On ne recrute pas un data scientist comme ça. En effet, ce sont des talents rares et souvent chers. L’entreprise doit donc bien déterminer les conditions et les objectifs de recrutement. Ainsi, découvrez dans cet article quelques précieuses informations sur cette spécialité si vous envisagez de recruter un data scientist.
Le data scientist, c’est quoi ?
Il s’agit d’une personne qui est spécialisée dans les données. Sa mission est d’extraire des informations et de créer des modèles à partir de données. Ceci est dans le but d’atteindre des objectifs stratégiques ou opérationnels. Cette spécialisation requiert de bonnes compétences en mathématiques, statistiques, programmation et bases de données. Selon les demandes, un data scientist peut se spécialiser uniquement sur une seule compétence en données comme les bases de données et leur conception, les classes de modèles d’analyse, la visualisation de données ou la préparation des données.
Utiliser le data scientist dans l’organisation
Si vous envisagez de recruter un data scientist, il importe que vous définissiez exactement les problématiques techniques, les types de données et les tâches à accomplir. En ce qui concerne l’organisation, vous devez vous attarder sur la qualité et le volume de données disponibles. Cela permet de mieux anticiper les étapes préalables de préparation de bases de données, de gouvernance ainsi que de l’homogénéité des données. Pour les équipes opérationnelles, il convient de savoir intégrer les méthodologies particulières en data science et de déterminer un problème précis. Si on prend en compte le type d’utilisateur, il est alors indispensable d’avoir une excellente capacité à communiquer et de mettre en place des visualisations adéquates pour comprendre rapidement l’information et prendre des décisions.
Les moyens pour bien intégrer le data scientist dans une entreprise
La question de l’intégration dans l’organisation est une interrogation qui mérite d’être résolue. Ainsi, vous devez définir si le data scientist doit faire partie d’une organisation centralisée ou être positionné non loin des métiers afin de stimuler des échanges fréquents avec eux. Notez qu’il est indispensable de mettre à la disposition des data scientists des outils spécifiques et une machine dotée d’une grande puissance de calcul. Autrement dit, l’entreprise doit investir dans des solutions permettant de travailler dans de bonnes conditions.