Le métier de Data Scientist figure parmi les plus convoités de nos jours. C’est parce que, d’une part, il joue un rôle central dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), et d’autre part, il offre d’innombrables possibilités d’innovation et de transformation dans de nombreux secteurs. Mais en quoi consiste le métier de Data Scientist plus exactement ?
Définition et rôle clé du Data Scientist
Un Data Scientist est un expert pluridisciplinaire qui dispose d’une expertise technique en modélisation statistique, machine learning et analyse prédictive. Son rôle s’articule autour de la collecte, du nettoyage, de l’analyse et de l’interprétation d’une quantité incommensurable de données en vue d’en extraire des insights actionnables. Il communique les résultats de sorte que les décideurs puissent les comprendre facilement et prendre des décisions basées sur des preuves concrètes.
Ce professionnel est également impliqué dans l’élaboration de « data products ». Il s’agit de modèles basés sur les données, et qui les traitent pour générer des résultats via un algorithme sophistiqué. Les moteurs de recommandation de Spotify, d’Amazon et de Netflix, entre autres, en sont des exemples pertinents. De tels produits ingèrent les données des utilisateurs et en tirent parti pour générer des préconisations personnalisées. Les data products sont essentiels pour rester compétitif dans l’économie numérique actuelle.
Par conséquent, un expert en data science est le pilier sur lequel repose la stratégie data-driven des entreprises. Il fait en sorte que chaque donnée soit utilisée efficacement pour maximiser la valeur et l’efficacité organisationnelle.
Compétences techniques et outils utilisés
Ceux qui aspirent à devenir Data Scientist auront tout à gagner à effectuer un Master qui s’articule autour de ce métier. Pour le trouver, ils n’ont qu’à s’orienter vers une école réputée qui propose des cursus axés sur l’intelligence artificielle.
Au terme de leur parcours, les jeunes diplômés bénéficieront d’un solide bagage de compétences techniques. Citons notamment la maîtrise des langages de programmation comme Python, R, SQL… Ils sont indispensables pour manipuler, analyser et visualiser les données. S’ajoute à cela la compréhension approfondie des statistiques, des probabilités et de l’algèbre linéaire pour modéliser et interpréter des informations complexes.
Par ailleurs, on peut évoquer la capacité à construire et à affiner des modèles prédictifs et des algorithmes de machine learning. La maîtrise du Big Data (traitement de données massives) figure de surcroît parmi les compétences techniques d’un Data Scientist digne de ce nom. Il en va de même pour la data visualisation qui gravite autour de la représentation visuelle des données collectées : infographies, tableaux, cartes visuelles, graphiques, etc.
Un tel processus permet de clarifier et de rendre plus faciles à interpréter et à exploiter les informations brutes. On peut en profiter pour en ressortir des patterns, des tendances, des anomalies ou des corrélations. Les Data Scientists doivent en plus être à même de maîtriser les bases de données SQL et NoSQL, ainsi que les entrepôts de données.
Outre ces compétences, les jeunes diplômés se doteront d’un arsenal complet d’outils à l’issue de leur formation. Ils leur permettront d’analyser efficacement et de partager leurs découvertes. Les environnements de développement intégrés (IDE), les systèmes de gestion de bases de données et les frameworks de machine learning en font partie. On peut y ajouter les outils de collaboration, de visionnage et les plateformes de cloud computing. Tout cela permet aux Data Scientists de transformer les données brutes en insights précieux.
Importance de la statistique et du machine learning
La statistique apporte une base fondamentale pour la compréhension des données. Elle permet au Data Scientist :
- de décrire et de résumer les données au moyen de mesures statistiques adaptées,
- d’identifier des tendances et des patterns significatifs,
- d’évaluer la fiabilité et la robustesse des résultats,
- de communiquer rigoureusement et clairement ces derniers à l’aide d’un langage statistique précis.
