Un data scientist est un professionnel qui utilise des compétences en mathématiques, en statistiques, en programmation et en analyse de données pour résoudre des problèmes complexes et découvrir des informations exploitables à partir de données volumineuses. Le data scientist travaille sur la collecte, le nettoyage et l’analyse de données pour créer des modèles prédictifs, identifier des tendances et trouver des relations causales. Il utilise des outils de visualisation de données pour communiquer les résultats de manière claire et concise aux parties prenantes de l’entreprise. Le data scientist doit comprendre les bases de données et les outils d’analyse de données tels que Python, R, SQL et Hadoop. Il doit également posséder des compétences en communication pour être en mesure de travailler en étroite collaboration avec d’autres membres de l’équipe, tels que les ingénieurs de données, les analystes de données et les responsables de la prise de décision, pour utiliser les résultats de l’analyse des données pour améliorer les performances de l’entreprise et prendre des décisions éclairées. Les data scientists travaillent dans divers secteurs, y compris la finance, la santé, la technologie et la vente au détail, pour aider les entreprises à comprendre les comportements des consommateurs, les tendances du marché et les opportunités de croissance.
Nos formations aux métiers du digital sont flexibles et interactives pour tous les niveaux. Apprenez à votre rythme et mettez vos compétences en pratique. Rejoignez-nous pour réussir dans le monde numérique.
Collecter, nettoyer et préparer les données pour l’analyse.
Effectuer des analyses statistiques sur les données pour découvrir des tendances et des relations cachées.
Créer des modèles pour prédire les résultats futurs en utilisant les données historiques.
Visualiser les données pour une présentation claire et convaincante.
Communiquer les résultats de l’analyse aux équipes et aux décideurs clés de l’entreprise.
Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement pour implémenter les modèles de prédiction dans les systèmes de l’entreprise.
Solides compétences en statistiques et en mathématiques
Connaissances en programmation, en particulier en Python ou en R
Connaissance de la manipulation de grandes quantités de données (Big Data)
Connaissance des bases de données et des outils d’analyse de données
Capacité à communiquer de manière claire et concise les résultats de l’analyse
Diplôme universitaire en mathématiques, statistiques, informatique, sciences de la vie ou ingénierie
Certification en analyse de données
Formation en programmation
Formation en apprentissage automatique et en intelligence artificielle
Formation en visualisation de données
Pour découvrir les métiers qui vous correspondent, consultez un conseiller en orientation professionnelle.
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