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Les entreprises collectent des données sur leurs produits, leurs clients ou leurs employés. Pour traiter ces informations, elles recrutent un expert : le data scientist. Grâce à son excellent niveau en informatique et en mathématiques, il traite d’importants volumes de datas. Ce spécialiste aide les marques à mieux connaître leur clientèle afin d’affiner leur marketing.
Les data scientists trient et analysent les données des entreprises. Ils produisent des modèles qui font évoluer les pratiques de leurs clients.
La première activité du data scientist est la récolte des datas. Il peut s'agir d'informations relatives à la fabrication des produits, aux transactions commerciales ou au fichier client. Toute collecte nécessite une organisation stricte. Le prestataire définit les modalités de ce travail, c'est-à-dire :
Pour chaque étape du projet, le data scientist détermine quels outils utiliser. Il se sert de solutions adaptées au volume des données et au système informatique de l'entreprise. Une planification parfaite facilite l'analyse et l'exploitation des datas.
Après avoir récupéré les données, l’expert les étudie. Son objectif est de livrer à l'entreprise des informations pertinentes pour son développement. Les outils utilisés pour l'analyse dépendent du type de données collectées.
Le data scientist identifie des variables au sein des datas. Avec des informations collectées sur une boutique en ligne, il cherche par exemple pourquoi certains clients abandonnent leur panier ou quittent le site. En recoupant plusieurs bases de données, ce spécialiste établit le profil de ce type d'utilisateur.
Dernière étape d'un projet de gestion de données : créer des modèles mathématiques. Cette tâche requiert des compétences en intelligence artificielle et en machine learning.
En s'appuyant sur son analyse des données, le data scientist prédit les comportements des clients des entreprises. Il aide les marques à prévenir des phénomènes comme l’annulation de commande, le renvoi de produit ou le désabonnement à une newsletter.
Les data scientists peuvent aussi repérer une faille dans une gestion des ressources humaines ou dans un process industriel. Ils utilisent des modèles prédictifs pour mesurer l'impact du problème sur la productivité de l'entreprise.
Pour occuper un poste de data scientist, de nombreuses compétences techniques sont nécessaires. Elles s'accompagnent de soft skills qui favorisent la réussite des projets.
La data science désigne l'ensemble des techniques visant à collecter, gérer et analyser des informations. C'est la spécialité du data scientist, qui récolte des données et les transfère dans un espace de stockage. Il les nettoie en corrigeant les erreurs et en supprimant les doublons. Pour exploiter ce matériau brut, le data scientist se sert d'outils comme les API et les bibliothèques JavaScript.
Les géants d'internet mettent à la disposition des entreprises des outils de monitoring. C'est le cas de Google Analytics, qui analyse la fréquentation des sites. Il permet aux responsables marketing d'organiser le suivi des campagnes et de mesurer leur impact. Même cet outil est gratuit, sa compréhension nécessite un haut niveau en analyse statistique. Le data scientist rend les données de Google Analytics accessibles à tous.
Pour finaliser son projet, le data scientist rédige ses conclusions. L'expert opère un travail de synthèse et de mise en forme. Il crée des dashboards où il modélise les tendances passées, actuelles et futures. Son but est de partager ses résultats avec les services concernés au sein de l'entreprise. Les responsables du service marketing, RH ou production peuvent alors prévoir de nouvelles actions.
Dans une entreprise, le data scientist est souvent seul à connaitre la science des données. Aucun de ses collaborateurs ne partage ses compétences. Il fait preuve de pédagogie pour expliquer ses modèles mathématiques et ses résultats. Ceux-ci sont compréhensibles par tous, en particulier le responsable du marketing. Lorsqu'il présente un projet à ses collaborateurs, le data scientist va droit au but.
Les data scientists travaillent avec plusieurs équipes différentes. Ils s'intéressent au marketing et comprennent ses enjeux. Ouverts à de nombreux outils et techniques, ces spécialistes développent toujours leur savoir-faire. L'apprentissage de leur métier n'est jamais terminé, car l'analyse des données évolue en même temps que les technologies. Malgré son expérience, un bon data scientist sait se remettre en question.
Le data scientist traite et analyse des données. Mais il imagine aussi des systèmes de classement et des actions pour améliorer les performances de ses clients. Ses idées infléchissent la stratégie de l'entreprise. Les meilleurs data scientists déploient des solutions concrètes pour les sociétés. Très investis, ils proposent des outils sur mesure adaptés à chaque secteur d'activité.
Un data scientist conçoit des modèles de données. Ce travail nécessite à la fois de l'intelligence logique et de l'imagination. Tourné vers le futur, le data scientist élabore des solutions innovantes. Il effectue parfois de nombreux essais pour trouver la bonne technique. Avec patience et précision, cet informaticien teste son modèle avant de le présenter à l'entreprise.
Les salaires des data scientists varient selon leur niveau technique et leur expérience. Plus un expert en science des données est expérimenté, mieux son travail est rémunéré. Son TJM (tarif journalier moyen) est de :
S'agissant d'un emploi récent, il existe peu de formations de data scientist. L'apprentissage de ce métier se fait après un bac à options "mathématiques", "maths expertes" ou "sciences de l'ingénieur". Les recruteurs privilégient les data scientists :
Foire aux questions
Car vos datas sont la clé d'une meilleure croissance.
Vos données recèlent une multitude d’informations essentielles. La collecte, la gestion et l’analyse de ces datas vous révèlent comment accroître votre part de marché. Le métier de data scientist ne s'improvise pas. Seul un professionnel peut analyser vos données et établir des modèles prédictifs.
Pour exercer un emploi passionnant au carrefour de l'informatique, de la science et du marketing.
Le poste de data scientist a de l'avenir. Les sociétés investissent dans l'analyse des données afin d'atteindre leurs objectifs. Parmi tous les métiers de l'informatique, celui de data scientist fait partie des plus attractifs. Il doit cette popularité à son salaire important, ses nombreuses perspectives de carrière et ses projets variés.
Les data scientists et les data analysts sont des professionnels de la science des données.
Un data scientist crée des modèles à partir des données qu'il récolte. Il formule ses propres algorithmes d'analyse et de prévision. Cette activité exige un excellent niveau en mathématiques.
Le data analyst récupère des données et les étudie. Sa première mission est l'élaboration de statistiques. Il aide les entreprises à identifier des problèmes et des leviers d’amélioration. Toutefois, ce prestataire ne prédit pas les tendances futures.
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Le data scientist vous aide à trouver des solutions pour atteindre vos objectifs. Il contribue à la réussite de votre entreprise, quel que soit son secteur d'activité. Ce freelance s'investit pleinement dans chaque mission. Avec lui, vous évitez de créer un poste et de verser un salaire à un data scientist en interne. Vous ciblez le profil parfait selon votre projet et votre budget.
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