La data science est un domaine de la science spécifique au monde numérique. Elle est apparue probablement vers la fin des années 80. Mais c’est à partir de 2010 que le concept a vraiment fait un boom. La data science s’associe bien logiquement à l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, la data science est devenu un nouveau moyen efficace de relais de développement. Dans ce document, découvrez qui sont ces experts de la data science ? et, quelles sont leurs missions ?
Experts de la data science — qui sont-ils ?
Les experts de la data ou data scientists sont des spécialistes consultants, des cabinets de consultants ou une entreprise. Ils ont pour rôle d’analyser une grande quantité de données appelées « data ». La stratégie utilisée est la machine learning où l’intelligence artificielle a fait une place indétrônable. L’analyse des données permettra d’obtenir des extraits d’informations dans les données dans le but de fournir une stratégie data efficace. Le traitement et la mise en valeur des données constituent un ensemble stratégique important. Les experts conçoivent et émettent les résultats sous forme de rapports et de tableaux de bord. Cela permettra une lecture claire, précise pour une décision rapide et transparente.
Quelles sont les missions des experts en data science ?
Les missions d’un expert en data science se résument en quelques points :
- Il fait partie du conseil en data science et se doit d’être un bon conseiller
- Il a pour rôle d’analyser et à exploiter les données disponibles : analyse, recherche de corrélation et de cohérence dans les données.
- Il définit les business case et conçoit chaque modèle d’intelligence artificielle ou IA.
- Il analyse et compare l’efficacité et la performance de chaque modèle d’IA. Et procède à la sélection finale du modèle le plus performant.
- L’expert élabore les rapports et les tableaux de bord
Conseil en data science : quel est le profil d’un expert en data science ?
Pour faire partie d’un conseil en data science, l’expert doit posséder les qualités et les compétences suivantes :
- Capacité d’analyse d’une grande quantité de données et d’informations
- Avoir des qualités spécifiques dans le domaine du traitement des données, et de la modélisation de données. Le traitement de données est un processus comprenant la recherche, la collecte, le traitement et l’analyse.
- Posséder des connaissances solides dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la machine learning
- Posséder aussi des connaissances solides en math et en informatique.
Les technologies utilisées sont nombreuses et variées.