"Data Scientist"



Le Data Scientist est un expert de la gestion et de l'analyse pointue de données massives ("big data"). Il détermine à partir de sources de données multiples et dispersées, des indicateurs permettant la mise en place d'une stratégie répondant à une problématique. Il est donc spécialisé en statistique, informatique et connait parfaitement le secteur ou la fonction d'application des données analysées.

Autres appellations en français

  • Chargé de modélisation des données
  • Explorateur de données
  • Analyste données

Autres appellations en anglais

  • Data Miner
  • Data Analyst

Activités principales

  • Identifier les besoins et la problématique des directions métiers
  • Définir une modélisation statistique qui permette de répondre à la problématique
  • Construire des outils d'analyse pour collecter les données de l'entreprise.
  • Sourcer et rassembler l'ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaires à l'analyse et pertinentes
  • Organiser, étudier et synthétiser ces sources de données sour forme de résultats exploitables
  • Modéliser les comportements et en extraire de nouveaux usages utilisateurs

Activités complémentaires

  • Concevoir et entretenir des "entrepôts de données" (datawarehouse)

Compétences transverses

Compétences transverses Niveau Descriptif
Orientation client
Créativité, sens de l'innovation
"Leadership" et esprit d'entreprise
Gestion de la performance
Travail et animation d'équipe
Conviction et Influence
Sens Relationnel
Rigueur et Organisation
Communication orale et écrite
Analyse et Synthèse
Adaptabilité et Flexibilité
Gestion de Projet

Compétences coeur de métier

Analyses qualitatives et quantitatives
  • Traiter des données quantitatives et/ou qualitatives (bases de données, statistiques…)
Conception d'ouvrages, produits ou événements
  • Maitriser les méthodes, normes et outils standards de conception
Développement d'ouvrages, produits ou événements
  • Développer un produit, un événement, ou un programme (à partir des outils, méthodes ou langages
Résolution de problèmes complexes
  • Elaborer des préconisations, proposer des solutions et scénarii d'amélioration
Veille, analyse et gestion documentaire
  • Réaliser une veille et une recherche documentaire
  • Analyser des documents techniques
Maîtrise des logiciels
  • Maîtriser des logiciels spécifiques à son domaine technique (analyses mécaniques, chimiques, statistiques, outils de gestion de contrats...)
Anglais
  • Converser en anglais en contexte professionnel
  • Utiliser un vocabulaire technique en anglais
  • Comprendre de la documentation technique en anglais
  • Ecrire en anglais les livrables, notes, e-mails... nécessaires à la réalisation des activités

Prérequis d'accès au métier

Années d'expériences requises
  • Accessible aux débutants
Commentaire et conditions
  • Sans objet

Formations

  • Bac +5 Ecole d'Ingénieurs ou docteur spécialisé en analyse statistique et programmation informatique

Certifications

  • Sans objet

Variabilité du métier en fonction de la taille d'entreprise

  • Dans les grandes entreprises, le métier peut être structuré en plusieurs parties : - Le Data Miner qui récolte les données à analyser - Le Data Analyst qui administre et créée les bases de données - Le Data Scientist qui interprète et donne un sens aux donnée

Variabilité du métier en fonction du projet

  • Sans objet

Liaisons - Relations externes

  • Chef de projet client
  • Responsable métier clients

Liaisons - Relations internes

  • service marketing, service informatique

Déplacements

  • Sédentaire

Spécialisations

  • Sans objet

Code(s) Rome et liens avec d'autres référentiels

Les formations qui mènent à ce métier