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De nombreux métiers ont vu le jour avec la révolution numérique, notamment dans le domaine du big data. Les entreprises de plusieurs secteurs d’activité font recours aux services de professionnels de l’IT pour la gestion de leurs données. L’apparition du Cloud comme mémoire par excellence oblige les entreprises à se tourner vers une nouvelle manière de conserver les données, bien différente des serveurs traditionnels. Le data scientist est une personne chargée de collecter et de gérer les données massives au sein d’une entreprise. Spécialisé dans le domaine de l’informatique et des technologies numériques, il intervient par ailleurs dans le volet marketing. En plus de nombreuses formations que peut suivre ce professionnel, il doit avoir des aptitudes et des qualités personnelles pour interagir librement au sein de l’entreprise.

Les compétences requises

Analyse et statistique

Ces deux compétences sont les plus attendue chez un data scientist. Pour exercer ce métier il est nécessaire d’avoir de très bonnes connaissances professionnelles. Ceci dit au moins 45 % des data scientist sont titulaires d’un doctorat  et plus de 80 % d’un master. Un long cursus scolaire est essentiel pour accumuler des connaissances en matière d’analyse et de statistique. Il doit avoir une maitrise des calculs statistiques, ce qui lui permettra d’adopter la meilleure dans l’exercice de sa tâche.

Une parfaite maitrise des outils d’analyse

Le métier de data scientist requiert un grand sens de l’analyse. Ce professionnel est appelé à utiliser des outils d’analyse tels que R ou SAS dont il doit en avoir la parfaite maitrise. Les recruteurs demandent généralement la maitrise de l’un de ses outils mais le plus adapté en science des données et le langage R. Il est structuré pour la gestion analytique des données ainsi que pour leur exploitation.

La maitrise d’un langage de programmation

Les métiers du big data sont très liés car dans l’ensemble se rapportent à la collecte, au stockage et à l’exploitation des données. C’est pour cette raison que le data scientist est appelé à maitriser un langage de programmation pour mieux exercer sa tâche au sein de l’entreprise. Le plus recommandé dans ce cas est le langage Python.

Être capable de gérer des données non structurées

Plusieurs logiciels et outils de gestion permettent aujourd’hui de structurer les données collectées et de créer des bases de données. Par ailleurs, il peut arriver que ce ne soit pas le cas ; ce qui rend leur exploitation bien plus difficile. Le data scientist doit pouvoir gérer ces données malgré l’absence d’organisation. Les réseaux sociaux, de même que les vidéos génèrent des données en grande quantité et non structurées. En tant que professionnel du big data, il doit avoir le contrôle sur ces données. De même, il peut faire face à un flux d’informations incohérentes, qu’il devra gérer.

Les qualités personnelles

Le sens de la communication

Comme pour beaucoup de métier, la communication est la qualité principale d’un bon data scientist. So rôle au sein de l’entreprise est d’analyser les données et d’aider les autres membres de l’équipe à prendre les bonnes décisions. Ceci dit, il doit avoir le sens de la compréhension pour apporter sa contribution à la résolution des problèmes d’ordre global. Il communique sur les stratégies et les techniques nouvelles afin de booster les équipes marketing. Avec une maitrise des outils de visualisation, il est plus facile pour ce professionnel de de communiquer au sein de l’entreprise.

Le sens de la curiosité

Un professionnel des technologies numériques se doit d’être curieux pour suivre les évolutions marquantes. Le data scientist gère des mégas données, ce qui signifie qu’elles ne sont pas toutes exploitables. Il doit avoir un sens poussé de curiosité, s’il veut être à mesure de déceler les plus utiles.

L’esprit d’entrepreneuriat

Il est vrai que beaucoup de professionnels du big data travaillent en freelance. Cependant, même s’il est employé au sein d’une entreprise, le data scientist doit avoir le sens de l’entrepreneuriat. Cela lui permet d’être autonome pour faire face  à certaines difficultés. La prise de décision est une qualité très prisée dans ce domaine. Il doit être à mesure de cerner l’industrie ou l’organisation pour laquelle il travaille.