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Data scientist : 5 compétences clés de cet expert de la donnée

L’évolution des modes de consommation, notamment avec l’essor du e-commerce, a entraîné la multiplication du nombre de plateformes en ligne et de ce fait, du volume de données à traiter. Cette croissance s’est logiquement accompagnée d’une montée en puissance des spécialistes de la gestion et de l’analyse de ces données. Or noir des entreprises, la data n’est exploitable qu’avec des connaissances techniques particulières mais aussi du savoir-être, faisant du métier de Data scientist une discipline d’avenir. Focus sur les compétences essentielles de ce professionnel hors pair de la data. 

L’excellente communication

S’il est de coutume d’imaginer les professionnels de la data seuls devant leur écran, dans les faits, il en est tout autrement. D’ailleurs, la première compétence clé du Data scientist est la bonne capacité de communication. Être capable de transmettre ses idées, de décrire à ses collaborateurs et à son management le fruit de son travail et les raisons de ses choix est, au-delà d’une qualité, une softskill qui se travaille quotidiennement. Le professionnel de la data doit en effet pouvoir expliquer ses découvertes de manière claire et fluide, aussi bien à un public expérimenté que novice. Chacun doit ainsi comprendre les enjeux des mesures à prendre.

La curiosité intellectuelle

Un Data scientist compétent se doit d’être créatif pour toujours trouver une réponse. Non pas simplement aux problématiques posées par les données, mais aussi aux questions qui n’ont jamais été posées. C’est une qualité indispensable pour déceler les données les plus intéressantes et qui devront être exploitées. La data science consiste à découvrir des vérités profondes : pour être efficace, le professionnel de la data doit donc constamment se mettre en quête de réponses.

Par ailleurs, l’intuition ou l’art de distinguer l’important de l’accessoire est une compétence particulièrement valorisée dans le métier. Être perspicace et tester de nouvelles hypothèses pour développer ou améliorer un outil fait également partie de ces softkills essentielles au Data scientist pour se démarquer.

La mise à profit d’une plateforme analytique

Ces plateformes en libre-service ont pour utilité de faire apparaître les résultats des processus de data science, d'explorer les données mais également de partager les découvertes des professionnels de la data avec des utilisateurs profanes. Savoir mettre à profit ces plateformes analytique est une compétence technique dans la continuité des aptitudes personnelles évoquées précédemment, dans le sens où elle fait appel à la fois à l’esprit critique du Data scientist mais aussi à l'efficacité de sa communication.

L’écriture du code

Le Data scientist doit être capable de comprendre le fonctionnement interne des systèmes conçus pour analyser et traiter les données. Cette discipline s’appuie sur différents langages, qu’il convient évidemment de maîtriser mais surtout d’appliquer en phase avec le secteur et les problématiques métiers. Parmi les principaux langages de programmation utilisés par les analystes de données on retrouve les langages R (dédié aux analyses statistiques) et Python (un langage de programmation plus généraliste), gratuits et open source. De manière générale, Python est plus adapté à la manipulation de données et aux tâches répétitives, mais R est plus approprié pour l’analyse et l’exploration d’ensembles de données.

L’application des mathématiques et des statistiques

A l’instar du code, les mathématiques et les statistiques jouent un rôle central en data science. Les Data scientists utilisent des modèles et doivent être capables de les appliquer correctement ainsi que de les développer. L’atout à travers une bonne connaissance des statistiques, est de pouvoir porter un regard critique sur la valeur des différentes données et sur les types de questions auxquelles elles peuvent répondre. Enfin les problématiques peuvent amener à concevoir des solutions innovantes, pouvant impliquer d’allier ou corriger des techniques et outils analytiques standard.
Au-delà des compétences techniques essentielles au Data scientist, un profil saura se démarquer sur un marché qui ne cesse de croître en développant des compétences qui transcendent les disciplines.

Le Data scientist doit être capable de comprendre le fonctionnement interne des systèmes conçus pour analyser et traiter les données

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Thibault Gautherot

IT & digital, Paris

Fort d’une expérience en environnement SAP, qu’il étend à l’ensemble des ERP, Thibault rejoint la division IT & Digital en 2015 et est aujourd’hui Manager de cette practice. 

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