisent des outils et des méthodes tels que les statistiques, le Machine Learning, l’analyse de données et la visualisation pour comprendre les tendances, les modèles et les relations dans les données. Ils utilisent ces informations pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées, à résoudre des problèmes complexes et à améliorer leurs performances.

Rôle et missions du Data Scientist

Le rôle principal d’un Data Scientist est de transformer les données brutes en informations utiles pour l’entreprise. 

Cela implique de collecter, de nettoyer, d’analyser et d’interpréter les données pour en extraire des insights. Ils utilisent des algorithmes de Machine Learning pour créer des modèles prédictifs qui peuvent aider à prévoir les tendances.

 Ils travaillent en étroite collaboration avec les autres membres de l’entreprise, notamment les dirigeants, les responsables marketing, les ingénieurs et les analystes. Ils aident à résoudre des problèmes complexes et à prendre des décisions basées sur les données. Ils peuvent également être impliqués dans la création de nouvelles fonctionnalités de produits basées sur les données.

Compétences requises pour être un Data Scientist

Pour devenir un Data Scientist, un individu doit posséder une variété de compétences techniques et non techniques. 

Sur le plan technique, un Data Scientist doit avoir une bonne connaissance des langages de programmation tels que Python ou R. Ils doivent aussi être compétents en statistiques, en Machine Learning et en analyse de données. Une connaissance approfondie des bases de données, de la manipulation de données et de la visualisation de données est également essentielle. Les Data Scientists doivent être capables de travailler avec de grandes quantités de données et de comprendre comment les nettoyer, les manipuler et les analyser pour en extraire des informations utiles. 

Sur le plan non technique, les compétences en communication sont essentielles. Il doit être capable de communiquer ses découvertes de manière claire et concise à des personnes non techniques. Ils doivent également être capables de travailler en équipe, de résoudre des problèmes et de penser de manière critique.

Études et formations pour devenir Data Scientist

De nombreuses universités et écoles d’ingénieurs en France proposent des programmes spécifiques en science des données. Ces programmes couvrent généralement les domaines de la statistique, de l’informatique et de l’apprentissage automatique, et incluent souvent des projets pratiques d’analyse de données. Par exemple, Télécom Paris propose un Master Spécialisé en Big Data, tandis que l’Université Paris-Saclay offre un Master en Data Science. Les compétences en programmation Python et en R sont souvent enseignées dans ces programmes.

En plus de ces programmes, de nombreux cours en ligne gratuits ou payants sont disponibles. Ces cours peuvent être une excellente façon d’acquérir des compétences spécifiques ou de se tenir au courant des dernières avancées dans le domaine. Des plateformes comme OpenClassrooms et DataScientest proposent des cours sur une variété de sujets liés à la science des données, y compris le machine learning et l’intelligence artificielle. Par exemple, OpenClassrooms propose un parcours « Data Scientist » qui inclut des projets pratiques et du mentorat, tandis que DataScientest offre des bootcamps intensifs en data science avec un accompagnement personnalisé.

Il est également important de noter que de nombreuses entreprises en France offrent des programmes de formation en interne pour leurs employés. Par exemple, des entreprises comme Capgemini et Thales proposent des programmes de formation intensifs en science des données et en machine learning. Ces programmes peuvent être une excellente façon d’acquérir une expérience pratique et de développer des compétences spécifiques à l’entreprise.

Différences entre Data Scientist, Data Analyst et Data Miner

Bien que ces trois rôles soient liés à l’analyse de données, ils ont des responsabilités et des compétences différentes. Le Data Scientist est généralement responsable de la création de modèles prédictifs et de l’extraction d’informations à partir de grands ensembles de données. Il utilise des techniques d’apprentissage automatique et de statistique pour accomplir ces tâches. Les compétences en big data sont essentielles pour ce rôle. Le Data Analyst, en revanche, se concentre davantage sur l’interprétation des données et la production de rapports. Il utilise des techniques statistiques pour analyser les données et produire des informations qui peuvent aider à prendre des décisions d’entreprise. Enfin, le Data Miner est spécialisé dans l’extraction de données à partir de grandes bases de données. Il utilise des techniques d’exploration de données pour découvrir des modèles et des relations dans les données. Ces trois rôles sont essentiels dans toute entreprise qui utilise des données pour prendre des décisions.