Comment devenir data scientist ?

Le développement d’une entreprise repose sur sa capacité à adapter sa stratégie marketing aux fluctuations du marché. Pour y parvenir, elle doit pouvoir prendre des décisions basées sur des centaines de milliers d’informations. C’est pourquoi elle se tourne vers le data scientist. Il s’agit d’un spécialiste chargé de la gestion et de l’exploitation des données collectées. Découvrez les conditions à remplir pour devenir data scientist.

Quelles sont les formations à suivre pour devenir data scientist ?

Le cursus classique d’un data scientist implique des études jusqu’au baccalauréat et 4 à 5 ans de spécialisation en master. Certains choisissent d’étudier les mathématiques et statistiques. D’autres se contentent d’une formation centrée sur la science.

Pour choisir votre orientation, découvrez le programme d’un master spécialisé en marketing digital si vous souhaitez devenir data scientist. En effet, en dehors de l’aspect technique, ce diplôme vous offre des outils utiles dans le cadre de la gestion des rapports avec la clientèle.

Notons également qu’il existe des formations accélérées. Elles durent entre 9 et 24 semaines et se focalisent sur les fondamentaux du métier de data scientist. Leur principale fonction est de simplifier la tâche aux salariés en reconversion professionnelle.

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Quelles sont les compétences à acquérir pour être data scientist ?

Le métier de data scientist requiert un certain nombre de compétences. En premier lieu, il est indispensable d’avoir des connaissances approfondies en mathématiques et en statistiques. La majorité des informations sont sous la forme de codes ou de calculs. Il revient au data scientist de les traduire et de les rendre exploitables.

Ensuite, vous devez travailler votre faculté d’analyse et de synthétisation des données. Toutes les informations collectées ne sont pas pertinentes. Certaines sont le fruit de fausses rumeurs ou de propagandes réalisées par la concurrence. Les inclure dans la forme finale du projet nuira grandement à la fiabilité des déductions effectuées.

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Enfin, la quasi-totalité des missions d’un data scientist se fait sur ordinateur. Qu’il s’agisse de la collecte, de l’interprétation et de l’exploitation des informations reçues, chaque étape nécessite un ordinateur. Cela fait de la maîtrise de l’outil informatique un prérequis indispensable pour ce métier.

Développez les qualités requises pour devenir un spécialiste des données

Les compétences techniques ne constituent pas le seul critère d’évaluation d’un data scientist. Il faut également prendre en compte un certain nombre de qualités sociales.

Un data scientist est avant tout un scientifique. Chacune de ses actions doit laisser transparaître son pragmatisme et sa capacité à faire preuve de logique en toutes circonstances. Il faut qu’il puisse diriger efficacement son équipe et en tirer le meilleur.

Il doit également avoir un certain talent de pédagogue. Après tout, même s’il est capable de lire et d’interpréter les données, le reste du staff ne l’est pas forcément. Vous devez donc pouvoir traduire les informations en des termes abordables et à la portée des néophytes.

Enfin, la majorité des données et programmes informatiques les plus pertinents sont d’origine américaine. Ainsi, la maîtrise de l’anglais est indispensable pour une exploitation optimale de ces outils. Heureusement, les formations professionnelles proposent des leçons d’anglais tout au long du cursus.