Le boom de l'internet des années 90 a révolutionné notre vie quotidienne à tous, l'économie, les stratégies de marketing et le monde du travail. L'utilisation du web a généré une grande quantité de données et d'informations, dont la collecte s'est avérée, pour les entreprises et les commerces, le moyen le plus efficace d'atteindre des objectifs concrets, grâce à l'identification d'une cible préétablie. En fait, les stratégies de marketing entrant fonctionnent parce qu'elles sont conçues sur-mesure pour les clients potentiels, en fonction de leurs intérêts, de leurs valeurs et de leurs caractéristiques. La collecte de ces informations a donc permis d'atteindre des objectifs considérables en peu de temps et avec un bon retour sur investissement. La difficulté, cependant, est de pouvoir tirer des informations utiles et concrètes de cette énorme quantité de données. Ce besoin est satisfait par le travail d'une figure professionnelle devenue indispensable dans divers secteurs : le data scientist, ou spécialiste de la science des données. L'importance que ce rôle a acquise au fil du temps, place la profession de data scientist parmi les premiers lieux de demande des entreprises, des institutions publiques et privées, des industries pharmaceutiques et de nombreux autres domaines. Pourquoi cette figure professionnelle est-elle si demandée ? Que fait le spécialiste des données et quel est le cheminement de cette carrière ?
Qu'est-ce que la data science ?
C'est la discipline qui vous permet de prendre des décisions dans des situations d'incertitude et vous permet d'éviter de faire des erreurs et des mauvais choix. Cette méthode scientifique est utilisée pour expliquer et comprendre un phénomène par la collecte de données et son analyse. Les méthodologies de cette spécialité sont utilisées dans un large éventail de domaines, de la politique à l'économie, de l'environnement au marketing, de la recherche à la médecine. Si vous recherchez des programmes de formation concernant cette spécialité, tournez-vous vers le village de l'emploi. En effet, cette solution fait partie des meilleures qui existent sur ici en France. Pour en savoir plus sur ce programme, lisez le village de l'emploi avis à travers le site lavoixdunord.fr.Que fait un spécialiste des données ?
Le data scientist est le professionnel qui s'occupe de la gestion, de l'analyse et de l'interprétation des données et informations numériques. L'analyse de ces données sert à donner des informations utiles pour prévoir un phénomène ou avoir une vision claire et réelle de la situation considérée. Le travail d'un data scientist est nécessaire pour extrapoler des informations utiles à partir de l'infinité de données mises à disposition par les utilisateurs à des fins de recherche (dans divers secteurs). Il est également nécessaire, comme cela a été mentionné, pour identifier les besoins et les exigences qui serviront de base à la mise en œuvre de stratégies de marketing et de publicité. L'activité du data scientist est un parcours structuré qui comprend :- L'identification du phénomène à analyser ;
- La collecte d'informations sur des échantillons statistiques (groupes d'individus unis par certaines caractéristiques d'intérêt) ;
- L'identification des variables ;
- La définition des méthodologies les plus efficaces pour la collecte de données (questionnaires, entretiens, etc.) ;
- Le traitement des données (au moyen de logiciels et de programmes spécifiques) ;
- La réalisation des prévisions ;
- La publication des résultats.
Exigences pour un data scientist
Pour poursuivre une carrière dans ce domaine, il ne suffit pas d'avoir de bonnes compétences en mathématiques. Le spécialiste des données est un multitâche, car ses compétences sont appliquées à une grande variété de domaines. Selon le domaine dans lequel vous choisissez de travailler, vous devrez acquérir une série de notions essentielles qui ont trait à ce contexte. Plus généralement, on peut dire que pour devenir un data scientist, il faut avoir :- D'excellentes connaissances dans le domaine informatique : il doit être familier à l'utilisation des ordinateurs et des systèmes informatiques, du matériel et des logiciels. Une bonne connaissance de la programmation est nécessaire ;
- Une connaissance des mathématiques et de l'économie ;
- Une bonne capacité de communication : son travail consiste à partager les résultats, à assister à des conférences et à communiquer avec une équipe. Le data scientist doit pouvoir adapter la communication au type d'interlocuteur, surtout avec ceux qui ne sont pas spécialisés dans le domaine ;
- Une flexibilité mentale et une capacité à résoudre les problèmes.