Focus sur le métier de Data-Scientist

Le métier de Data-Scientist consiste à collecter, nettoyer, analyser et exploiter les bases de données. Au royaume de la Big Data, un rôle essentiel qui s’attache à répondre à des questions métiers, à anticiper des scénarios de comportements ou à automatiser certaines taches.

Le Data-Scientist est devenu incontournable sur la toile, que ce soit pour nettoyer ou traiter des données et les rendre exploitables, construire un projet data-oriented performant ou lutter contre la fraude bancaire (par exemple). Vous l’aurez compris : en véritable couteau suisse, cet expert se plaît à endosser plusieurs casquettes.

Comment reconnaître un bon Data-Scientist ?

Outre leur extrême aisance dans les flux de données, les Data-Scientists partagent souvent un même background : capacité d’analyse, expertise en manipulation et nettoyage des données, maîtrise d’outils statistiques et de visualisation, connaissance des modèles de Machine Learning… Si les qualités d’un Data-Scientist sont multiples, le parcours de ces experts peut varier du tout au tout. Certains vont s’orienter métiers, ce qui demande un excellent esprit d’analyse et une compréhension stratégique des besoins. D’autres, passionnés par la technologie, se concentrent dans la production de modèles de Machine Learning (AI) et la création de pipelines de données performantes. Ce sont les Data-Engineers ou les Machine Learning Engineers.

Chacun cherche Thomas

Chez ilem, Thomas est un jeune Data-Scientist qui a déjà acquis une solide expérience. Diplômé en Génie Mathématique et Modélisation et en statistiques industrielles, il a d’abord travaillé auprès de start-up : l’une spécialisée dans l’efficacité énergétique, l’autre dans la sécurité bancaire. Actuellement, Thomas est consultant AI-Engineer dans une grande organisation à but non lucratif.

Identity Matching

En termes de stockage, de surveillance, de manipulation de données, Thomas parle Big Data couramment. Chaque jour, il évolue entre langage SQL, logiciel Elastisearch et base de données PostgreSQL. Pour ce Data-Scientist rompu à la programmation informatique, les données se révèlent un formidable terrain d’exploration qu’il s’agit d’analyser, de surveiller, de traiter, de stocker, de calculer, de croiser avec d’autres éléments et paramètres.

Proof-of-Concept

Une fois ce travail accompli, l’objectif principal reste de rendre ces données exploitables. Après les phases capitales de codage, versionnage, tests et déploiement, le Data Scientist peut alors passer à la conception des API’s et des interfaces.

Un process rigoureux

Quel que soit le projet (plus ou moins complexe), le Data-Scientist commence par valider des hypothèses, qui vérifie les données et la faisabilité de la mission. Il s’appuie ensuite sur d’autres forces vives : Data-Engineers, Software Developers, Database Administrators et autres magiciens de la Data. Pluridisciplinaire et passionnée, cette équipe travaille en synergie afin de mener le projet ou le produit à sa phase d’industrialisation, jusqu’au logiciel finalisé et prêt à l’emploi.

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