Un Data Scientist à Lyon comme ailleurs est une personne qui traite et valorise une grande quantité de données qu’on appelle big data ou données massives. Il doit donc analyser des données nombreuses pour en déduire des informations utilisables au niveau économique (augmenter ses ventes, réduire ses coûts…). C’est un métier de plus en plus demandé car à l’air de l’informatique et d’Internet on a de plus en plus de données et il est devenu important de pouvoir les analyses. Ce métier nécessite une formation de haut niveau et l’expérience a son importance. Le Data Scientist doit avoir de fortes appétences en mathématiques, notamment en statistiques mais aussi en informatique… En effet, il doit analyser de nombreuses données chiffrées qui pour une personne normale serait incompréhensible. Il doit utiliser des outils d’analyses spécifiques qui permettent de comprendre et de rendre compréhensible un ensemble de données massives. Le but est que ses informations trouvées par ses analyses permettent de prendre des décisions et que l’on puisse aussi suivre les résultats via ses analyses créés dans le temps.
En résumé, il utilise une massive énorme de données qui sans eux ne serait pas compréhensibles pour en déduire des informations claires et structurées qui vont ensuite permettre de prendre des décisions et de suivre les résultats de ses décisions dans le temps.
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Le big data est un domaine très demandé de ce jour. Il y a tellement de données avec Internet qu’il est important de savoir les utiliser. La demande de professionnels de qualité dans le domaine du big data ne cesse d’augmenter, ce que soit en interne en externe. Il n’y a encore que peu de professionnels dans ce domaine et la demande est bien plus forte que le nombre de professionnels formés dans ce domaine. Il y a donc une certaine pénurie et les personnes ayant cette compétence n’ont aucun mal à trouver des employeurs ou des clients. Pour travailler dans le domaine du big data, il est important de faire une formation professionnelle en big data. En effet, suivre une formation au big data vous permettra d’être crédible auprès d’employés ou de clients. Devenir compétent dans ce domaine demande une formation de haute qualité. Vous apprendrez les bases du big data, comment analyser les nombreuses données, comment synthétiser les données afin de donner des informations permettant des prises de décisions efficaces. N’importe qui ne peut pas devenir data scientist car le big data est une discipline complexe, nécessitant des compétentes fortes et dans des domaines divers comme les mathématiques et l’informatique…
Le vocabulaire du Data Scientist est assez spécifique et souvent en anglais. Il parle de : analytics, machine learning, analyse de données, algorithmes, visualisation, prédictive, data science, data mining, business intelligence, data management, traitement des données, analyse des données, data warehouse, données brutes, database, data visualisation, analyse prédictive, data business, exploitation des données, valorisation des données, tirer des données, traiter des données, dashboard, qualité des données, analyste, chef de projet, consulting, chargé d’études, blockchain, segmentation, source de données, web analytics, données de l’entreprise, volume de données, fouille de données, transformation digitale, visualisation des données, ingénieur, marketing, développement logiciel, informatique décisionnelle, crm, erp, reporting, relation client, statistique décisionnelle.
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Qui suis-je ?
- Je m’appelle Alexandre Favrot.
- Je suis le créateur et l’unique rédacteur de ce blog sur Lyon.
- J’ai rencontré et je connais de très nombreux freelances de Lyon et sa région.
- Je suis moi-même consultant SEO en freelance depuis février 2016.
- Je suis organisateur d’événements pour les freelances depuis 2018 (plus de 100 événements).
- Je suis co-organisateur du 1er salon du freelancing à Lyon (« Freelance Journey »).
- J’ai un podcast sur le freelancing (« Guide Freelance »).
- Je vais aussi à des événements fréquentés par des freelances et entrepreneurs.
- Vous cherchez un freelance compétent dans un domaine précis ? Je vous le trouverai gratuitement !
Je peux vous aider à trouver tout type de freelance à Lyon et ses environs (notamment un photographe, graphiste, freelance en WordPress, Consultant en SEA, Community Manager, Illustrateur, Ux Designer, Consultant SEO, Consultant Marketing…).
