Les données sont aujourd'hui un atout inestimable pour les entreprises. L'analyse de ces derniers peut conduire à la connaissance des comportements d'achat, des goûts et des besoins des clients, avec des gains évidents du point de vue économique.
Cependant, il est également vrai qu'avec le progrès du multimédia et l'hégémonie du web, la quantité de données à analyser pour les entreprises ne cesse d'augmenter ; ce n'est pas un hasard si l'on parle aujourd'hui de big-data, ou de masses gigantesques de données qui contiennent des informations précieuses pour les entreprises.
Comment une entreprise peut-elle s'assurer de ne pas perdre cette énorme richesse et rester compétitive sur le marché ? C'est simple : en engageant un spécialiste des données.
Le data scientist, grâce à ses compétences particulières parfaitement en phase avec le paysage économique actuel, est définitivement le métier du moment. Découvrez quelles sont les caractéristiques de ce professionnel et comment vous pouvez faire pour devenir un data scientist.
Que fait un Data Scientist ?
Le Data Scientist s'occupe, en bref, de l'analyse des grandes données mentionnées ci-dessus, ou de ces énormes regroupements de données de différentes entités (documents, méta-données, temps web, vidéos, commentaires de clients, etc...) qui peuvent fournir aux entreprises des informations importantes utiles pour atteindre les objectifs les plus divers.Cela peut sembler facile, mais il ne faut pas oublier qu'un data scientist s'interface constamment avec des mesures de données qui dépassent les 1 000 téraoctets et qui sont souvent non structurées, de sorte qu'elles ne peuvent être analysées qu'avec des procédures et des outils ad hoc (qui seront abordés plus loin).
Pour obtenir des informations utiles aux entreprises, le spécialiste des données doit structurer ces données et les schématiser d'une manière suffisamment simple pour être comprise même par des "non-experts", c'est-à-dire les organes de direction qui utiliseront ensuite ces données dans leurs propres stratégies d'entreprise.
Un exemple concret de l'importance du data scientist se trouve dans ce que l'on appelle l'analyse des clients, c'est-à-dire l'analyse du comportement des clients d'une entreprise donnée. La collecte, l'analyse, la schématisation et la simplification de ces données peuvent certainement aider les acteurs de l'entreprise à définir de nouvelles stratégies plus efficaces pour améliorer l'expérience client, avec des retours économiques évidents.
Les tâches que le data scientist peut accomplir font de cette spécialité, le métier du moment, ainsi que la figure professionnelle la plus recherchée par les entreprises.
Un autre élément qui fait du data scientist une figure professionnelle en plein essor est le fait qu'il peut travailler dans de nombreux domaines grâce aux mêmes compétences : du business aux soins de santé, en passant par le commerce électronique et la recherche scientifique, le data scientist est un véritable joker du nouveau millénaire.
Même les revenus confirment l'importance du data scientist : avec des salaires annuels dépassant les 150 000 dollars US, c'est le travail du moment, même dans certains pays d'Europe où la demande de data scientist augmente chaque jour !
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Data scientist : quelles compétences ?
Les compétences essentielles d'un data scientist sont multiples et transversales et touchent différents domaines professionnels. En fait, les compétences multidisciplinaires sont la carte maîtresse d'un professionnel qui se respecte et qui sait trouver sa place dans le monde du travail.Tout d'abord, un data scientist doit posséder des compétences strictement techniques pour l'analyse de données volumineuses, notamment des compétences informatiques et l'utilisation de logiciels capables de traiter facilement des données volumineuses.
Deuxièmement, le spécialiste des données doit avoir une connaissance approfondie de l'économie et des statistiques, ainsi qu'une bonne connaissance des chiffres. Il ne faut pas oublier non plus qu'un bon data scientist applique ces connaissances au monde du multimédia, en développant et en maîtrisant des techniques telles que l'exploration de données et les applications d'intelligence économique.
En bref, c'est un professionnel capable d'interpréter et d'extrapoler des modèles à partir d'énormes ensembles de données, les rendant ainsi compréhensibles pour la plupart.
D'un point de vue personnel, il est également un communicateur efficace, capable d'établir des rapports et de transmettre les connaissances acquises aux organes de décision de l'entreprise.
En bref, c'est un professionnel aux multiples facettes, capable de passer facilement des chiffres aux tableaux de décision, devenant ainsi le pivot de la connaissance de l'entreprise.
Comment devenir data scientist : cours et parcours pour le métier du moment
Les voies à suivre pour devenir data scientist sont différentes et dépendent également du domaine dans lequel vous voulez vous spécialiser.Dans un premier temps, un diplôme est certainement utile, encore mieux s'il s'agit de statistiques.
Ensuite, vous aurez certainement besoin de connaissances plus techniques et plus approfondies, car les programmes de diplôme ne vous préparent pas vraiment au monde du travail.
Heureusement, il existe de nombreux cours professionnels que vous pouvez suivre pour devenir data scientist et que vous pouvez choisir en fonction du domaine qui vous intéresse le plus et des exigences de votre poste.
Certains d'entre eux tels que le programme du village de l'emploi, en plus de vous fournir des compétences techniques fondamentales, vous garantiront également des certifications utiles pour mettre en œuvre votre programme d'études et, par conséquent, votre employabilité.
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Connaître le métier de data scientist : conseils de lecture
Une formation spécialisée et professionnelle est certainement l'étape fondamentale pour devenir un data scientist. Grâce aux cours que vous sélectionnerez, vous pourrez certainement acquérir toutes les compétences nécessaires pour entrer dans le monde de l'analyse de big-data.Si toutefois, avant de franchir cette étape et d'investir dans votre formation professionnelle, vous souhaitez en savoir plus sur le travail du data scientist, voici quelques conseils de lecture qui vous permettront d'élargir considérablement vos connaissances sur ce phénomène professionnel.
Pour les débutants, il est judicieux de commencer par un livre très simple et immédiatement compréhensible, très utile pour se faire une première idée du travail du data scientist et de la puissance réelle de cette figure professionnelle.
Pour ceux ayant déjà une connaissance de base de l'analyse des grandes données, mais qui souhaitent approfondir ce domaine professionnel lucratif, il est préférable de commencer par un livre qui offre un niveau de complexité plus élevé. Un livre qui se concentre sur les techniques avancées d'analyse des grandes données, approfondissant les tâches du data scientist à la lumière des demandes en constante évolution du marché actuel.
Le troisième volume s'adresse en premier lieu à ceux qui maîtrisent déjà le langage du big data et qui veulent sédimenter leurs connaissances, notamment en ce qui concerne l'interconnexion des tâches d'un data scientist.
Conclusion
À la lumière de ce qui a été dit, il convient de le répéter : le data scientist est définitivement le travail du moment. Un emploi dont la demande dépasse largement l'offre et qui restera certainement en tête de la liste des meilleurs emplois pendant de nombreuses années !Ne manquez pas l'occasion de devenir un data scientist et de mettre votre carrière dans une position de choix : suivez l'un des cours que vous proposera le programme de formation du village de l'emploi et surfez sur la vague de la profession la plus demandée sur le marché du travail !
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