Quel est le domaine d’activité du Data Scientist ?

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Spécialiste du marketing, du commerce et de l’informatique, le Data Scientist est un statisticien qui recueille, traite et analyse les données en entreprise. Si vous souhaitez exercer ce métier, cela signifie que vous vous apprêtez à devenir un expert dont le rôle consiste à étudier les données massives appelées « big data » pour contribuer à l’amélioration des performances de votre entreprise. Vous souhaitez en savoir plus sur les fonctions du Data Scientist et sur ce qu’est la Data Science ? Cet article vous résume l’essentiel à connaître sur ce sujet.

Comprendre la Data Science et ses rôles dans les entreprises modernes

La Data Science ou science des données en français s’appuie sur des méthodes scientifiques, des algorithmes et des processus dans le but de mettre à jour des tendances. Il s’agit d’une science interdisciplinaire qui exploite de grands ensembles de données et associe des compétences en informatique, en statistiques et en commerce pour collecter et traiter des informations précieuses.

Les données sont collectées auprès des clients et d’autres sources puis analysées par des experts appelés Data Scientists. L’objectif de cette science est de permettre aux entreprises de prendre de meilleures décisions concernant l’amélioration de leur activité dans l’optique d’accroître leur chiffre d’affaires. La grandeur des données analysées oblige les professionnels à avoir des connaissances approfondies dans plusieurs domaines scientifiques.

Pour exercer ce métier, vous devez par exemple suivre des cours de master en Data Science et obtenir votre diplôme de fin de formation. Avec la technologie moderne qui permet la création et le stockage d’importantes quantités d’informations, la science des données est de plus en plus sollicitée en entreprise. Cette spécialité s’est d’ailleurs développée avec l’essor des données issues du data mining et de l’analyse statistique.

La science des données est très utilisée en entreprise et permet d’avoir un réel avantage concurrentiel. Elle permet aussi au secteur marketing de proposer les services et les produits les plus adaptés aux préférences des consommateurs en se basant sur des statistiques fiables. Les données extraites ont une véritable valeur stratégique pour les entreprises et contribuent à leur transformation structurelle.

Explorez les différentes sources de données pour obtenir des informations

Professionnel généralement rattaché à la direction des systèmes d’information (DSI) d’une entreprise, le Data Scientist a pour mission d’exploiter toutes les données sur les clients et les prospects. Il peut également récupérer et exploiter les données sur les employés et d’autres informations que l’entreprise collecte à travers différents canaux. Par exemple, il peut utiliser les données collectées par les centres d’appel pour identifier les clients mécontents des services proposés par son entreprise.

Vous pouvez aussi, en tant que Data Scientist, exploiter les données concernant les achats précédents, l’âge, la classe sociale, la profession et le sexe des clients de votre entreprise. Ces dernières peuvent être obtenues en consultant les informations renseignées par les intéressés pour obtenir les cartes de fidélité. En plus des données en possession de l’entreprise, vous devez aussi rechercher des sources de données supplémentaires, comme celles des concurrents.

Il est important que vous vous intéressiez à tous les types de données concernant le processus de production, la vente et la gestion des clients de votre entreprise. Toutefois, vous devez vous assurer que les solutions utilisées pour collecter, extraire et traiter ces données répondent aux exigences de la direction générale. La création d’indicateurs à tous les niveaux de l’entreprise peut constituer une excellente source pour obtenir des informations pertinentes.

Construisez des modèles pour analyser les ensembles de données

En tant que Data Scientist, vous devez être à même d’élaborer des stratégies d’analyse de données et de préparer les informations collectées pour l’analyse. Vous devez également pouvoir créer des modèles avec les données obtenues en utilisant des langages de programmation. Pour mener à bien vos missions, vous devez travailler avec un analyste commercial qui vous aidera à définir le problème à résoudre et un ingénieur de données qui se charge de la préparation.

Une collaboration efficace entre l’architecte informatique et vous est aussi attendue pour superviser les différents processus de votre travail. La démarche d’analyse de données en Data Science étant itérative, vous devez vous appuyer sur un ensemble de phases répétées. Vous devez également considérer tous les champs d’analyse de données en entreprise comme la production, le marché et ses prédictions, le marketing et le comportement client. C’est grâce à la précision de vos analyses que vous serez en mesure de mettre en place des modèles de prédiction efficaces.

Créez des algorithmes pour découvrir des modèles dans la Data

Après les phases de planification et de préparation de données, le Data Scientist passe à l’étape de l’ingérence. Celle-ci concerne le chargement des données appropriées dans l’environnement de travail et débouche sur l’exploration. C’est au cours de cette phase d’exploration que vous réalisez l’analyse et la visualisation des données préalablement collectées et traitées. Cela n’est possible que si vous concevez et validez des modèles définis dans la Data.

La construction d’algorithmes spécifiques vous permet d’améliorer les résultats de vos recherches et de vos ciblages. Les modèles prédictifs servent également à anticiper l’évolution des données et les tendances relatives à l’activité de votre entreprise. En plus de définir des solutions de stockage de données en collaboration avec la direction des systèmes d’information, vous devez mettre en place des outils de mesure des informations collectées.

Utilisez des outils de visualisation pour communiquer efficacement les résultats

Votre rôle en tant que Data Scientist ne s’arrête pas à la collecte et à l’analyse de données. Vous devez également utiliser des outils de visualisation créés en lien avec un développeur d’application pour communiquer les résultats de votre travail. La modélisation des résultats d’analyse des données est nécessaire pour les rendre lisibles et exploitables par les managers et décideurs de l’entreprise.

Sur la base des résultats de vos analyses, vous devez aussi faire des recommandations à la direction générale dans l’optique d’améliorer la prise de décision. Votre travail consiste également à interpréter les données via la création d’un tableau de bord spécifique et d’un logiciel sur mesure. Enfin, la création de métriques d’aide à la décision par le Data Scientist est une approche recommandée pour influencer la stratégie de l’entreprise.