Bac +5
3000 € bruts
6 000 € bruts
Le Data Scientist est un expert qui utilise des techniques avancées d’analyse de données, des algorithmes de machine learning et de statistiques pour résoudre des problèmes complexes et fournir des solutions stratégiques aux entreprises. Il est responsable de l’extraction de valeurs pertinentes à partir de grandes quantités de données afin de soutenir la prise de décision et l’innovation.
Les principaux objectifs du Data Scientist sont :
Collecter et préparer les données : Identifier, extraire et nettoyer des données provenant de multiples sources pour les rendre exploitables, tout en s’assurant de leur qualité et de leur cohérence.
Analyser et modéliser les données : Appliquer des méthodes avancées d’analyse statistique et de machine learning pour créer des modèles prédictifs, des algorithmes de recommandation ou d’autres solutions basées sur les données pour résoudre des problématiques spécifiques.
Interpréter les résultats et fournir des recommandations : Analyser les résultats des modèles pour en tirer des insights et fournir des recommandations stratégiques claires aux équipes et aux décideurs.
Optimiser les processus et développer de nouveaux modèles : Proposer des améliorations des processus d’analyse existants, affiner les modèles et explorer de nouvelles techniques ou algorithmes pour optimiser les résultats et les performances des projets.
Le Data Scientist joue un rôle crucial dans l’exploitation des données pour transformer des informations brutes en connaissances stratégiques, contribuant ainsi à l’innovation et à l’amélioration continue au sein de l’entreprise.
Le Data Scientist doit être expert en machine learning, deep learning et statistiques avancées pour développer des modèles prédictifs et des algorithmes complexes. Il doit savoir appliquer des techniques comme la régression, la classification, les réseaux neuronaux, etc.
La maîtrise des langages de programmation comme Python, R, et des bibliothèques dédiées (TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, NumPy) est essentielle pour traiter et analyser des ensembles de données volumineux.
Le Data Scientist doit avoir une forte compétence en gestion des données (extraction, transformation, et nettoyage) pour garantir la qualité des données utilisées et les rendre prêtes pour l’analyse.
Il doit être capable de traduire des résultats complexes en insights clairs et exploitables pour les parties prenantes, en utilisant des outils de visualisation (Power BI, Tableau, etc.) et des rapports adaptés à différents publics.
Le Data Scientist est un professionnel polyvalent, puisqu’il possède trois expertises complémentaires :
Mais ce n’est pas tout. Esprit de synthèse et d’analyse, rigueur et précision sont des compétences essentielles pour exercer le métier de Data Scientist.
Le Data Scientist doit avoir une connaissance approfondie des concepts et techniques d’architecture des systèmes et réseaux. Il doit également disposer d’excellentes capacités de communication, afin de rendre son travail intelligible et de convaincre au mieux les dirigeants. Il doit maîtriser l’anglais technique et avoir une très grande rigueur dans son travail.
Enfin, des compétences en mathématiques appliquées afin de construire des algorithmes, et des compétences en gestion de projet seront également appréciées pour devenir Data Scientist.
Le travail du Data Scientist recruté en entreprise consiste en l’élaboration d’algorithmes prédictifs et préventifs des risques (banque, assurance) et d’interrogation de bases de données et reporting (marketing).
En intervenant comme consultant indépendant, le rôle du Data Scientist freelance sera axé sur la méthodologie et les statistiques.
Le métier de Data Scientist offre de belles perspectives d’évolution, et d’autant plus dans les secteurs de l’industrie, des services financiers, du conseil, de la santé ou encore des nouvelles technologies. En fonction de la structure, et après quelques années d’expérience, le Data Scientist peut tout à fait évoluer vers des fonctions managériales et d’encadrement telles que Data Scientist Senior, Chief Data Scientist ou Lead Data Scientist.
Rejoindre EDMA, c’est choisir une pédagogie qui vous prépare à réussir votre vie professionnelle tout en
vous aidant à développer vos compétences personnelles.
Adresse e-mail : contact@edma-paris.fr
Téléphone : 07 56 84 24 78
Adresse siège: 3 rue Pleyel st Denis 93200
Local administratif : 6 rue Hermel 75018
La certification qualité a été délivrée au titre des catégories d’actions : actions de formation et actions de formation par apprentissage.
