Data Scientist

missions principales

• Collecte et nettoyage de données :Le Data Scientist est responsable de la collecte des données à partir de diverses sources internes et externes. Il s’assure de la qualité et de la pertinence des données en effectuant un nettoyage approfondi pour éliminer les incohérences et les erreurs, préparant ainsi les données pour l’analyse
• Analyse et modélisation statistique : Il utilise des méthodes statistiques avancées et des algorithmes de machine-learning pour analyser les données. Cela implique la création de modèles prédictifs et descriptifs qui peuvent révéler des patterns, identifier des relations et prédire des tendances futures
• Visualisation des données : Le Data Scientist développe des visualisations de données intuitives et des tableaux de bord interactifs pour présenter les résultats des analyses de manière compréhensible
• Prise de décision basée sur les données : En collaboration avec les équipes de direction et les départements opérationnels, il utilise les insights dérivés des données pour recommander des stratégies et des actions
• Recherche et développement continu : Le Data Scientist reste à la pointe de l’innovation en recherche et développement. Il explore continuellement de nouvelles techniques et technologies en matière d’analyse de données, de statistiques et de machine learning

 

compétences

• Posséder une compréhension approfondie des méthodes quantitatives pour interpréter et analyser les données
• Maîtriser les langages de programmation comme Python ou R, et familiarité avec les bases de données SQL et NoSQL
• Être capable de créer des représentations graphiques des résultats d’analyse, en utilisant des outils comme Tableau ou Power BI
• Être apte à évaluer et à interpréter les données pour en tirer des conclusions significatives
• Savoir communiquer des concepts complexes à des non-experts pour influencer les décisions basées sur les données

 

perspectives de carrière

Les Data Scientists peuvent progresser vers des postes de lead data scientist, responsables de grands projets d’analyse de données ou de gestion d’équipes de data scientists