Descriptif du métier
Missions
D’ici 2020, les entreprises qui se servent du Big Data seront largement avantagées et gagneront au total 1,2 billion de dollars par an de plus que les entreprises qui ne s’en servent pas. Telle est la prédiction des analystes de Forrester.
75% des entreprises comptent implémenter l’IA et le Big Data
Près de 75% des entreprises pourraient implémenter le Big Data et l’intelligence artificielle à leur activité d’ici 2020. C’est ce que révèle un sondage mené par The Economist auprès de 203 responsables d’entreprises.
En tant que spécialiste de la science des données, le Data Scientist se base sur la recherche et le croisement de données pour comprendre les problématiques liées aux différents services de l’entreprise. Ces informations vont lui permettre de créer une modélisation statistique afin de déterminer les données pertinentes et de procéder à leur traitement par diverses méthodes (référencement, apprentissage automatique, la visualisation des données…) afin de fournir une stratégie.
Profil
Solides compétences en programmation informatique (Java, C++…) et une bonne compréhension des structures de données,
Expertise en algorithmie et gestion des bases de données (NoSQL, Cassandra…),
Maîtrise de l’architecture des bases de données décisionnelles (data warehouse),
Mathématiques appliquées : Construire des algorithmes pour améliorer les résultats de recherches et de ciblage,
Statistiques : capacité à réaliser des analyses prédictives et statistiques à partir des différentes bases de données,
Des compétences en gestion de projet seront également appréciées.
Perspective d'évolution
Le data scientist monte très vite en compétences et peut évoluer vers un poste de Chef de projet data ou Data scientist senior après une première expérience significative.
Après 5 ans d’expérience, il devenir Lead data scientist et encadrer des data scientists, ensuite il évolue vers des postes plus senior tel que Responsable d’un pôle data ou Chief Data Officer
