Les 6 compétences de base d’un “data scientist”

Pratique
Par · 19/08/2014

Nous avons déjà eu l’occasion de parler du “profil” que devrait avoir un “data scientist”, ce spécialiste des données qui combine à la fois des compétences techniques et statistiques. Nous avions demandé à plusieurs personnes actives dans le monde du big data et de l’analytique évolué de nous en dresser le portrait. Relire notre article “Big data: tout un champ de nouvelles compétences” (cet article fait partie de notre dossier “Big data: bigger is more beautiful?”).

Les organisateurs de la conférence “Big Data Monetisation in Telecoms” qui se tiendra à Copenhague du 4 au 6 novembre ont, eux aussi, penché sur les traits caractéristiques que les recruteurs devraient chercher dans ces “dompteurs de données”.

Voici les six compétences majeures qu’ils ont identifiées:

  • une formation en statistiques qui leur ait inculqué une maîtrise de l’analytique évolué, de la manipulation des données et du développement d’algorithmes (sophistiqués)
  • un savoir-faire en programmation, pour une (certaine) connaissance des langages informatiques et des techniques de conception de bases de données
  • de la dextérité dans le domaine de la visualisation des données, de telle sorte à pouvoir “traduire” les analyses et “triturages” de données en représentations intelligibles pour tous
  • le sens du business, parce qu’une aptitude à détecter l’aiguille dans la botte de foin et séparer le bon grain de l’ivraie, en se focalisant sur ce qui importe pour l’entreprise, demeure fondamental pour la pertinence de toute analyse
  • une connaissance du domaine ou du secteur dans lequel évolue la société ainsi qu’une compréhension des processus opérationnels qui la caractérisent
  • enfin, de la curiosité, afin de pouvoir aller au-delà des évidences.

La (brève) description du pourquoi de ces six compétences-clé se retrouve dans une brochure (en langue anglaise) que pouvez télécharger via cette adresse.