Concernant l’apprentissage automatique, cette technologie utilise de puissants algorithmes pour apprendre des données. Grâce à lui, le Data Scientist peut effectuer des prédictions sur des événements futurs ou des comportements inconnus. Il peut classer et segmenter efficacement les informations en fonction de caractéristiques spécifiques. S’ajoutent à tout cela la découverte de relations cachées entre les variables et l’identification de facteurs clés d’influence. Le machine learning permet en plus le développement de modèles intelligents pour automatiser des tâches complexes et rationaliser des processus.
L’imbrication de la statistique et de l’apprentissage automatique permet au Data Scientist de développer des dispositifs qui automatisent les prises de décision. Cet expert peut alors créer de nouveaux produits ou services innovants comme les recommandations personnalisées. De plus, il peut aider les entreprises à optimiser l’utilisation des ressources. En l’occurrence, il s’agit d’identifier les facteurs clés de succès et d’allouer efficacement les efforts là où ils auront le plus d’impact.
Secteurs d’activité et diversité des projets
Le champ d’action de la data science s’étend à une multitude de secteurs d’activités. C’est ce qui explique pourquoi les Data Scientists chevronnés sont de nos jours très convoités. Parmi les domaines les plus demandeurs, on peut citer la santé. Dans ce secteur spécifique, les experts en science des données travaillent sur divers projets. On peut par exemple citer la prédiction des maladies, l’optimisation des parcours de soins, l’analyse génomique pour des traitements personnalisés, etc.
Dans le monde de la finance, ils sont amenés à :
- détecter les fraudes,
- optimiser les portefeuilles d’investissement,
- analyser les risques de crédit, etc.
Ils misent sur des modèles prédictifs pour effectuer ces tâches. Dans le domaine du commerce en ligne, les Data Scientists sont sollicités pour personnaliser l’expérience client. Ils sont capables d’optimiser les chaînes logistiques et d’améliorer les recommandations d’articles. Dans le secteur de l’énergie, ils contribuent à la gestion intelligente des ressources. Ils sont également amenés à anticiper la demande et à optimiser les réseaux de distribution.
En matière de transport, ces experts interviennent dans la gestion des flux de trafic et l’optimisation des itinéraires de livraison. Ils sont de surcroît capables de prendre en charge la maintenance prédictive des véhicules. Dans l’univers de la télécommunication, leur intervention porte sur l’amélioration de la qualité des services et la prévision des tendances de consommation. On peut y ajouter le développement de services innovants. Les Data Scientists peuvent en outre intervenir dans le secteur public. Dans le cas présent, ils sont sollicités pour améliorer les services, analyser les données démographiques, prévenir la criminalité, etc.
Communication des insights et impact sur la prise de décision
La communication des insights implique :
- d’adapter le langage et les visualisations aux différents publics,
- de raconter une histoire aussi claire que captivante autour des données,
- de mettre en exergue les informations les plus pertinentes,
- de répondre aux questions et aux objections de manière claire et concise,
- de favoriser le dialogue et la collaboration entre les différentes parties prenantes.
Un Data Scientist qui est en mesure de la mener à bien constitue un atout précieux pour toute entreprise. Ses analyses permettent bien entendu d’éclairer les décisions stratégiques, d’optimiser les processus et de minimiser les risques. Elles peuvent aboutir à la création de nouvelles opportunités.
La data science permet l’amélioration de l’expérience client et le développement de nouveaux produits et services adaptés aux besoins des clients. Elle permet d’optimiser les prix pour maximiser les profits et d’identifier de nouveaux segments de marché à conquérir. Elle peut également être synonyme de réduction des coûts opérationnels, de détection des fraudes et des anomalies et de conformité aux réglementations applicables. De fait, un Data Scientist joue un rôle prépondérant dans la transformation des données en actions concrètes. Il donne aux entreprises la possibilité de prendre des décisions éclairées qui les conduisent vers l’excellence.