Spécial Orientation professionnelle / Édition 3

Le data scientist : jongler avec les vastes données du Big Data

Savoir analyser et extraire les informations utiles. Photo DR

27/03/2018

Le spécialiste de la science des données (data scientist) jongle entre informatique, statistique et marketing. Sa mission : extraire des données du Big Data, les analyser et leur donner de la valeur et du sens afin d’améliorer l’activité globale de l’entreprise.

Nature du métier
Désormais, le monde des entreprises ne peut plus compter sans le data scientist, métier du XXIe siècle selon certains experts du domaine numérique.
En effet, celui-ci a pour mission de « construire des modèles pour résoudre les problématiques de l’entreprise » qui l’emploie, à partir d’un travail global sur les données du Big Data (ensemble de données massives stockées dans un data center), selon Victor Sauma, Chief Technology Officer (CTO) et cofondateur du groupe Intouch.
Pour ce, comme première étape, celui-ci doit comprendre ces problématiques qui peuvent relever du marketing, du marché ou de la fidélisation des clients.
Ensuite, le data scientist recueille des masses d’informations tirées d’internet, des applications multimédias et des smartphones. Il s’agit de données sur les clients, les employés ou d’autres informations concernant l’activité de l’entreprise.
Il va alors concevoir les modèles statistiques et collecter les données dont il a besoin, les regrouper et les traiter. Il construira aussi des algorithmes pour améliorer les résultats de recherche et de ciblage.
Il doit aussi les analyser et extraire les informations utiles à sa prise de décision et à l’élaboration d’une stratégie organisationnelle et opérationnelle pour son entreprise. Il modélisera également les résultats de son analyse pour les rendre lisibles par les directeurs de l’entreprise.
Ce processus lui permettra ainsi « de mieux comprendre le fonctionnement de l’entreprise et de construire des outils d’intelligence artificielle, d’apprentissage machine (machine learning) et d’exploration de données (data mining) qui automatisent certains processus dans la compagnie », explique Victor Sauma.
Ce travail sur les données permettra au data scientist d’élaborer des applications commerciales, marketing ou de services. Il pourra, de même, prodiguer des conseils pour améliorer un produit, maximiser l’efficacité de l’entreprise et sa performance ou valoriser son image de marque et maintenir sa compétitivité. Le data scientist collabore aussi à dégager des tendances de consommation, à déterminer le profil et les besoins des clients et à les fidéliser.

Compétences et qualités
Le data scientist doit évidemment maîtriser « les technologies spécifiques et les logiciels nécessaires pour chaque type de projet », affirme Victor Sauma. Pour accéder à ce poste, il faudrait détenir « un diplôme en science des données, en informatique ou dans tout autre domaine connexe », conseille-t-il.
Exercer cette profession implique, par ailleurs, des compétences dans les domaines informatiques et statistiques, mais également dans celui du marketing ou de la finance.
Ainsi, un data scientist « devrait être en mesure d’effectuer des analyses statistiques », explique le spécialiste. Il doit par conséquent aimer les chiffres et avoir des compétences en maths et en « calcul multivariable et algèbre linéaire ».
En outre, il doit posséder « des capacités de recherche et des compétences en programmation, en visualisation et communication des données, en résolution de problèmes d’analyse et de transmission de données », ajoute-t-il.
Enfin, comme son but est d’améliorer le positionnement et la rentabilité de l’entreprise, il doit posséder un bon sens des affaires, des compétences en marketing, en business et en communication.
Organisé, le data scientist travaille avec rigueur et garde les données et les résultats de son travail confidentiels.

Débouchés
Le data scientist pourrait exercer sa profession, entre autres, dans les grandes entreprises du secteur de la finance, les industries, les commerces, les banques, les compagnies d’assurances, les agences spécialisées dans les statistiques numériques ou les sociétés de marketing.
Il collaborera avec les équipes marketing et financières, mais aussi avec les informaticiens, les statisticiens, les data analysts ou les data miners.

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