Qu'est-ce qu'un data scientist?

Mis à jour le Aug. 12, 2022, 7:19 a.m.

1-Réponse courte
2-Un data scientist c'est quoi?
3-Que fait un data scientist?

Réponse courte:

Un data scientist est une personne qui utilise des méthodes de mathématiques, de statistiques et d'informatique pour extraire des informations et des connaissances utiles à partir de données brutes. Le data scientist peut être impliqué dans de nombreuses tâches différentes, telles que la collecte et la préparation des données, la modélisation des données, l'analyse des résultats et la communication des résultats aux parties prenantes. Les data scientists travaillent souvent avec des outils de visualisation de données pour aider à communiquer leurs découvertes de manière claire et intuitive. Ils peuvent également utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour développer des modèles prédictifs à partir de données massives. En général, un data scientist est une personne qui a une solide formation en mathématiques, en statistiques et en informatique, ainsi qu'une forte capacité à résoudre des problèmes complexes à l'aide de données.

Un data scientist c'est quoi?

Un data scientist utilise les données pour comprendre et expliquer les phénomènes et ainsi aider les organisations à prendre de meilleures décisions, basées sur les données.
Travailler en tant que data scientist est intellectuellement stimulant et vous permettra de travailler à la pointe de la tech. Les data scientists sont de plus en plus courants et recherchés, car le big data joue un rôle de plus en plus important dans la prise de décision des entreprises. Voici un examen approfondi de ce qu'ils sont et font - et comment en devenir un.

Que fait un data scientist ?

Le rôle d'un data scientist est de déterminer quelles sont les bonnes questions à se poser puis d'essayer d'y répondre grâce à l'analyse de données.

Les data scientists déterminent les questions que leur équipe doit se poser et trouvent comment répondre à ces questions à l'aide de données. En effet, il faut s'assurer que l'on a réellement besoin de data science pour répondre à ce type de questions, mais aussi que l'on a les données adéquates. Si l'on a rééllement besoin d'utiliser des modèles prédictifs et de la données les data scientists développent ces modèles prédictifs pour établir des prévisions.

Au quotidien, voici ce que fait un data scientist :

- Se poser les bonnes questions

- Déterminer quelles données seront utiles

- Nettoyer ces données

-  Analyser ces données en créant des algos de machine learning/deep learning etc.

-  Communiquer les résultats aux autres équipes et aux cadres supérieurs

-  Utiliser des langages de données tels que Python, R, SAS ou SQL pour l'analyse des données. R et SAS sont utilisés dans les universités, la recherche et quelques vieilles entreprises pour SAS. Python est de loin le meilleur outil/langage que vous puissiez avoir.

-  Se tenir au courant des innovations dans le domaine de la data science

Mais ces quelques technologies ne suffisent pas. Un data scientist se doit de savoir développer, de connaître les bonnes pratiques, savoir utiliser Github, savoir intégrer son modèle à un site web par exemple, créer des APIs etc. Plus vous connaitrez de concepts, mieux ce sera. Connaître le MLOps est un gros plus.