etudes du data scientist

Spécialiste de la science des données, le data scientist s’occupe de la gestion et de l’analyse des données que l’entreprise a collectées à partir de plusieurs canaux. Toutes ces informations sont exploitées pour améliorer la performance de l’entreprise ou un produit/service. L’exploitation de ces données est également envisageable à des fins prospectives. Pour exercer le métier de data scientist, il est nécessaire d’être bien formé afin d’avoir certaines compétences.

Des études pour une formation de niveau élevé

 

Toute personne souhaitant devenir data scientist doit s’inscrire pour des études qui permettent de suivre une formation de niveau élevé. La finalité est d’avoir sur son CV un Bac +4 en statistiques, informatiques, management ou marketing.

Notez qu’il existe des formations de niveau Bac+3 qui permettent d’exercer en tant qu’assistant du data scientist. Mais l’idéal pour faire ce métier est d’être titulaire d’un Bac+5. Aussi, un master en statistiques ou un mastère spécialisé statistique sont des formations de haut niveau destinées aux data scientists.

Les études à partir desquelles vous pouvez devenir un spécialiste de la science des données sont proposées dans divers types d’établissements. C’est le cas des écoles d’ingénieur, d’informatique et de l’internet. A noter que dans certaines écoles, vous pouvez trouver des formations en Big data, avec des cursus qui vont du niveau Bac+3 au niveau Bac+6.

Une multitude de compétences acquises

À la suite des formations évoquées dans le paragraphe précédent, le data scientist doit avoir une kyrielle de compétences. Grâce à celles-ci, il pourra mener à bien ses différentes missions avec la certitude d’obtenir de bons résultats.

Des compétences en mathématiques sont indispensables à l’exercice parfait du métier de data scientist. En effet, pour faire des recommandations et construire des produits digitaux en exploitant des données, il est nécessaire d’envisager la donnée sous l’angle quantitatif. Cela passe par la création de modèles analytiques assez complexes. Il faut donc que le data scientist ait des connaissances avancées en probabilités et en algèbre linéaire pour réaliser cette tâche.

Des compétences en programmation sont aussi nécessaires pour faire le métier de data scientist. À ce propos, il est indispensable que le professionnel maîtrise un ou plusieurs langages de programmation afin d’explorer de gros volumes de données. Le langage de programmation le plus exploité en data science est Python.

Un data scientist doit également avoir une bonne connaissance des notions de Machine Learning. Il est tenu de bien comprendre les grands principes de fonctionnement des algorithmes de Machine Learning afin d’être à même de résoudre certaines problématiques.

La maîtrise des requêtes SQL, la gestion de données non structurées et la data visualization sont d’autres compétences que le data scientist doit avoir pour faire son travail. À propos de données non structurées, le professionnel aura notamment à gérer celles issues des flux vidéo ou audio et des médias sociaux.

Le bien-fondé des études de data scientist

Après avoir suivi les études appropriées, le data scientist sera bien formé et pourra mener à bien une multitude de missions. Dans tous les cas, il s’emploiera toujours à analyser et exploiter toutes les données des employés, des clients ou des prospects que l’entreprise récupère à partir d’une diversité de canaux. La finalité est de créer des modèles prédictifs pour aider la prise de décision.

Le data scientist est chargé de traduire les problèmes business en problèmes mathématiques et statistiques. Cela permet de fournir des rapports qui orientent les prises de décision et améliorent les performances et les stratégies marketing. Très souvent, le data scientist interagit avec les équipes métiers, comme celles du marketing et de la finance, ou encore les commerciaux. Le travail qu’il abat impacte directement l’amélioration de l’activité globale de l’entreprise.

Le savoir acquis après avoir suivi des études permettra au data scientist de s’occuper des missions suivantes :

∙         Identifier des outils d’analyse

∙         Définir les solutions assurant le stockage des données

∙         Recueillir et analyser les données pertinentes pour l’entreprise

∙         Construire des algorithmes favorisant l’amélioration des résultats de recherches et de ciblage

∙         Élaborer des modèles de prédictions permettant d’anticiper les évolutions des données et des tendances

∙         Créer des tableaux de bord qui rendent les résultats lisibles et facilement exploitables par tous les métiers

∙         Assurer une veille technologique, une mission qui se résument principalement à collecter des données, à faire de l’expérimentation et à traiter continuellement les informations reçues.

Le data scientist, bien formé, peut travailler pour le compte de tout type d’entreprise. Il apporte toute son expertise dans de nombreux secteurs, notamment l’informatique, la finance, les assurances, l’e-commerce et la grande distribution. Ce métier récent est très utile pour les entreprises, car il leur permet de prendre une longueur d’avance sur la concurrence.

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