Le métier de Data Scientist est devenu l’un des plus recherchés et valorisés dans le domaine du numérique. Un Data Scientist est un expert en analyse de données, combinant des compétences en mathématiques, en statistiques et en informatique pour extraire des informations utiles à partir de vastes ensembles de données. Leur rôle va bien au-delà de la simple collecte de données ; ils utilisent des techniques de machine learning, d’intelligence artificielle et de visualisation des données pour transformer les données brutes en insights exploitables qui peuvent influencer les décisions stratégiques des entreprises.
Taches
Les tâches d’un Data Scientist peuvent varier en fonction du secteur d’activité et des besoins spécifiques de l’entreprise. Cependant, de manière générale, les tâches d’un Data Scientist incluent :
- Collecter et préparer les données:
– Identifier et recueillir les sources de données pertinentes.
– Nettoyer et transformer les données pour les rendre exploitables. - Analyser les données :
– Effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) pour découvrir des tendances, des patterns et des anomalies.
– Utiliser des techniques statistiques et de machine learning pour modéliser les données et faire des prédictions. - Développer des modèles de machine learning :
– Sélectionner les algorithmes appropriés et entraîner des modèles pour des tâches spécifiques (prédiction, classification, clustering, etc.).
– Évaluer la performance des modèles et les ajuster pour améliorer leur précision. - Interpréter et communiquer les résultats:
– Créer des visualisations de données pour présenter les insights de manière claire et compréhensible.
– Rédiger des rapports et des documents informatifs pour partager les résultats avec les parties prenantes. - Déployer et maintenir les modèles :
– Mettre en production les modèles de machine learning et assurer leur intégration dans les systèmes existants.
– Surveiller la performance des modèles en production et les optimiser si nécessaire. - Collaborer avec les équipes :
– Travailler en étroite collaboration avec les développeurs, les ingénieurs de données et les équipes métier pour comprendre les besoins et les objectifs.
– Offrir des conseils et des recommandations basés sur les analyses de données pour aider à la prise de décision. - Assurer la qualité des données :
– Surveiller la qualité des données et des modèles pour garantir des résultats fiables.
– Mettre en place des processus de gestion des données pour maintenir leur intégrité et leur sécurité.
Compétences
Un Data Analyst doit détenir une variété de compétences techniques et d’habiletés personnelles. En effet, exercer le métier de Data Analyst nécessite autant de travailler avec différentes sources de données que de discuter et d’assister les clients dans leurs besoins.
Les offres d’emploi pour le métier de Data Analyst pourraient exiger les compétences suivantes :
COMPÉTENCES TECHNIQUES
- Bien connaître les différents systèmes de gestion de bases de données :
- Maîtriser SQL et d’autres outils de gestion de bases de données.
- Être familier avec les outils et techniques d’analyse de données :
- Connaître des outils tels que Excel, Tableau, Power BI, ou des langages de programmation comme Python et R.
- Comprendre les méthodes statistiques et les techniques de modélisation des données :
- Savoir appliquer des méthodes statistiques pour analyser et interpréter les données.
- Connaître les techniques de nettoyage et de transformation des données :
- Être capable de préparer et de transformer les données pour les rendre exploitables.
HABILETÉS PERSONNELLES
- Avoir de bonnes habiletés communicationnelles et être à l’écoute :
- Savoir présenter les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes.
- Avoir un excellent esprit analytique :
- Être capable de comprendre et d’interpréter les données pour en tirer des insights significatifs.
- Avoir un souci du détail et beaucoup d’organisation :
- Assurer la précision des analyses et gérer plusieurs tâches et projets simultanément.
- Posséder des connaissances en affaires pour mieux comprendre les besoins spécifiques des clients :
- Savoir aligner les analyses de données avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.
Formations
Pour devenir Data Analyst, il est nécessaire de suivre des études collégiales (DEC) et/ou universitaires (BAC). Les principaux programmes d’études pour exercer cette profession sont le baccalauréat en informatique, en statistiques, en mathématiques, en économie, ou un diplôme d’études collégiales en informatique. De plus, les employeurs recherchent généralement un candidat ayant au moins deux ans d’expérience pratique dans l’analyse de données ou un domaine connexe.
