Dans le contexte actuel où les données ont acquis beaucoup de valeur au fil des ans, les startups recrutent de plus en plus de Data scientists afin de pouvoir exploiter leurs données de manière optimale. On vous en dit plus sur ce métier.
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À une époque digitale où les données ont acquis beaucoup de valeur au fil des ans, les startups recrutent de plus en plus de Data scientists afin de pouvoir exploiter leurs données de manière optimale.
Dans la conscience populaire, le métier de Data Scientist est directement assimilé aux données mais il existe un flou sur leur travail au quotidien et leur contribution réelle à une startup.
Acquisition et traitement des données
En startup, les premières recrues en Data Science doivent définir et implémenter des processus d’acquisition de données. L’objectif est de pouvoir acquérir les données automatiquement ou sans effort humain majeur. Les données brutes ne sont pas souvent exploitables, le Data Scientist doit les « nettoyer », les trier et construire des bases de données bien structurées en amont avant de les exploiter et de fournir des analyses pertinentes. Le Data Scientist doit également décider des outils avec lesquels il désire travailler au quotidien. Dans certains cas, il doit concevoir et implémenter l’outil d’analyse de données si l’outil qui répond le mieux à ses besoins n’existe pas sur le marché. À partir d’un certain volume de données, la moindre opération peut être très chronophage, c’est la raison pour laquelle il faut optimiser le traitement des données grâce à des algorithmes.
Analyse des données en startup
En startup, le Data Scientist travaille en étroite collaboration avec plusieurs équipes dont celles de Marketing, Sales, Design… notamment afin de les éclairer sur les grandes tendances résultant de l’analyse des données. Si la startup dispose d’un volume de données assez conséquent, le Data Scientist peut également implémenter des méthodes afin d’anticiper et de prévoir les tendances du marché ou le futur comportement des clients. Il doit être force de proposition sur l’usage potentiel des données et des partenariats susceptibles d’en découler. Dans une startup à dimension technique, le Data Scientist peut être amené à développer des algorithmes d’apprentissage par renforcement et aussi à implémenter des programmes d’intelligence artificielle qui s'avèrent utiles pour les robots et les drones notamment. Les Data Scientists travaillent avec différents outils au quotidien, il ne faut pas nécessairement tous les maîtriser, mais il faut impérativement connaitre certains langages tels que : Python, SQL, R… pour exercer convenablement. . « Data Scientist » est un métier qui a le vent en poupe. Beaucoup de startups tentent d’en recruter sans que cela soit réellement nécessaire. Les aspirants au métier de Data Scientist en startup doivent être très pointilleux sur le choix de la startup s’ils désirent développer de nouvelles compétences et acquérir de l’expérience.
À une époque digitale où les données ont acquis beaucoup de valeur au fil des ans, les startups recrutent de plus en plus de Data scientists afin de pouvoir exploiter leurs données de manière optimale.
Dans la conscience populaire, le métier de Data Scientist est directement assimilé aux données mais il existe un flou sur leur travail au quotidien et leur contribution réelle à une startup.
Acquisition et traitement des données
En startup, les premières recrues en Data Science doivent définir et implémenter des processus d’acquisition de données. L’objectif est de pouvoir acquérir les données automatiquement ou sans effort humain majeur. Les données brutes ne sont pas souvent exploitables, le Data Scientist doit les « nettoyer », les trier et construire des bases de données bien structurées en amont avant de les exploiter et de fournir des analyses pertinentes. Le Data Scientist doit également décider des outils avec lesquels il désire travailler au quotidien. Dans certains cas, il doit concevoir et implémenter l’outil d’analyse de données si l’outil qui répond le mieux à ses besoins n’existe pas sur le marché. À partir d’un certain volume de données, la moindre opération peut être très chronophage, c’est la raison pour laquelle il faut optimiser le traitement des données grâce à des algorithmes.
Analyse des données en startup
En startup, le Data Scientist travaille en étroite collaboration avec plusieurs équipes dont celles de Marketing, Sales, Design… notamment afin de les éclairer sur les grandes tendances résultant de l’analyse des données. Si la startup dispose d’un volume de données assez conséquent, le Data Scientist peut également implémenter des méthodes afin d’anticiper et de prévoir les tendances du marché ou le futur comportement des clients. Il doit être force de proposition sur l’usage potentiel des données et des partenariats susceptibles d’en découler. Dans une startup à dimension technique, le Data Scientist peut être amené à développer des algorithmes d’apprentissage par renforcement et aussi à implémenter des programmes d’intelligence artificielle qui s'avèrent utiles pour les robots et les drones notamment. Les Data Scientists travaillent avec différents outils au quotidien, il ne faut pas nécessairement tous les maîtriser, mais il faut impérativement connaitre certains langages tels que : Python, SQL, R… pour exercer convenablement. . « Data Scientist » est un métier qui a le vent en poupe. Beaucoup de startups tentent d’en recruter sans que cela soit réellement nécessaire. Les aspirants au métier de Data Scientist en startup doivent être très pointilleux sur le choix de la startup s’ils désirent développer de nouvelles compétences et acquérir de l’expérience.
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