Quel est le domaine d’activitĂ© du Data Scientist ?

Le 9 novembre 2023 - 6 minutes de lecture

SpĂ©cialiste du marketing, du commerce et de l’informatique, le Data Scientist est un statisticien qui recueille, traite et analyse les donnĂ©es en entreprise. Si vous souhaitez exercer ce mĂ©tier, cela signifie que vous vous apprĂȘtez Ă  devenir un expert dont le rĂŽle consiste Ă  Ă©tudier les donnĂ©es massives appelĂ©es « big data » pour contribuer Ă  l’amĂ©lioration 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 rĂ©sume l’essentiel Ă  connaĂźtre sur ce sujet.

Ce qu'il faut retenir :

📊 Mettre Ă  jour des tendances Utilisation de mĂ©thodes scientifiques pour exploiter de grands ensembles de donnĂ©es.
🔍 Exploiter toutes les donnĂ©es Analyse des donnĂ©es sur les clients, les prospects, les employĂ©s et autres sources.
📈 Élaborer des stratĂ©gies d'analyse CrĂ©ation de modĂšles pour analyser les donnĂ©es collectĂ©es.
🧠 CrĂ©er des algorithmes DĂ©veloppement d'algorithmes pour dĂ©couvrir des modĂšles dans les donnĂ©es.
📊 Visualisation des rĂ©sultats Utilisation d'outils de visualisation pour communiquer efficacement les rĂ©sultats d'analyse.

Comprendre la Data Science et ses rĂŽles dans les entreprises modernes

La Data Science ou science des donnĂ©es en français s’appuie sur des mĂ©thodes scientifiques, des algorithmes et des processus dans le but de mettre Ă  jour des tendances. Il s’agit d’une science interdisciplinaire qui exploite de grands ensembles de donnĂ©es et associe des compĂ©tences en informatique, en statistiques et en commerce pour collecter et traiter des informations prĂ©cieuses.

Les donnĂ©es sont collectĂ©es auprĂšs des clients et d’autres sources puis analysĂ©es par des experts appelĂ©s Data Scientists. L’objectif de cette science est de permettre aux entreprises de prendre de meilleures dĂ©cisions concernant l’amĂ©lioration de leur activitĂ© dans l’optique d’accroĂźtre leur chiffre d’affaires. La grandeur des donnĂ©es analysĂ©es oblige les professionnels Ă  avoir des connaissances approfondies dans plusieurs domaines scientifiques.

Pour exercer ce mĂ©tier, vous devez par exemple suivre des cours de master en Data Science et obtenir votre diplĂŽme de fin de formation. Avec la technologie moderne qui permet la crĂ©ation et le stockage d’importantes quantitĂ©s d’informations, la science des donnĂ©es est de plus en plus sollicitĂ©e en entreprise. Cette spĂ©cialitĂ© s’est d’ailleurs dĂ©veloppĂ©e avec l’essor des donnĂ©es issues du data mining et de l’analyse statistique.

La science des donnĂ©es est trĂšs utilisĂ©e en entreprise et permet d’avoir un rĂ©el avantage concurrentiel. Elle permet aussi au secteur marketing de proposer les services et les produits les plus adaptĂ©s aux prĂ©fĂ©rences des consommateurs en se basant sur des statistiques fiables. Les donnĂ©es extraites ont une vĂ©ritable valeur stratĂ©gique pour les entreprises et contribuent Ă  leur transformation structurelle.

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Explorez les différentes sources de données pour obtenir des informations

Professionnel gĂ©nĂ©ralement rattachĂ© Ă  la direction des systĂšmes d’information (DSI) d’une entreprise, le Data Scientist a pour mission d’exploiter toutes les donnĂ©es sur les clients et les prospects. Il peut Ă©galement rĂ©cupĂ©rer et exploiter les donnĂ©es sur les employĂ©s et d’autres informations que l’entreprise collecte Ă  travers diffĂ©rents canaux. Par exemple, il peut utiliser les donnĂ©es collectĂ©es par les centres d’appel pour identifier les clients mĂ©contents des services proposĂ©s par son entreprise.

Vous pouvez aussi, en tant que Data Scientist, exploiter les donnĂ©es concernant les achats prĂ©cĂ©dents, l’ñge, la classe sociale, la profession et le sexe des clients de votre entreprise. Ces derniĂšres peuvent ĂȘtre obtenues en consultant les informations renseignĂ©es par les intĂ©ressĂ©s pour obtenir les cartes de fidĂ©litĂ©. En plus des donnĂ©es en possession de l’entreprise, vous devez aussi rechercher des sources de donnĂ©es supplĂ©mentaires, comme celles des concurrents.

