DATA SCIENTIST

Résumé

Le Data Scientist, haut responsable de la gestion et de l’analyse de la Big Data est aujourd’hui un « asset » essentiel de l’écosystème Data.
Il s’implante dans tous les secteurs, toutes les entreprises sont aujourd’hui concernées. Le Data Scientist est dès lors promis à un bel avenir !

Autres noms

Consultant Data Senior, Ingénieur décisionnel Data, Ingénieur Big Data.

Missions

Le data scientist recueille, analyse et exploite des données issues de sources massives (Big data), diversifiées et multiples (internes et externes à l’entreprise).

Expert de la gestion de la data, son rôle est de définir une stratégie en utilisant les données afin de répondre à une problématique ou un enjeu business.

 

Recueil et Stockage

  • Recueil des besoins et des enjeux auprès des équipes métiers, puis élaboration d’une modélisation statistique afin de répondre à la problématique posée.
  • Définition des solutions de stockage et mise en œuvre de process de structuration de données (toutes sources confondues internes et externes)
  • Audit des solutions et des outils, évaluation des prestataires et solutions
  • Enrichissement des bases de données tout en satisfaisant les exigences de qualité des données recueillies.
  • Conception et mise en œuvre des outils pour la réalisation et le fonctionnement de la DATA Warehouse.

 

Gestion de la data & Analyses Prédictives

  • Construction des modèles, création des modèles de segmentations et de détection des insights.
  • Développement des outils algorithmiques et prédictifs (scoring, segmentation, modèles d’algorithmes…)
  • Prise en main des bases de données à forte volumétrie pour ensuite transformer, analyser et exploiter la Data
  • Instauration des démarches de restitutions finales des données « datavisualisation » et coordination avec les métiers.

 

Encadrement & Veille

  • Supervise et collabore aux opérations de Data mining
  • Joue un rôle d’interface entre le Chief Data Officer et les équipes de l’écosystème DATA
  • Effectue la veille technologique : collecte de données, plateformes de traitement, expérimentation…
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