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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.
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