Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Les entreprises sont aujourd’hui confrontées à un défi majeur, celui du Big Data. En effet, toutes les minutes, pas moins de deux milliards d’octets de données sont créées dans le monde. On peut ainsi en conclure qu’on crée plus de données qu’on ne peut en traiter. Afin de gérer et d’analyser cette quantité massive d’informations, il convient de faire appel à un Data Scientist.

Que signifie Data Science ?

Avant d’entrer dans le vif du sujet, il est nécessaire de savoir ce qu’est la Data Science. Littéralement, cela se traduit par « sciences des données ». Cette discipline étudie les données ou les informations en ayant recours aux mathématiques, aux statistiques et à l’informatique. Elle est complémentaire au data marketing.

La Data Science a vu le jour suite à l’accroissement exponentiel du volume des données numériques, parmi lesquelles figure le Big Data. Il s’agit d’un ensemble de données trop volumineuses pour être exploitées ou analysées par les outils informatiques de base et encore moins par l’homme.

Ainsi, la Data Science est à différencier du Data Analytics (analyse des données), de la Business Intelligence (informatique décisionnelle) et du Data Mining (exploration des données).

En quoi consiste le métier du Data Scientist ?

Le Data Scientist pratique la Data Science et est, à ce titre, un expert des données. Bien que la Data Science soit née dans les années 90, ce n’est qu’en 2008 que le métier fut créé dans les locaux de Facebook et LinkedIn.

Les données stockées étant trop volumineuses, il devient impératif de confier l’analyse et le traitement de toutes ces informations à un professionnel, le Data Scientist. Grâce à ses connaissances, il rend lisibles les données brutes, complexes et déstructurées. Il en tire ainsi des informations pertinentes et utiles au développement de l’entreprise.

Pour arriver à ses fins, le Data Scientist use d’outils statistiques tels que le logiciel R, mais aussi des outils de Business Intelligence comme Chartio ou Tableau. Cela lui permet de prendre part à l’amélioration des services et des produits de l’entreprise.

Cependant, le Data Scientist n’opère pas uniquement dans le domaine du marketing digital. Il peut intervenir dans tous les domaines nécessitant une telle expertise. Notamment dans le domaine de la santé publique (plus particulièrement dans le domaine de l’épidémiologie), celui de l’aéronautique, du tourisme ou encore de l’urbanisme. Il s’agit ainsi d’un métier pluridisciplinaire.

Aussi, au sein d’une entreprise, le Data Scientist peut opérer avec la direction marketing, la direction des systèmes d’information et même la direction financière.

Quelles sont les missions du Data Scientist ?

La principale mission du Data Scientist est d’interpréter les données. Les résultats serviront à établir une stratégie efficace pour développer l’entreprise ou l’aideront à prendre les bonnes décisions.

Avant de se mettre à la tâche, le Data Scientist doit d’abord identifier les besoins et comprendre la problématique du marché, mais aussi de l’environnement dans lequel l’entreprise opère. Il recueille le plus grand nombre de données possibles et les transforme en problèmes mathématiques et statistiques afin d’en tirer des données pertinentes qu’il pourra présenter à son client.

Pour exploiter les données (qui sont souvent déstructurées et sans agencement), le Data Scientist utilise ses connaissances techniques pour les extraire, les nettoyer et les organiser. À cet effet, il se base sur ses acquis en Data Mining et en Machine Learning. À cela s’ajoutent ses connaissances en statistiques.

Une fois que les données sont bien agencées, le Data Scientist détermine les tendances et les anticipe. Son but est de trouver des solutions marketing ou des stratégies pour fidéliser les clients et valoriser l’image de marque. Un exemple concret est la recherche des mots-clés les plus utilisés pour optimiser le positionnement d’un site web.

Quel est le profil d’un Data Scientist ?

Jusqu’à présent, il n’y a pas de parcours défini pour devenir Data Scientist. Dans la plupart des cas, il s’agit d’une évolution de carrière. Toutefois, pour accéder à ce métier, il est nécessaire de disposer de certaines connaissances de base.

Premièrement, le Data Scientist doit être à l’aise avec les statistiques. Ainsi, les personnes qui possèdent un Master en mathématiques et en statistiques ont plus de chances d’exceller dans le domaine. Il en est de même pour les personnes qui ont un diplôme en sciences informatiques.

En outre, un Data Scientist se doit de maîtriser de nombreux outils analytiques, incluant le logiciel R et le langage de programmation sur Python. À cet effet, il doit constamment mettre à jour ses connaissances pour améliorer ses compétences.

En plus des prérequis de base, une bonne maîtrise de l’informatique et de la technologie s’avère importante. Le Data Scientist devant gérer le Big Data, il doit disposer de connaissances en ingénierie logicielle. Sans oublier qu’il lui faut au moins avoir des notions en Machine Learning, en programmation SQL et en Java.

En conclusion, le Data Scientist est en même temps un Digital Transformation Driver, un Data Engineer, un Data Analyst et un Data Miner. Une connaissance en marketing peut également compléter ce bagage technique.

Quelles sont les qualités d’un Data Scientist ?

Étant amené à manipuler de très grandes quantités de données et à jongler avec des chiffres, le Data Scientist doit avoir une excellente capacité d’analyse. Et comme il dirige de nombreuses équipes, il doit avoir un grand sens de la communication ainsi que du relationnel. D’ailleurs, il devra discuter avec l’équipe technique et fonctionnelle pour assimiler et mieux comprendre la problématique et proposer des solutions.

Le monde étant en constante évolution, le Data Scientist doit également être curieux pour pouvoir suivre la cadence. Il doit être en mesure d’élargir son domaine d’action. Il sait se montrer décisionnaire et créatif, en plus d’être une force de proposition.

Enfin, le Data Scientist dispose d’une grande capacité d’anticipation et d’innovation. Cela lui permet d’interpréter toutes les données qui sont à sa disposition.

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