Le métier de datascientist : en quoi ça consiste ?

Le métier de datascientist consiste à gérer et d’analyser les données massives ou big data au sein d’une entreprise. Il réalise une étude des données client afin de pouvoir créer des valeurs pour l’entreprise. Ces données peuvent être non structurées dans lesquelles seront extraites des informations relatives à la prise de décision.

Quelles sont les activités d’un datascientist ?

Dans le métier de datascientist, la personne chargée doit alors réussir à extraire, uniformiser et structurer les données clients. Le datascientist sera en chargé de la collection, de la sélection ainsi que de la validation des données clients qui présentent une certaine pertinence pour être analysé. Pour mieux structurer et stocker les données, l’ingénieur doit aussi trouver de meilleures solutions. Appelé aussi ingénieur big data, il convertit, s’occupe des codes et cartographie les données concernant le produit pour que les collaborateurs puissent mieux comprendre ces données.

Il devra réussir à déterminer quel outil ou méthode d’acquisition utiliser pour une hétérogénéité meilleure des données client. L’architecture du data warehouse doit aussi être conçu par l’ingénieur. La qualité des données traités doivent toujours être maîtrisées lors du traitement et la base de données doit toujours être enrichie. Le data analyst s’occupe aussi des analyses prédictives. Son métier consiste aussi à l’étude et à la mise en place des solutions techniques et technologiques adéquates pour la gestion des big data.

Concernant le développement des outils de support

Dans la réalisation de stratégie marketing de l’entreprise, le datascientist doit aussi y participer. Pour avoir la meilleure décision possible, les systèmes doivent être développés après analyse des données commerciales de l’entreprise. Les campagnes de prospection de l’entreprise dépendent des statistiques décisionnelles que vous fournissez après l’étude qu’il a réalisée. Aussi, dans le métier de datascientist, il s’occupera de la rédaction des besoins spécifiques de l’entreprise, présente les résultats des études et forme les futurs utilisateurs aux logiciels utilisés pour la prise de décision. Il doit être capable de faire une veille technologique en ce qui concerne les outils utilisés pour analyser les données. Pour avoir de meilleurs résultats d’analyse, un ingénieur doit savoir quel est le meilleur outil à utiliser.

Les compétences nécessaires pour devenir un bon datascientist

À part les diplômes nécessaires, un datascientist doit aussi avoir des compétences nécessaires pour pouvoir bien exercer son travail. Parmi ces compétences, il doit être apte à maîtriser parfaitement le Machine Learning. Aussi, la connaissance approfondie des outils de data management ainsi qu’une excellente maitrise sera nécessaire, tout comme les technologies HADOOP et les bases de données. Tout cela doit s’accompagner d’une excellente connaissance dans le domaine du marketing. Un datascientist doit avoir des aptitudes professionnelles adéquates comme la rigueur, une bonne communication pour réussir à convaincre, l’esprit d’analyse et une capacité d’organisation meilleure.

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