Bonjour à tous et bienvenue dans cette nouvelle vidéo. Aujourd'hui, nous allons vous présenter le métier du Data Scientist. En 2012, la Harvard Business Review décrivait le métier de Data Scientist comme le job le plus sexy du XXIe siècle. Dix ans plus tard, le secteur a beaucoup évolué, mais la citation est toujours d'actualité. Dans cette vidéo, nous allons nous intéresser au quotidien de cet expert de la data.
Rôles, missions, compétences, il n'y aura plus de secret pour vous. Le Data Scientist accompagne les entreprises pour réaliser des modèles prédictifs, afin d'aider à la prise de décision. Il est amené à collaborer avec des data engineers, des data analysts, des machine learning engineers, mais également...
avec les experts métiers qui lui fournissent les clés de la compréhension des données. Prenons l'exemple d'une entreprise de distribution comme Carrefour. Un data scientist pourrait utiliser les données relatives aux habitudes de consommation des clients pour mettre au point une stratégie de disposition optimale des produits dans les rayons.
Plus généralement, un data scientist pourrait aider Carrefour à comprendre ses consommateurs, prédire le succès des nouveaux produits ou des campagnes marketing, aider à la gestion de ses stocks, etc. Le data scientist a pour mission de traiter et d'analyser les données afin de mettre en œuvre des modèles de gestion des produits. de machines et de deep learning. En se basant sur ses connaissances théoriques et métiers, il sera en mesure de modéliser les données et de réaliser les prédictions. L'entreprise pourra ensuite s'appuyer sur les résultats des analyses au moment de prendre des décisions pour répondre aux attentes de ses clients.
Le métier des data scientists requiert des compétences techniques avancées et une certaine capacité d'abstraction. Un cursus scientifique et une appétence particulière pour l'informatique sont des conditions quasiment indispensables. Les data scientists utilisent en majorité le langage de programmation Python. Ils doivent être à l'aise avec les outils de visualisation et de manipulation des données, tels que les librairies Numpy, Pandas, Matplotlib et Seaborn. Des bases solides en statistiques et machine learning sont nécessaires.
L'utilisation des bibliothèques Seekitlearn, Keras et Thames Airflow est un passage obligatoire. Le data scientist doit faire preuve de rigueur, de créativité et démontrer des capacités de vulgarisation. L'objectif étant de pouvoir présenter ses résultats aux décisionnaires. Il doit être également capable de faire preuve de rigueur. de travailler en groupe avec l'ensemble de l'équipe qui s'occupe du traitement et de l'analyse des données.
Cela étant dit, le métier de Data Scientist est très vaste et diffère beaucoup d'une société à l'autre. Il serait impossible d'en donner une définition exhaustive. Les Data Scientist sont aujourd'hui indispensables dans une entreprise qui souhaite utiliser ces données pour prendre des décisions. On parle d'entreprises Data Driven, mais elles sont de plus en plus nombreuses à suivre cette voie.
Les Data Scientist ont un rôle déterminant dans les choix stratégiques des entreprises. J'espère que cette vidéo vous a plu. Si c'est le cas, Si c'est le cas, n'hésitez pas à la liker et à vous abonner à notre chaîne YouTube.
Si vous souhaitez en savoir plus sur le métier de Data Scientist, vous pouvez cliquer sur le lien de la fiche métier en description. Je vous invite également à prendre rendez-vous avec un membre de notre équipe d'admission, votre prochaine carrière en Data Science et peut-être au prochain clic. A très vite chez Data Scientist !