Le métier de data scientist consiste à gérer et analyser des données massives ou big data au sein d'une entreprise. Mener une étude des données clients afin de créer de la valeur pour l'entreprise. Ces données peuvent être non structurées à partir desquelles des informations seront extraites pour la prise de décision.
Quelles sont les activités d'un data scientist?
Dans le métier de data scientist, le manager doit être capable d'extraire, de standardiser et de structurer les données clients. Le scientifique des données sera responsable de la collecte, de la sélection et de la validation des données client pertinentes pour l'analyse. Pour mieux structurer et archiver les données, l'ingénieur doit aussi trouver de meilleures solutions. Également appelé ingénieur Big Data, il convertit, organise le code et cartographie les données liées aux produits afin que les collaborateurs puissent mieux comprendre ces données.
Ils devront être en mesure de déterminer quel outil ou méthode d'acquisition utiliser pour améliorer l'hétérogénéité des données clients. L'architecture de l'entrepôt de données doit également être conçue par l'ingénieur. La qualité des données traitées doit toujours être vérifiée lors du traitement et la base de données doit toujours être enrichie. L'analyste de données est également en charge de l'analyse prédictive. Son activité consiste également en l'étude et la mise en place de solutions techniques et technologiques appropriées pour la gestion du big data.
En ce qui concerne le développement d'outils d'aide
Le data scientist doit également être impliqué dans la mise en place de la stratégie marketing de l'entreprise. Pour prendre la meilleure décision possible, les systèmes doivent être développés après analyse des données commerciales de l'entreprise. Les campagnes de prospection de l'entreprise dépendent des statistiques exploitables fournies après l'étude réalisée. Aussi, dans le métier de data scientist, vous serez en charge de rédiger les besoins spécifiques de l'entreprise, de présenter les résultats des études et de former les futurs utilisateurs sur les logiciels d'aide à la décision. Vous devez être en mesure de faire un contrôle technologique sur les outils utilisés pour analyser les données. Pour obtenir les meilleurs résultats d'analyse, un ingénieur doit savoir quel outil est le meilleur à utiliser.
Les compétences nécessaires pour devenir un bon data scientist
En plus des diplômes nécessaires, un data scientist doit également avoir les compétences nécessaires pour pouvoir bien faire son travail. Parmi ces compétences, il doit être capable de maîtriser parfaitement le machine learning. De plus, une connaissance approfondie des outils de gestion de données sera requise, ainsi qu'une excellente maîtrise des technologies et des bases de données HADOOP. Tout cela doit être accompagné d'excellentes connaissances dans le domaine du marketing. Un data scientist doit avoir des compétences professionnelles adéquates telles que la rigueur, une bonne communication pour pouvoir convaincre, un esprit d'analyse et de meilleures capacités d'organisation.