{"id":230,"date":"2021-05-18T14:01:51","date_gmt":"2021-05-18T12:01:51","guid":{"rendered":"http:\/\/www.incubateur-aquitaine.com\/?p=230"},"modified":"2021-05-18T14:01:51","modified_gmt":"2021-05-18T12:01:51","slug":"le-data-scientist-au-service-de-lentreprise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.incubateur-aquitaine.com\/le-data-scientist-au-service-de-lentreprise\/","title":{"rendered":"Le data scientist au service de l’entreprise"},"content":{"rendered":"

On ne recrute pas un data scientist comme \u00e7a. En effet, ce sont des talents rares et souvent chers. L’entreprise doit donc bien d\u00e9terminer les conditions et les objectifs de recrutement. Ainsi, d\u00e9couvrez dans cet article quelques pr\u00e9cieuses informations sur cette sp\u00e9cialit\u00e9 si vous envisagez de recruter un data scientist.<\/p>\n

Le data scientist, c’est quoi\u2009?<\/h2>\n

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Il s’agit d’une personne qui est sp\u00e9cialis\u00e9e dans les donn\u00e9es. Sa mission est d’extraire des informations et de cr\u00e9er des mod\u00e8les \u00e0 partir de donn\u00e9es. Ceci est dans le but d’atteindre des objectifs strat\u00e9giques ou op\u00e9rationnels. Cette sp\u00e9cialisation requiert de bonnes comp\u00e9tences en math\u00e9matiques, statistiques, programmation et bases de donn\u00e9es. Selon les demandes, un data scientist peut se sp\u00e9cialiser uniquement sur une seule comp\u00e9tence en donn\u00e9es comme les bases de donn\u00e9es et leur conception, les classes de mod\u00e8les d’analyse, la visualisation de donn\u00e9es ou la pr\u00e9paration des donn\u00e9es.<\/p>\n

Utiliser le data scientist dans l’organisation<\/h2>\n

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Si vous envisagez de recruter un data scientist, il importe que vous d\u00e9finissiez exactement les probl\u00e9matiques techniques, les types de donn\u00e9es et les t\u00e2ches \u00e0 accomplir. En ce qui concerne l’organisation, vous devez vous attarder sur la qualit\u00e9 et le volume de donn\u00e9es disponibles. Cela permet de mieux anticiper les \u00e9tapes pr\u00e9alables de pr\u00e9paration de bases de donn\u00e9es, de gouvernance ainsi que de l’homog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des donn\u00e9es. Pour les \u00e9quipes op\u00e9rationnelles, il convient de savoir int\u00e9grer les m\u00e9thodologies particuli\u00e8res en data science et de d\u00e9terminer un probl\u00e8me pr\u00e9cis. Si on prend en compte le type d’utilisateur, il est alors indispensable d’avoir une excellente capacit\u00e9 \u00e0 communiquer et de mettre en place des visualisations ad\u00e9quates pour comprendre rapidement l’information et prendre des d\u00e9cisions.<\/p>\n

Les moyens pour bien int\u00e9grer le data scientist dans une entreprise<\/h2>\n

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La question de l’int\u00e9gration dans l’organisation est une interrogation qui m\u00e9rite d’\u00eatre r\u00e9solue. Ainsi, vous devez d\u00e9finir si le data scientist doit faire partie d’une organisation centralis\u00e9e ou \u00eatre positionn\u00e9 non loin des m\u00e9tiers afin de stimuler des \u00e9changes fr\u00e9quents avec eux. Notez qu’il est indispensable de mettre \u00e0 la disposition des data scientists des outils sp\u00e9cifiques et une machine dot\u00e9e d’une grande puissance de calcul. Autrement dit, l’entreprise doit investir dans des solutions permettant de travailler dans de bonnes conditions.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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