DATA SCIENTIST : LES PRINCIPALES COMPÉTENCES 

Par Pierre Gromada, Directeur Technology Solutions France & Luxembourg, en collaboration avec Noemi Capell.

Les candidats travaillant dans le domaine de la Data science sont extrêmement populaires actuellement et ils vont continuer de l'être dans un avenir proche. Mais quel est le rôle d’un Data scientist et quelles sont ses principales compétences ?
 

Quel est le rôle d’un Data scientist ?

Un Data scientist doit traiter de grandes quantités de données non structurées, ce qui distingue cette fonction de celle d'un Data analyst. Issues de sources diverses, ces données sont exploitées par le Data scientist pour produire des solutions qu’il fournit ensuite à l’entreprise. Pour cela, le Data scientist utilise, entre autres méthodes, des algorithmes, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (machine learning).
 
Aujourd’hui, les entreprises recherchent des personnes capables d'extraire des données et de fournir des informations utiles aux entreprises dans leurs prises de décision.
 

Quelles sont les principales compétences qu'un Data scientist doit posséder ?

Les compétences les plus utiles dépendent en fait du domaine de prédilection de sa fonction. Celle-ci peut être divisée en trois domaines fondamentaux :

Analytique – une solide connaissance des mathématiques est indispensable, tandis qu'un diplôme ou un doctorat en informatique, en statistiques ou en ingénierie est fortement préféré. Les Data scientists font appel à des outils d'analyse dont la maîtrise est donc impérative. On citera notamment les outils suivants : SAS, Hadoop, Hive, Apache Zeppelin, Jupyter Notebooks et Pig.

Technique – la maîtrise des outils d'analyse susmentionnés est cruciale. Par ailleurs, le candidat idéal doit connaître sur le bout des doigts, ou posséder au minimum une connaissance approfondie, des langages de programmation tels que Python, R, SQL, Perl (5) et C/C++. Une bonne compréhension de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique a aussi son importance lors du traitement des données.

Commercial - ce domaine est plus spécifique et, bien qu'il y existe certaines compétences communes aux autres, il requiert un ensemble varié d’aptitudes. Une connaissance pratique du secteur concerné est précieuse, tout comme une bonne compréhension de la manière dont les données et les informations peuvent être utilisées. Bien qu'elles ne soient pas sans importance dans les deux premiers domaines, les soft skills sont essentielles : les candidats doivent faire preuve d’un certain sens des affaires et d’une meilleure capacité à communiquer.
 

Quelles sont les compétences les plus utiles pour une personne débutant en Data science ?

Comme indiqué précédemment, le marché apprécie fortement les titulaires de diplômes en mathématiques ou en statistiques, et un diplôme supérieur dans un domaine connexe est un plus très apprécié. Outre ces éléments, une expérience dans l'analyse ou la rédaction scientifique est recommandée, en particulier si elle est en lien avec des données non structurées.

Les employeurs recherchent des candidats capables de coder. Apprendre à écrire dans l'un des langages cités plus haut serait donc un bon début. Le recruteur peut aussi vouloir voir des preuves de compétences, ce qui signifie que les candidats devraient préparer un portfolio.

De plus, il existe certaines soft skills recherchées que les futurs Data scientists pourraient avoir acquises lors de leur parcours professionnel ou pendant leurs études, telles que la pensée critique, la résolution de problèmes complexes, l'analyse des risques et le travail d’équipe.
 

Comment le rôle de Data scientist a-t-il évolué ces dernières années ?

Il y a encore quelques années, certaines entreprises pouvaient embaucher un Data scientist sans réelle stratégie sous-jacente. Avec l'essor du secteur de la Tech, nous constatons aujourd'hui que les recruteurs sont mieux informés et préparent leur stratégie data. En conséquence, ils possèdent une meilleure connaissance de ce qu'est un Data scientist et de ce qu’il peut faire pour l’entreprise.

Bien entendu, cette évolution s'est accompagnée d'une amélioration des technologies disponibles au sein de ces entreprises. La plupart des plates-formes possèdent chacune leur fonctionnement, mais un bon Data scientist doit être capable de s'adapter aux évolutions, car le changement est un élément essentiel de cette fonction.

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Auteur

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Pierre Gromada
Directeur Hays Technology France & Luxembourg

Diplômé d’école de commerce, Pierre a rejoint Hays en 2012. Il a fait partie de l’équipe fondatrice de la branche IT Services de l’entreprise. 
Pierre possède 14 ans d’expérience. Il a démarré sa carrière en Banque sur des fonctions d’Account manager avant d’évoluer vers du pilotage de projets et d’équipes. Il découvre en 2008 le monde du conseil en occupant le poste de Consultant pour une société de services en prestation RH. Quelques années plus tard, il rejoint les rangs d’une multinationale du secteur de la communication/média pour manager une équipe de 30 personnes au sein d’un département spécialisé en outsourcing de service client. Passionné d’entrepreneuriat, il s’établit fin 2012 à Luxembourg, où il rejoint les équipes de Hays afin d’ouvrir la branche Contracting services du groupe. Entre 2012 et 2016, il remporte plusieurs titres de meilleur Account manager et prend la tête du département qu’il a créé sur le périmètre luxembourgeois.
En 2016, Pierre reprend le management de la branche recrutement permanent et en 2017 la direction de Hays au Luxembourg. Son credo est l’alliance entre la performance et la qualité de service. Avec une croissance à deux chiffres depuis 10 ans, Hays est devenu le 1er acteur du recrutement spécialisé au Luxembourg et, en 2020, Hays Luxembourg fut élu Numéro 1 au classement des Great Place to Work Luxembourg. Depuis 2021, Pierre est également le responsable de la branche Technology Solutions au niveau national pour la France et le Luxembourg.

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