Un data scientist est principalement chargé d’analyser les données collectées par une entreprise afin de l’aider à prendre des décisions commerciales viables. Jouant un rôle clé dans la croissance d’une société, cette profession est l’une des plus en vogue actuellement dans le secteur IT. Découvrons ensemble les qualités qu’elle requiert.
Le métier de data scientist requiert avant tout des compétences d’ordre technique, notamment en programmation et en gestion de bases de données. Parmi ces compétences, citons :
Python est sans aucun doute le langage de programmation le plus utilisé en science des données. Sa polyvalence est telle qu’il est impliqué dans toutes les étapes de la collecte et de l’analyse des informations. En outre, il facilite l’importation de tables SQL dans le code et facilite la création d’ensembles de données. Plusieurs packages de cette technologie sont principalement dédiés à la science des données. Parmi eux, se trouvent :
Programmée en Java, Hadoop est une plateforme de big data qui est de plus en plus répandue. Selon un rapport de CrowdFlower, 49 % des data scientist interrogés ont déclaré que la maîtrise de ce dispositif est la deuxième compétence la plus importante pour leur travail.
La raison est que celui-ci joue un rôle important lorsqu’une entreprise doit gérer une quantité de données qui dépasse la capacité de stockage de ses systèmes. Ainsi, dès qu’il détecte une éventuelle surcharge d’informations, il transfère les données excédentaires vers d’autres points de stockage externes. En outre, il participe à l’exploration, au filtrage et à l’échantillonnage des données manipulées.
Étant donné la grande quantité d’informations traitées quotidiennement par une entreprise, les opérations telles que l’ajout, la suppression ou l’extraction de données d’une base de données sont complexes. D’où l’importance pour un data scientist de savoir comment écrire et exécuter des requêtes SQL sophistiquées.
En plus de servir à ajouter, extraire ou supprimer des données, celles-ci peuvent également être utilisées pour réduire la quantité de code nécessaire à la réalisation d’opérations de gestion de données complexes.
Maintenant que nous connaissons les compétences techniques nécessaires pour être un data scientist, il est intéressant que l’on se penche sur les qualités interpersonnelles que ce poste exige.
Un data scientist ne doit pas seulement extraire et analyser les données de son entreprise. Il doit également les replacer dans un contexte commercial, car elles sont essentielles à la définition de stratégies marketing efficaces. Pour ce faire, il doit avoir un sens commercial très aigu. Cette qualité lui permettra également de discerner les défis commerciaux potentiels auxquels la compagnie doit faire face afin de maintenir son taux de croissance.
Aussi pertinente une analyse de données soit-elle, elle reste inefficace si ses résultats ne sont pas assimilés par toutes les parties prenantes dans le processus d’affaires d’une entreprise. Un data scientist doit donc être parfaitement capable d’expliquer les conclusions tirées des informations extraites à des profils qui n’ont pas nécessairement un bagage technique. Cette communication est très importante, car sans elle, il est impossible de tirer profit des données utilisées.
Un data scientist est une véritable plaque tournante au sein d’une entreprise. Il ou elle travaille en collaboration avec les directeurs commerciaux, les chefs de produits, les spécialistes du marketing, etc. Les données qu’il traite concernent tous les départements, et c’est grâce à elles que la société peut définir les politiques commerciales et managériales qui favorisent sa croissance.
Ainsi, en plus d’exiger de bonnes capacités de communication, cet emploi requiert un esprit d’équipe et une remarquable capacité à travailler en groupe.
L’importance cruciale des données pour les entreprises et dans le milieu des affaires laisse présager un bel avenir pour le métier de data scientist. Si cette fonction fait partie de vos choix de carrières, nous vous conseillons les formations proposées par l’IPI.
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