16/5/19

Les 3 compétences clés d'un data scientist

Découvrez les 3 compétences essentielles que tout data scientist doit maîtriser pour exceller dans l'industrie manufacturière 4.0.

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Industrie 4.0
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Les 3 compétences clés d'un data scientist

De nos jours, plusieurs technologies permettent aux entreprises d'obtenir une grande quantité de données. Le retour sur investissement de ces technologies dépend largement des actions qui sont prises à partir des données recueillies. Les entreprises évoluent et ressentent de plus en plus le besoin de fonder leurs décisions sur des données solides et fiables. Vous ne serez pas surpris d'apprendre que le rôle de scientifique de données est de plus en plus en demande au sein des organisations.

Qu'est-ce qu'un scientifique de données?


Le rôle du scientifique de données est de gérer, d'analyser et d'interpréter les données, tout en tenant compte de la réalité organisationnelle, ce qui exige un sens des affaires très développé.

3 domaines d'expertise fondamentaux d'un scientifique de données :

Compétences techniques :

Le scientifique de données doit posséder des connaissances en programmation avec des langages comme R ou Python, ainsi que des connaissances en architecture informatique et en bases de données. Il ou elle doit être capable de s'adapter à différents environnements informatiques et faire preuve d'agilité intellectuelle pour apprendre et adopter constamment de nouvelles méthodes. Cette personne doit maîtriser la manipulation des données et être à l'aise avec plusieurs structures de données différentes.

Compétences analytiques :

Le rôle des scientifiques de données exige d'être un expert dans la résolution de problèmes complexes. Dans cette catégorie, on retrouve des compétences en statistiques avancées, en apprentissage automatique (machine learning), en mathématiques avancées, en modélisation, en simulations, en intelligence artificielle, etc. En général, les domaines d'études en sciences, technologie, ingénierie, mathématiques et physique permettent de développer les compétences analytiques recherchées et de s'exercer à la résolution de problèmes scientifiques.

Compétences en affaires :

Le scientifique de données doit comprendre l'environnement corporatif dans lequel les données évoluent. Dans le domaine de la science des données, les projets réussis sont ceux qui sont basés sur une situation spécifique et qui aboutissent à des solutions concrètes pouvant être intégrées à l'environnement de travail.

 

Les scientifiques de données sont plus en demande que jamais. Il faut toutefois se rappeler que leur succès exige avant tout des données fiables et suffisantes. Les solutions ou l'analyse de données sont définitivement des pistes à considérer!

 

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