Qu’est-ce qu’un data scientist ?
Y a-t-il aujourd’hui un seul domaine qui ne soit pas impacté par les fortes avancées du digital ? Si de tels domaines existent, ils doivent probablement se compter sur le bout des doigts. Car Internet est aujourd’hui présent partout, et l’informatique s’est très largement introduit dans notre quotidien, pour nous aider à exécuter plus facilement certaines tâches.
La conséquence directe est l’apparition de nouveaux métiers : les métiers du numérique. Parmi ces métiers, certains sont beaucoup moins connus que d’autres. C’est le cas de la data science. Quel est le sens de cette discipline ? Quelles sont les prérogatives d’un data scientist ? Découverte d’un métier hautement rigoureux et aux exigences techniques pointues.
De la data analysis à la data science ?
Dès les premières heures du digital, l’on a très vite compris que les données allaient avoir un rôle clé à jouer. Des professionnels se sont alors spécialisés dans leur traitement. Pour la plupart, il s’agissait de programmeurs, qui avaient pour rôle de concevoir des algorithmes capables d’aider à une gestion plus efficace des données.
Ceux dont les travaux étaient donc spécifiquement orientés vers l’élaboration de programmes pour mieux gérer les flux de données ont ainsi pris le nom de data analyst. L’analyste de données était celui qui mettait à la disposition des entreprises et des institutions les outils nécessaires à la collecte et au traitement de leurs données.
Mais très vite, entre les utilisateurs s’inscrivant par milliers au jour le jour sur un site e-commerce ou les millions de recherches effectuées par les internautes, les natures des données se sont de plus en plus diversifiées, avec en parallèle une augmentation exponentielle du volume de données à traiter. Par conséquent, il fallait plus qu’un simple outil, plus que de simples techniques, il fallait une science, la science des données ou data science.
Le data scientist pour une meilleure planification
La science des données réunit l’ensemble des théories et des techniques visant à exploiter de grands volumes de données en vue d’en comprendre les évolutions et d’en dégager des connaissances nouvelles. Pour y arriver, le spécialiste de la science des données doit avoir des connaissances pointues en mathématiques, en statistiques ou encore en programmation. Il doit disposer d’une logique précise et posséder une solide culture générale grâce à laquelle il pourra s’adapter au secteur dont il doit aider à étudier les données.
C’est dans la période de 2008 à 2010 que le terme de data scientist fait son apparition. Ce professionnel se met au service des entreprises pour les aider à suivre au mieux l’évolution de leurs activités et à prévoir les tendances, en s’appuyant sur les données. Si une personne souhaite créer un site de vente par exemple, elle enregistrera probablement des milliers de produits. Ces produits seront consultés des centaines de fois par des milliers ou millions d’utilisateurs différents chaque jour.
Les consultations de produits, les achats, les abandons de paniers ou encore les souhaits des acheteurs génèrent des centaines de millions de données. Il reviendra alors au data scientist de concevoir des méthodes fiables pour les traiter.
