Data-scientist, un métier de « rave »

 

Tout le monde parle de Big Datas, mais peu des hommes qui sont derrière. En coulisses, des individus, à première vue tout à fait normaux, travaillent derrière leurs écrans pour automatiser vos tâches quotidiennes, pour vous aider à trouver vos requêtes, pour multiplier vos ventes sur le web, ou encore pour déceler des maladies, etc… Des profils exceptionnels, aux compétences rares et précieuses, situées au carrefour des mathématiques, de l’informatique et de la stratégie. Big Mama, votre partenaire en big data et algorithmes, vous fait découvrir le data-scientist, un des êtres les plus convoités sur le marché du travail de ces dernières années.

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Le data-scientist, définition

Data-scientist : [nom masc.] Espèce très recherchée dans la jungle des Big Datas, le Data-scientist se distingue par une très haute intelligence artificielle et un haut degré d’abstraction. Le data-scientist vit généralement dans les forêts de données, au sein desquelles il agrège, trie et analyse un grand nombre de statistiques pour créer de la valeur avec.

Il se nourrit généralement de maths et d’info, et ne supporte pas les domaines simplistes : il préfère largement les espaces vectoriels et les fonctions complexes, où il s’épanouit auprès des siens. Il vit la nuit et travaille le jour, durant lequel il chasse sa proie préférée : l’algorithme.

Convoité par les chasseurs de têtes, son or gris est très prisé, et son prix atteint les sommets. Compte-tenu de sa charge de travail pour son entourage, il a très peu de temps pour lui, et consacre une majeure partie de celui-ci à essayer d’améliorer le monde dans lequel il vit. 

Le data-scientist en détail 

Le data-scientist est un spécialiste en ingénierie mathématique, capable de comprendre une problématique métier, et de pouvoir modéliser, grâce aux données présentes dans l’environnement, un système automatisé pour répondre à une problématique client. Il doit donc maîtriser 3 grands corps de métier :

– les mathématiques
– l’informatique
– la stratégie

Sur le plan mathématique, le D-S doit gérer bien évidemment les statistiques et le système de machine learning. Sur le plan informatique, question d’optimisation et d’efficacité, le D-S doit pouvoir connaître (sur le bout des doigts bien évidemment) les logiciels et solutions permettant de traiter les données dans un premier temps, et mettre en place des process automatisés dans un second temps. D’un point de vue stratégique, un bon data-scientist est capable de comprendre une problématique client et de la traduire d’un point de vue scientifique pour pouvoir créer la solution adéquate. In fine, il fait le raisonnement inverse, à savoir convertir les résultats obtenus en solution opérationnel. Tout un programme.

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HadjKhelil

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