Data Scientist – Fiche métier

Missions du data scientist

Le data scientist trie, gère, analyse, modélise, interprète et donne un sens aux données massives (big data) provenant du système d’information de l’entreprise, mais aussi d’autres sources structurées ou non structurées qu’elles soient internes ou externes.

Il doit trier, analyser, synthétiser et interpréter les informations émanant de sources numérisées diverses. Il est capable de concevoir et de mettre en œuvre des indicateurs pertinents au service des objectifs de l’entreprise et de la prise de décision.

En relation avec le chef de projet, il peut traduire les problèmes en expressions mathématiques et statistiques. Il conçoit et entretient un ou plusieurs entrepôts de données fonctionnelles de l’entreprise en vue de constituer un socle valide à la prise de décision.

Compétences

Le data scientist à la connaissance de l’activité et du fonctionnement de l’entreprise ou de l’organisation qui l’emploie.

Il est à l’aise avec les techniques du data mining (exploration des données), les outils mathématiques statistiques et informatiques. Il maîtrise les méthodes et normes de conception.

Il a également la connaissance des systèmes de gestion de bases de données relationnelles ou non capables de gérer de grosses quantités de données. Le data scientist a un bon sens du business et s’intéresse aux techniques du marketing.

C’est un bon communicateur tourné côté client ou utilisateur final. Il est également organisé, rigoureux et possède un très bon esprit d’analyse et de synthèse. Il sait aussi travailler au sein d’une équipe de projet pluridisciplinaire.

Créatif tout en étant flexible, il sait être force de proposition et est en mesure de proposer des recommandations.

• Les Data Scientists possédants des traits de personnalités dits “traditionnels” (analytique, logique, technique) constituent le plus grand groupe avec 41%, une autre partie d’entre eux affichent de solides compétences en communication et un esprit créatif.
• Les principales qualités recherchées par les recruteurs : être techniquement compétent, mathématiquement agile, le sens des affaires et être un bon communiquant.
• 55% des Data Scientists ont moins de trois ans d’expérience dans la discipline, et plus d’un quart d’entre eux adaptent leurs comportements aux compétences recherchées.
• Les Data Scientists représentent 70 % d’hommes et 30 % de femmes.
• 55% des data scientifiques ont un niveau de stress lié au travail assez élevé.
• Les entreprises doivent mieux identifier et définir ce qu’ils attendent des Data Scientists pour construire des équipes multi-facettes avec les compétences complémentaires.

Évolution

Le data scientist peut évoluer horizontalement vers le poste d’architecte de bases de données. Il peut aussi occuper la fonction de chef de projet ou s’orienter vers le conseil et l’expertise après plusieurs années d’expérience.