Le data scientist effectue les recherches analytiques et les analyses de données en amont de la conception d'un support digital. Il a un rôle essentiel dans le design d'expérience utilisateur puisque ces travaux peuvent orienter le choix des solutions de conception. La fiche métier data scientist est issue des fiches métiers web.
Le data scientist (scientifique des données) est un analyste de données. C'est une ramification métier du web analytic qui élargit le périmètre de compétences à toutes les sphères du business. Par extension, le métier de datascientist se rattache au machine learning (apprentissage machine) et à l'intelligence artificielle dans la mesure où les systèmes apprenants sont fondés sur des approches statistiques des algorithmes reposant sur des données. Le data scientist a pour mission l’analyse et l’étude des données en amont du projet pour orienter les solutions de conception vers la performance (business intelligence).
Par extension, le profil de data scientist va considérer tous les champs macro économiques qui gravitent autour de l'entreprise pour laquelle il apporte son expertise. On parle de science de la data ou de data science. Les données issues de l'expérience utilisateur font aussi parties du scope du data analyste.
La fonction de data scientist se développe dans l'environnement de la big data qui suppose une quantité toujours croissante de données recueillies pouvant faire l'objet d'analyse. Ces données peuvent provenir de statistiques, de solutions web analytique, de l'utilisation d'un produit ou d'un service. Les hauts profils d'analystes sont amenés à gérer et analyser des quantités de données très importantes. L'étude massive de data concerne autant le data analyst que le data scientist, la data science renvoyant davantage à la recherche fondamentale quand la data analyse est plus orientée business et économie (business analyst ou business intelligence).
Les profils d'analystes peuvent être spécialisés dans les données marketing issues du web (trafic, transaction, lead), financières et business, et bien sûr scientifique et technique. Plus le data scientist aura un background technologique, plus il sera impliqué dans la conception et l'élaboration des développements algorithmiques en matière d'intelligence artificielle et de machine learning. La data science va de pair avec les analyses statistiques poussées, les probabilités voire les prédictions ou tendances prédictives.
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