Un data scientist peut travailler dans une multitude de domaines. Mais quelle que soit l’entreprise pour qui ce professionnel intervient, il doit avoir une connaissance approfondie des dynamiques de ses activités et du fonctionnement de celle-ci. Ainsi, il sera à même d’identifier les défis et les problèmes à gérer ainsi que les solutions pouvant être apportées suite à l’exploration des données.
Un professionnel recherché par de nombreux secteurs d’activités
Le plus souvent, on a recours aux services du data scientist dans les secteurs de la finance, du commerce électronique, de la vente au détail et du marketing. Les banques et les assurances ont notamment besoin d’un spécialiste des données pour optimiser leurs prestations. Le profil de ce professionnel intéresse également les entreprises des secteurs de la manufacture, de la logistique et du transport. Si vous avez suivi une formation avancée en data science et que vous cherchez un emploi, vous pouvez aussi déposer votre dossier dans une structure du domaine scientifique, de l’univers de la santé ou de l’administration publique.
Le data scientist travaille principalement dans un bureau, et ce, quel que soit le secteur d’activité. Il est possible aussi qu’il fonctionne à distance en suivant un horaire assez flexible.
Un professionnel compétent au service des entreprises de tout secteur
Le data scientist est un professionnel compétent qui se met aux services des entreprises de tout secteur. Il sait se fondre dans l’environnement de travail de la structure qui l’emploie et tenir compte des réalités particulières de celle-ci pour la satisfaire pleinement.
Le data scientist a la capacité d’organiser, d’analyser et d’évaluer d’importantes quantités de données. Il connaît les principaux DBMS (DataBase Management System) ainsi que les langages de programmation. Ses connaissances en analyse statistique sont avérées, de même qu’en gestion de projet. Il a de bonnes compétences dans la sémantique et l’ontologie pour une meilleure gestion des informations. Quel que soit le secteur de l’entreprise qui l’emploie, le data scientist met avant ses connaissances pointues des techniques et instruments de Business Intelligence pour être à la hauteur des attentes. On lui reconnaît également des capacités d’organisation et de gestion ainsi que des capacités de communication. Le professionnel pose les actes essentiels à la résolution des problèmes, une façon de faire qui lui colle à la peau peu importe le domaine d’activités de l’entreprise pour lequel il travaille.
Fonctions principales d’un data scientist
Le rôle du data scientist s’articule autour de plusieurs axes. Ses fonctions sont nombreuses. Parmi les principales, on note le fait de recueillir de grandes quantités de données à partir de différentes sources. Il est notamment chargé d’organiser et de structurer les données en des formes bien adaptées à l’analyse et l’interprétation. Le data scientist intervient également pour élaborer les données en utilisant des instruments statistiques et technologiques. Une autre de ses fonctions est d’extraire des données des tendances et informations pertinentes. C’est aussi à lui qu’il revient de visualiser les données pour simplifier la compréhension des informations, de préparer des rapports dans le but de présenter les éléments recueillis aux responsables et de suggérer des stratégies et actions de data driven. Le data scientist travaille ainsi pour toutes les entreprises qui lui font appel.
Méthodologie de travail du data scientist
Pour être performant, il y a toute une méthodologie que le data scientist suit. Et il ne s’en détourne pas, quel que soit le secteur d’activités de l’entreprise.
Tout commence par la planification. À cette première étape, le projet est défini, de même que ses résultats potentiels. Après, le data scientist crée un modèle de données. Il l’évalue ensuite. Ce qu’il recherche à ce niveau est l’atteinte d’un degré élevé de précision. Car il est impératif de déployer le modèle en toute confiance. Cette évaluation permet au data scientist d’avoir des indicateurs clés de visualisations assurant la mesure des performances du modèle par rapport aux nouvelles données.
Dans la méthodologie de l’expert des données, une étape est consacrée à l’explication du modèle. Ce qui compte le plus à ce niveau est d’expliquer les facteurs entrant dans la génération d’une prédiction. C’est après cette phase que le modèle est déployé. On entre donc dans la phase active du projet. Pour optimiser le déploiement du modèle, le data scientist a l’habitude de le concevoir comme une API évolutive et sécurisée. Le processus ne s’arrête pas là car une dernière étape suit, celle de la surveillance du modèle. Il est en effet important de surveiller le modèle après l’avoir déployé afin de s’assurer de son bon fonctionnement. Si après un certain temps les données sur lesquelles le modèle est élaboré ne sont plus pertinentes pour les prévisions futures, le data scientist pourra intervenir pour une actualisation.