Rappel de ce qu’est un data scientist
Le data scientist est un expert de l’analyse de données qui utilise des méthodes statistiques, des algorithmes et des outils de machine learning pour extraire des informations précieuses et des modèles prédictifs à partir de données brutes. Son rôle est de transformer des données complexes en insights exploitables, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées et stratégiques.
Le travail d’un data scientist commence généralement par la collecte et l’agrégation de données provenant de diverses sources : bases de données, API, fichiers logs, réseaux sociaux, ou encore capteurs IoT. Une fois les données rassemblées, le data scientist procède à leur nettoyage, car les données brutes sont souvent incomplètes ou contenants des erreurs. Cette étape est cruciale pour garantir la qualité des résultats à venir. Le nettoyage des données inclut la gestion des valeurs manquantes, la correction des erreurs et l’élimination des doublons.
Une fois les données nettoyées, le data scientist analyse les données à l’aide de techniques statistiques et de modèles de machine learning pour en extraire des tendances, des patterns et des relations. Il peut utiliser des algorithmes comme les régressions, les arbres de décision, ou les réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes complexes, prédire des comportements futurs ou recommander des actions à entreprendre. Par exemple, un data scientist peut prédire les ventes futures d’un produit en fonction des données historiques, ou recommander des produits à des utilisateurs en analysant leur comportement d’achat.
Le data scientist utilise une variété de langages de programmation pour manipuler et analyser les données, tels que Python, R, SQL ou encore SAS. Il s’appuie également sur des outils et des bibliothèques spécifiques comme Pandas, TensorFlow, Keras, Scikit-learn ou PyTorch pour implémenter ses modèles et effectuer des analyses avancées. Grâce à ces outils, il peut traiter de grandes quantités de données rapidement et efficacement.
En plus de ses compétences techniques, un data scientist doit être capable de présenter les résultats de ses analyses de manière claire et compréhensible pour les décideurs non techniques. Il utilise pour cela des outils de visualisation des données comme Tableau, Power BI, ou Matplotlib pour créer des graphiques et des tableaux de bord interactifs. Ces visualisations permettent aux entreprises de mieux comprendre les insights extraits des données et de prendre des décisions basées sur des faits et des données objectives.
L’un des aspects clés du travail d’un data scientist est la modélisation prédictive. En utilisant des modèles statistiques et des techniques d’apprentissage automatique (machine learning), il aide les entreprises à prédire des événements futurs. Par exemple, un data scientist peut prédire la demande de produits dans un magasin en fonction des tendances saisonnières, des comportements d’achat passés et des facteurs externes comme la météo ou les promotions. Ces prédictions aident les entreprises à optimiser leur gestion des stocks, leurs stratégies marketing et leur planification financière.
Le data scientist joue également un rôle central dans l’optimisation des processus métier. En analysant les données internes de l’entreprise, il identifie des inefficacités ou des opportunités d’amélioration. Par exemple, il peut analyser les processus de production d’une entreprise pour détecter des goulets d’étranglement ou des problèmes de qualité. Il peut également recommander des actions pour améliorer la performance des campagnes marketing, affiner les stratégies de tarification ou encore personnaliser l’expérience utilisateur.
Enfin, le data scientist doit être capable de travailler de manière collaborative avec d’autres départements, comme les équipes produit, marketing ou informatique, pour intégrer ses modèles dans des applications réelles ou des systèmes de prise de décision automatisés. Son rôle peut aussi inclure la mise en place de systèmes de collecte de données et de reporting en temps réel, afin que l’entreprise puisse réagir rapidement aux nouvelles informations et tendances.
Faire appel à un data scientist, c’est investir dans une gestion des données intelligente et stratégique. Grâce à ses compétences en analyse de données et en machine learning, le data scientist permet aux entreprises d’exploiter tout le potentiel de leurs données, de prendre des décisions basées sur des preuves et d’améliorer leur performance globale. Sa capacité à transformer des données complexes en solutions concrètes fait de lui un acteur clé de la transformation digitale des entreprises.