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Data scientist fiche métier

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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.

Définition du métier de data scientist

fiche métier data scientist
Révisé en Mars 2024

Mission du data scientist et big data

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.

Fiche métier data scientist

  • Intervention dans le projet : principalement en amont du projet (création, évolution, refonte)…
  • Gestion : ses recherches, ses analyses, son expertise porte souvent sur un projet dédié.
  • Tâche quotidiennes : benchmark, webanalytic, audit, recommandation, utilisation de logiciel d’extraction de data web analytic.
  • Qualités du data scientist : sens de l’analyse, vision communicationnelle, rigueur.
  • Perspectives d’évolutions : directeur marketing, responsable des études, planer stratégique…
  • Outils de prédilection : google analytics, excel, powerpoint, rapport d’analyse, recommandation stratégique.
  • Tarif du data scientist, facturation jour/homme : entre 400€ et 700 € HT.
  • Rémunération, salaire du data scientist : 25 à 50KE annuel selon profil et expérience.
  • Profil et formation du data scientist : jeune diplômé, expert de données, 25 – 35 ans. Ecole de commerce. Université.

Méthode data science

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analyse stratégique

Analyse de la problématique digitale, confrontation, diagnostic et scenarii d'évolution.
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cartographie stratégique

Visualisation et modélisation des dimensions et composantes stratégiques du dispositif.
cartographie stratégique
ANALYSE DES PERFORMANCES

étude de marché

Etude de marché complète portant sur des indicateurs socioéconomiques et techniques.
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ANALYSE DES PERFORMANCES

veille stratégique

Analyse de données et suivi sur une longue période.
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Ressources autour de la data science

APPROFONDIR
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Livre : Understanding the world
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Approfondir la fonction de data scientist

Travaux à visualiser :

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