• Les 5 compétences clés du data scientist :

    L’exploitation « intelligente » des données est aujourd’hui au cœur de la stratégie des entreprises. Conjointement au phénomène Big Data ou Smart Data (selon les cas), sont nés de nouveaux profils dans les entreprises : les data scientists.

    Les entreprises déroulent souvent le tapis rouge pour les attirer mais très peu savent réellement ce qu’elle peuvent ou doivent en attendre. Le Data Scientist est très recherché car on le considère aujourd’hui (souvent à juste titre) comme le grand manitou de la donnée donc comme l’un des acteurs clés de l’évolution de la performance des entreprises.

    Dans la logique des choses, les métiers de la data science vont très vite se segmenter car les compétences demandées sont nombreuses et variées mais le data scientist est aujourd’hui le plus souvent un profil très polyvalent pourvu de 5 compétences clés non seulement techniques mais aussi humaines :

    Des compétences techniques :

    • Une formation scientifique (Ecole d'ingénieur ou maitrise en math, informatique, bio, physique ...)
    • Des connaissances en apprentissage automatique: technique d'analyse de données et de modélisation prédictive.
    • Des compétences en développement et architecture IT :

      Côté développement, le data scientist est expert en langages de script tels que R et Python, il doit pouvoir développer, tester et valider ses modèles.

      Côté architecture, il doit maitriser les nouvelles technologies de calculs distribués (Spark, Hadoop ...).

    Des compétences humaines, comportementales :

    • La curiosité pour développer une veille régulière dans les technologies naissantes du domaine de la data; l’écoute, le dialogue pour comprendre les problématiques métiers.
    • La capacité à communiquer sur les différentes étapes du process et les résultats d’un projet en data science.

     

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