Depuis votre métier : Data analyst
Data scientist
Le Data scientist introduit des techniques de Data Science et Intelligence Artificielle pour résoudre des problématiques métier, prendre des décisions et ou automatiser des opérations. Transforme des données brutes en informations exploitables et structure ces données Développe des algorithmes d'apprentissage selon les besoins des équipes métiers Coordonne le développement, les tests de résultats et améliore la solution sur sa durée de vie
Ce que vous savez déjà faire
8 compétences de ce métier sont aussi demandées dans le vôtre.
Gestion des Ressources Humaines
- Manager la connaissance
Recherche, Innovation
- Animer une démarche agile et innovante
Data et Nouvelles technologies
- Adapter les outils de traitement statistique de données
- Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
Prévention des risques
- Analyser et prévenir les risques
Développement commercial
- Concevoir des modèles de détection des insights consommateurs
Stratégie de développement
- Etablir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives
Communication
- Utiliser l'anglais dans un contexte professionnel
Ce qu’il vous reste à apprendre
27 compétences, celles au cœur du métier en tête. Vous en avez peut-être déjà acquis certaines ailleurs : dites-le à votre conseiller.
Management
- Animer, coordonner une équipe
Communication, Multimédia
- Traduire les demandes de l'entreprise en solutions techniquesCœur du métier
Recherche, Innovation
- Concevoir des modèles théoriques (calcul, simulation, modélisation)Cœur du métier
- Réaliser des enquêtes statistiques selon les résultats issus des solutions de Data ScienceCœur du métier
- Conduire des travaux d'études et de recherche
- Coordonner des projets d'intelligence économique
Data et Nouvelles technologies
- Analyser des données pour prendre des décisions stratégiquesCœur du métier
- Analyser et traiter l'information à des fins d'anticipationCœur du métier
- Assurer le suivi de la qualité des donnéesCœur du métier
- Définir les solutions de stockage et de structuration des donnéesCœur du métier
- Gérer des données massivesCœur du métier
- Mobiliser des données massives pour éclairer les prises de décisionsCœur du métier
- Optimiser des algorithmes, une application informatique et mettre en oeuvre leur développementCœur du métier
- Procéder aux phases de tests et de recettes des applications développéesCœur du métier
- Réaliser une analyse ou modélisation statistique de donnéesCœur du métier
- Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'information
- Déterminer l'opportunité de l'intégration d'outils d'intelligence artificielle et de data science dans le modèle d'affaires
- Lire et interpréter des données et documents techniques, au besoin en anglais
- Paramétrer un logiciel, un outil, un système numérique
- Réaliser un modèle de prévision
- Utiliser des logiciels spécifiques
Développement commercial
- Faire remonter les besoins clients en interne pour adapter l'offre aux enjeux émergents
- Rédiger les volets IA et Data Science d'une proposition commerciale de développement de solution
Stratégie de développement
- Mettre en place des outils d'aide à la décision
- Piloter les étapes d'un projet agile et innovant
Communication
- Argumenter et anticiper les objections
Organisation
- Structurer, synthétiser des informations
Connaissances à acquérir
Domaines, normes et outils que cite la fiche du métier et pas celle du vôtre (5 autres sont communes aux deux métiers).
Certifications et habilitations
- DRT modélisation calcul scientifique statistique et informatique
- Mastère spécialisé expert en sciences des données
- Data engineer
Domaines d'expertise
- Analyse de données expérimentales
- Application des méthodes de machine learning dans BI
- Système d'exploitation Windows
- Langage C++
- Langages de programmation informatique
- Modélisation et simulation
- Modélisation statistique
- Gestion de la relation client (CRM)
- Economie du développement durable
- Java
- Technologies HADOOP
- Gestion budgétaire
- Système d'exploitation Unix
- Système de Gestion de Bases de Données (SGBD)
Normes et procédés
- Méthodes de prospective
- Modélisation économique
Comment y accéder
Ce métier est accessible avec un niveau Bac + 5 et plus dans les secteurs des mathématiques (modélisation de données), de l'économétrie, de l'intelligence artificielle ou de l'exploitation de données massives (Big Data). Certains postes sont accessibles à des débutants, mais les profils d'au moins trois années d'expérience sont privilégiés afin d'embaucher un profil complet (maîtrise des statistiques et de l'informatique).
Compétences comparées d’après les fiches du répertoire des métiers (ROME, France Travail) : elles décrivent les métiers, pas les personnes. Salaires médians Insee (équivalent temps plein, net estimé) ; offres et difficulté de recrutement en France : France Travail et Dares.