Le métier de data scientist attire la convoitise de nombreux professionnels en reconversion. Il s’agit, en effet, de l’une des professions extrêmement recherchées par les entreprises depuis maintenant quelques années. Et pour en devenir un, il est nécessaire de suivre une formation adaptée en data science et en Big data.
Découvrir les différentes missions d’un data scientist en entreprise
Un data scientist a pour mission de collecter et analyser les données de l’entreprise pour laquelle il travaille. Cela peut être des datas de clients, de la production ou encore de l’informatique. Il les récupère via différents canaux notamment les plateformes digitales. Son objectif est clair, exploiter les données pour identifier des leviers de croissance. Souvent, il est rattaché à la DSI (Direction des Système d’Information). Il traite dans ce cas d’une façon globale toutes les données. Mais puisque le Big data embrasse toutes les branches au sein d’une entreprise, le data scientist peut être affecté au niveau des ressources humaines ou encore du département marketing.
Sa mission et son objectif restent les mêmes, le champ d’application différera selon la branche dans laquelle le data scientist évolue. En marketing, il doit notamment améliorer les ventes en définissant une stratégie gagnante à l’aide des données sur les prospects. Sa mission consistera donc à élaborer un algorithme de prédiction des tendances d’achat. En production, il est amené à traiter des problématiques liées à la production en réalisant un tableau de bord intuitif et une veille technologique. Il convient de noter que le métier de data scientist est assez récent et que malgré cela, il est déjà indispensable dans de nombreux secteurs : finance, informatique, assurance, e-commerce, logistique, etc.
Zoom sur les compétences et les qualités requises pour ce métier
Le métier de data scientist en entreprise est un poste de grande responsabilité. Plusieurs compétences et qualités, notamment les soft-skills, lui seront utiles pour mener à bien ses missions. Entre autres, il doit maîtriser l’informatique, les langages de programmation pour être plus précis. Il lui faut également avoir des compétences en outils marketing pour gérer les données. Évidemment, avoir une connaissance approfondie en statistique est plus que nécessaire pour exercer convenablement ce métier. Ce sont à peu près les compétences de bases que l’on peut acquérir pendant une formation data scientist. D’autres compétences plus techniques seront appréciées, mais elles s’acquièrent plutôt avec l’expérience. En outre, un bon data scientist a un esprit d’analyse afin d’identifier rapidement et de comprendre les problématiques liées aux activités d’une entreprise. Pour se retrouver avec les millions de données, il doit aussi être rigoureux et organisé. Il est amené à communiquer ses résultats d’analyse au reste des responsables à l’aide d’un reporting ou d’une mini-conférence. En ce sens, il faut qu’il ait un excellent sens de la communication pour une meilleure prise de décision. Le souci de détails serait un atout considérable pour se démarquer des autres profils de data scientist. Idem pour la maîtrise de la langue anglaise.
