Comprendre le Métier de Data Scientist

Sep 18, 2024

Introduction au Métier de Data Scientist

Contexte et Importance

  • En 2012, décrit par la Harvard Business Review comme "le job le plus sexy du XXIe siècle".
  • Dix ans plus tard, le secteur a évolué mais reste crucial.

Rôles et Missions

  • Accompagnement des entreprises pour réaliser des modèles prédictifs.
  • Aide à la prise de décision.
  • Collaboration avec divers professionnels :
    • Data Engineers, Data Analysts, Machine Learning Engineers.
    • Experts métiers pour comprendre les données.

Exemple d'Application

  • Entreprise de distribution comme Carrefour :
    • Utilisation des données pour optimiser la disposition des produits.
    • Compréhension des consommateurs, prédiction de succès des produits, gestion des stocks.

Compétences Requises

  • Traitement et analyse des données pour modèles de machine learning et deep learning.
  • Connaissances théoriques solides et capacité de modélisation.
  • Compétences techniques avancées et abstraction.
    • Cursus scientifique et passion pour l'informatique recommandés.

Outils et Langages

  • Langage de programmation : Python.
  • Outils de visualisation et manipulation des données :
    • Librairies : Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn.
  • Bases solides en statistiques et machine learning :
    • Bibliothèques : Scikit-learn, Keras, Apache Airflow.

Qualités Personnelles

  • Rigueur, créativité, capacités de vulgarisation.
  • Travail en groupe et collaboration avec l'équipe.

Conclusion

  • Métier vaste, différant d'une société à l'autre.
  • Indispensable pour les entreprises "Data Driven".
  • Présentation des résultats aux décideurs.

Ressources Supplémentaires

  • Invitation à liker la vidéo et s'abonner à la chaîne YouTube.
  • Lien vers la fiche métier pour plus d'informations.
  • Possibilité de rendez-vous avec un membre de l'équipe d'admission.