{"id":18933,"date":"2015-07-20T09:00:49","date_gmt":"2015-07-20T07:00:49","guid":{"rendered":"http:\/\/visionarymarketing.fr\/blog\/?p=18933"},"modified":"2023-08-18T09:45:29","modified_gmt":"2023-08-18T07:45:29","slug":"data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/visionarymarketing.com\/fr\/2015\/07\/20\/data-scientist\/","title":{"rendered":"data scientist : profil phare des Big Data"},"content":{"rendered":"

Le m\u00e9tier de Data Scientist est en vogue mais si on en parle beaucoup ce n’est pas pour autant qu’on en croise un tous les jours. Et pour cause ! Il s’agit l\u00e0 de profils assez atypiques, mi-scientifiques, mi-business et surtout informaticiens. Alors imaginez ma satisfaction lorsque j’ai rencontr\u00e9 Thomas Gerbaud. Je n’ai donc pas demand\u00e9 mon reste, je l’ai plant\u00e9 imm\u00e9diatement devant la cam\u00e9ra afin de tout savoir de ce nouveau m\u00e9tier, de son profil, de sa vision du m\u00e9tier et des Big Data<\/a>. Thomas est associ\u00e9 avec son fr\u00e8re au sein d’une startup (Mantiq<\/span>)\u00a0cr\u00e9\u00e9e d\u00e9but mars 2015, qui propose des solutions digitales pour faire parler les donn\u00e9es des entreprises. La jeune pousse du Sud de la France\u00a0s\u2019appuie sur une exp\u00e9rience de 10 ann\u00e9es en recherches, et ses\u00a03 associ\u00e9s proviennent du monde de la recherche (maths, physique, m\u00e9decine). Mantiq s’occupe du design et du d\u00e9veloppement d’outils, logiciels permettant de faire parler les donn\u00e9es de l\u2019entreprise, de mani\u00e8re tr\u00e8s g\u00e9n\u00e9rale.<\/em><\/span><\/p>\n

Le\u00a0data scientist racont\u00e9 par un vrai data scientist<\/strong><\/h2>\n

Il y a diff\u00e9rentes d\u00e9finitions d’un data scientist. Je pense \u00eatre dans l\u2019acceptation la plus pure du data scientist :<\/strong> j\u2019ai fait 10 ans de recherche en physique sur l\u2019exploitation de donn\u00e9es de grands instruments de recherche. Mon associ\u00e9 Antoine GERBAUD<\/span> a fait une th\u00e8se de maths et fait de l\u2019algorithmique<\/a> depuis 6 ans. Mon autre associ\u00e9 Antoine NEURAZ<\/span>, est m\u00e9decin en sant\u00e9 publique et g\u00e8re des donn\u00e9es m\u00e9dicales depuis 4 ans.<\/p>\n

\"data-scientist\"
Le data scientist : un profil aff\u00fbt\u00e9 qui sort de\u00a0l’ombre.<\/figcaption><\/figure>\n

Ce sont des m\u00e9tiers tr\u00e8s pointus. Qu\u2019est qu\u2019un data scientist en v\u00e9rit\u00e9\u00a0? Car nous entendons diff\u00e9rentes versions.<\/strong><\/h2>\n

Selon moi, un data scientist est quelqu\u2019un qui va r\u00e9cup\u00e9rer des donn\u00e9es, quelque soit le format ou la taille, et va appliquer des outils efficaces pour afin d’en conclure\u00a0quelque chose, il doit les faire parler. En r\u00e9sum\u00e9, il va, \u00e0 partir des donn\u00e9es, concevoir un algorithme<\/a>, une m\u00e9thode afin de les traiter et obtenir un r\u00e9sultat.<\/p>\n

Ces outils, c\u2019est de l\u2019algorithmique, de la statistique\u00a0?<\/strong><\/h2>\n

Nous pouvons dire que ce sont des statistiques g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9es, nous allons r\u00e9ussir \u00e0 faire parler les donn\u00e9es, nous allons\u00a0appliquer des mod\u00e8les statistiques, des mod\u00e8les de math\u00e9matiques et nous allons\u00a0en d\u00e9duire des indicateurs, des moyennes, des tendances, des variantes. Nous allons\u00a0concevoir un outil pour chaque besoin qui passera par des maths, de la data visu, de l\u2019algorithme.<\/p>\n

Quand nous concevons\u00a0un projet, est-il obligatoire de concevoir soi-m\u00eame le moteur du projet et le fameux algorithme\u00a0? Comment \u00e7a se passe\u00a0?<\/strong><\/h2>\n

Il faut commence par aller voir le client et comprendre ce qu\u2019il veut faire et ce qu\u2019il a comme donn\u00e9es. Ensuite, nous allons r\u00e9ussir \u00e0 tracer un chemin entre ses donn\u00e9es brutes et ce qu\u2019il veut. Puis nous allons lui proposer une solution, une m\u00e9thode.\u00a0De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, nous pouvons\u00a0ramener ces probl\u00e8mes \u00e0 quelques cas standard tel que la segmentation, le\u00a0clustering<\/a> (regrouper des \u00e9l\u00e9ments ensemble), le\u00a0profilage (trouver des comportements typiques d\u2019utilisateurs). Tous ses algorithmes sont tr\u00e8s g\u00e9n\u00e9riques\u00a0: il y a 4-5 grands algorithmes que nous pourrons appliquer \u00e0 diff\u00e9rents cas.<\/p>\n

 <\/p>\n