Il est important que vous vous intĂ©ressiez Ă  tous les types de donnĂ©es concernant le processus de production, la vente et la gestion des clients de votre entreprise. Toutefois, vous devez vous assurer que les solutions utilisĂ©es pour collecter, extraire et traiter ces donnĂ©es rĂ©pondent aux exigences de la direction gĂ©nĂ©rale. La crĂ©ation d’indicateurs Ă  tous les niveaux de l’entreprise peut constituer une excellente source pour obtenir des informations pertinentes.

Construisez des modÚles pour analyser les ensembles de données

En tant que Data Scientist, vous devez ĂȘtre Ă  mĂȘme d’élaborer des stratĂ©gies d’analyse de donnĂ©es et de prĂ©parer les informations collectĂ©es pour l’analyse. Vous devez Ă©galement pouvoir crĂ©er des modĂšles avec les donnĂ©es obtenues en utilisant des langages de programmation. Pour mener Ă  bien vos missions, vous devez travailler avec un analyste commercial qui vous aidera Ă  dĂ©finir le problĂšme Ă  rĂ©soudre et un ingĂ©nieur de donnĂ©es qui se charge de la prĂ©paration.

Une collaboration efficace entre l’architecte informatique et vous est aussi attendue pour superviser les diffĂ©rents processus de votre travail. La dĂ©marche d’analyse de donnĂ©es en Data Science Ă©tant itĂ©rative, vous devez vous appuyer sur un ensemble de phases rĂ©pĂ©tĂ©es. Vous devez Ă©galement considĂ©rer tous les champs d’analyse de donnĂ©es en entreprise comme la production, le marchĂ© et ses prĂ©dictions, le marketing et le comportement client. C’est grĂące Ă  la prĂ©cision de vos analyses que vous serez en mesure de mettre en place des modĂšles de prĂ©diction efficaces.

Créez des algorithmes pour découvrir des modÚles dans la Data

AprĂšs les phases de planification et de prĂ©paration de donnĂ©es, le Data Scientist passe Ă  l’étape de l’ingĂ©rence. Celle-ci concerne le chargement des donnĂ©es appropriĂ©es dans l’environnement de travail et dĂ©bouche sur l’exploration. C’est au cours de cette phase d’exploration que vous rĂ©alisez l’analyse et la visualisation des donnĂ©es prĂ©alablement collectĂ©es et traitĂ©es. Cela n’est possible que si vous concevez et validez des modĂšles dĂ©finis dans la Data.

La construction d’algorithmes spĂ©cifiques vous permet d’amĂ©liorer les rĂ©sultats de vos recherches et de vos ciblages. Les modĂšles prĂ©dictifs servent Ă©galement Ă  anticiper l’évolution des donnĂ©es et les tendances relatives Ă  l’activitĂ© de votre entreprise. En plus de dĂ©finir des solutions de stockage de donnĂ©es en collaboration avec la direction des systĂšmes d’information, vous devez mettre en place des outils de mesure des informations collectĂ©es.

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Utilisez des outils de visualisation pour communiquer efficacement les résultats

Votre rĂŽle en tant que Data Scientist ne s’arrĂȘte pas Ă  la collecte et Ă  l’analyse de donnĂ©es. Vous devez Ă©galement utiliser des outils de visualisation crĂ©Ă©s en lien avec un dĂ©veloppeur d’application pour communiquer les rĂ©sultats de votre travail. La modĂ©lisation des rĂ©sultats d’analyse des donnĂ©es est nĂ©cessaire pour les rendre lisibles et exploitables par les managers et dĂ©cideurs de l’entreprise.

Sur la base des rĂ©sultats de vos analyses, vous devez aussi faire des recommandations Ă  la direction gĂ©nĂ©rale dans l’optique d’amĂ©liorer la prise de dĂ©cision. Votre travail consiste Ă©galement Ă  interprĂ©ter les donnĂ©es via la crĂ©ation d’un tableau de bord spĂ©cifique et d’un logiciel sur mesure. Enfin, la crĂ©ation de mĂ©triques d’aide Ă  la dĂ©cision par le Data Scientist est une approche recommandĂ©e pour influencer la stratĂ©gie de l’entreprise.