La Data Science est une discipline basée sur des systèmes et des compétences de connaissance. C’est un domaine qui combine des méthodes provenant de la technologie, de l’informatique, de la science des données et de l’analyse mathématique pour explorer et extraire des informations utiles. C’est une branche essentielle de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Elle se concentre sur le traitement et l’extraction des données à partir d’un grand nombre de sources dans le but d’aider les entreprises à prendre des décisions plus efficaces. Le champ de la data sciences est en constante évolution et ses applications sont encore plus nombreuses. Voici les métiers de la Data Science.
Data Analyst
Un Data Analyst, c’est-à-dire un analyste des données, est un expert qui collecte des données à partir de source multiples. Ensuite, il les organise et les analyse afin d’en tirer des informations utiles. Il doit ensuite fournir de précieux enseignements issus des données qu’il a exploitées pour aider les entreprises à prendre les bonnes décisions ( source : https://www.intelligence-artificielle-school.com/ ).
Un Data Analyst doit être capable :
- de manipuler des outils et des technologies spécialisés afin d’accroître la qualité des analyses ;
- de traiter et d’organiser des données à partir de différents formats (relational, NoSQL) ;
- d’utiliser un ou plusieurs langages (SQL, Python, Java) ;
- de représenter graphiquement ses analyses ;
- d’expliquer clairement ses conclusions.
De plus, il doit bien comprendre la nature et le contexte dans lequel seront utilisées les données qu’il analyse.
Data Scientist
Le métier de data scientist consiste à exploiter les données afin d’en extraire des informations. Il s’agit d’une activité́ qui réclame des compétences transversales pour réaliser l’analyse, le nettoyage et le stockage des datas. Les tâches principales du Data Scientist sont :
- collecter et analyser les données depuis une source externe (API REST, FTP, Base de données NoSQL) ;
- utiliser des outils comme Python ou R pour developper et manipuler les datas ;
- travailler sur des projets concrets visant à réaliser des études ainsi qu’à obtenir un volume significatif d’information.
Ainsi, le data scientist doit maîtriser l’utilisation de nombreux outils comme Excel, SQL, Regex et Tableau entre autres. Dans le cadre de ses relevés statistiques et outils analytiques, une base en machine learning/deep learning peut être également utile. Les bons data scientists sauront appliquer le bon type d’apprentissage pour certains projets.
Data Architect
Le métier de Data Architect est un poste essentiel en matière de collecte, de gestion et d’utilisation des données. Les Data Architects sont chargés de définir et de maintenir une structure organisationnelle qui permet à une entreprise d’accéder facilement aux informations dont elle a besoin pour prendre des décisions. Un bon Data Architect doit avoir de solides connaissances en matière de collecte et d’organisation des données, ainsi qu’en analyse et en études statistiques.
Business Intelligence Analyst
Les Business Intelligence Analysts occupent une place clé dans le monde entier. Ils sont chargés de trouver des moyens pour aider les entreprises à accomplir leurs objectifs commerciaux. Pour cela, ils fournissent aux équipes dirigeantes des informations vitales pour la prise de décisions stratégiques. Sans ces professionnels en place pour traiter des données complexes et large-scale, il serait très difficile pour une organisation de mesurer vraiment ses réussites et ses réussites potentielles. De plus, les analystes fournissent des rapports spécifiques sur le pouvoir du e-commerce et sur ses consommateurs.