Ingénierie

Data Scientist

Durée1 min

Devenir Data scientist, c'est savoir trouver et regrouper des données pour permettre leur exploitation en fonction des besoins des clients. Découvrez en plus sur le métier ci-dessous.

Synonymes : Aussi appelé Chargé de modélisation des données, Explorateur de données, Analyste de données mais également Data miner et Data analyst en anglais.
Domaine : Ingenierie

Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?

Le Data Scientist introduit des techniques de Data Science et d'Intelligence Artificielle pour aborder la résolution d'une problématique métier, la prise d'une décision et l'automatisation d'opérations.

Que fait un Data Scientist ?

  • Identifier et explorer la problématique à traiter : Le Data Scientist identifie les opportunités de traitement algorithmique sur tout ou partie d'une problématique métier (discipline, secteur). Il recense et agrège les sources de données disponibles ou non, massives (Big Data) ou non, homogènes ou hétérogènes, concentrées ou dispersées.
  • Concevoir et exploiter la solution de Data Science et d'Intelligence Artificielle : Il conçoit et/ou assemble les blocs de solutions nécessaires au traitement des données. Il coordonne le développement, les tests de résultats et améliore la solution sur sa durée de vie. Il permet l'exploitation des résultats pour les besoins métiers des utilisateurs.
  • Coordonner les aspects métiers et technologiques : Il participe au dimensionnement des ressources humaines, technologiques et organisationnelles demandées par la solution et réadapte la solution d'ensemble selon ces ressources, dans le cadre de la stratégie d'organisation. Il anticipe l'équilibre des flux de données et ressources mises en oeuvre sur toute la durée de vie de la solution.

Compétences

  • Étude de statistiques
  • Fouille de données
  • Logiciels de bureautique
  • Outils web
  • Une spécialisation (marketing, commerce, finances…)
  • Maîtrise de l’anglais

Formations & pré-requis

  • Bac +5 dans le domaine de l’ingénierie ou des statistiques
  • Master universitaire spécialisé dans le Big Data

Qualités

  • Organisation sans faille
  • Rigueur
  • Créativité
  • Endurance