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La data science, traduire, science des données, regroupe de nombreuses expertises liées à la data. Programmation et développement, extractions, agrégations, ou encore normalisation, en passant par le classique nettoyage ; la data science est un domaine de l’IT qui regroupe un large éventail de méthode et d’algorithme allant de la simple analyse statistiques descriptives, à la segmentation, ou à la construction de modèles de classifications et de prédictions, ou encore la réalisation de cartographies et datavisualisations… Un expert rassemble à lui-seul toutes ces compétences : le Data Scientist. Zoom sur un métier qui recrute particulièrement dans l’IT en ce moment.
De la nécessité d’exploiter les données de son entreprise
Selon un récent sondage publié par Forbes, près de 95 % des entreprises considèrent le traitement des données non structurées comme une “préoccupation importante”. En parallèle, l’étude “Du big data à l’intelligence artificielle : le défi des entreprises françaises” réalisée par PwC révèle que la moitié des entreprises exploite moins de 25 % des données analysées…
Faut-il encore le rappeler ? La data, en 2022, est une matière précieuse pour toutes les entreprises, quelle que soit leur taille et le secteur dans lequel elles évoluent. Et cette dernière se récolte en volume, en téraoctets, et peut se présenter sous de nombreuses formes. Il est donc fondamental, pour toute organisation souhaitant optimiser ses prises de décision stratégiques, de tirer des informations de ces datas, c’est-à-dire de les exploiter intelligemment. Et pour cela, l’aide de professionnels est essentielle. Data Analyst, Data Engineer, Développeur Big Data, Ingénieur DevOps … Il peut être complexe de comprendre à quel expert se référer. L’un des métiers qui peut regrouper plusieurs des expertises essentielles à la récolte et l’exploitation de la data, c’est le Data Scientist.
Un Data Scientist au service de son entreprise, pour quoi faire ?
Les Data Scientists sont désormais essentiels pour les entreprises qui souhaitent optimiser leurs prises de décisions. Les décisionnaires peuvent alors s’appuyer sur des chiffres : les fameuses datas. C’est donc ici toute la stratégie de l’entreprise qui est aidée via, notamment, des méthodes statistiques.
Le champ d’action du Data Scientist est plus étendu que celui des Data Analyst, Data Engineer, Développeur Big Data. En effet, il regroupe bien souvent plusieurs de leurs savoir-faire.
Plus que de la récolte de données et de l’analyse, le Data Scientist est amené à effectuer de la programmation comme le ferait un Ingénieur Data, comparer des méthodes et solutions, exploiter les données pour en ressortir les meilleur insights et, enfin, transmettre des informations solides – mais surtout chiffrées – à son client.
Comment les Data Scientists travaillent-ils ?
Ces experts à tout faire de la data manipulent ainsi au quotidien des chiffres, données, codes et formules en volume, et doivent être dotés d’une capacité d’analyse rapide. Organisés et méticuleux, ils savent développer des programmes pour extraire, traiter, agréger et analyser des données diverses & variées.
Ils s’appuient sur des algorithmes statistiques d’apprentissage machine et plus précisément du Machine Learning (ML) pour mettre en lumière des structures dans les données. Ce sont les fameux “patterns”. Ils effectuent parfois des cartographies et datavisualisations afin de représenter et interpréter leurs résultats qu’ils transmettent ensuite aux décisionnaires. Pour cela, ils peuvent se baser sur des framework de Machine Learning open-source tel que Scikit-learn ou XGBoost, mais également d’apprentissage profond (Deep Learning AI) faisant appel à des réseaux de neurones, comme TensorFlow, Pytorch ou encore Keras.
Ils peuvent aussi parfois être amenés à mettre en place de complexes workflows d’analyses et de prédictions afin d’automatiser ce processus, voire de le faire passer en flux continu (streaming).
Le travail du Data Scientist ne s’arrête bien souvent pas là. En effet, il doit interpréter ses résultats avec un point de vue “business” pour éclairer les décisionnaires à qui il rend service.
Ses objectifs, méthodes et outils de travail sont donc incroyablement divers tant les missions qu’il peut être amené à aborder sont vastes. Cependant, vous l’aurez compris, la plupart des Data Scientists sont capables de développer – notamment en Python, en R ou encore en Scala – et d’effectuer de la datavisualisation grâce à des outils comme Tableau, JMP et d’autres, ainsi que de mettre en place des dashboards de reporting à la carte (avec par exemple R Shiny, bokeh, d3.js ou encore dygraphs).
Le travail du Data Scientist, quelques exemples concrets...
Concrètement, les Data Scientists peuvent être mobilisés en interne, intégrés à des équipes de statisticiens et marketing, ou bien en externe, en tant que Consultant. On fait alors appel à eux pour, par exemple, tester les résultats d’une campagne de publicité web, analyser les comportements et profils de clients ou encore comprendre son audience sur un réseau social en particulier.
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