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Data scientist (h/f/x)

Autres appellations

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Métiers proches

Chercheur scientifique Expert en développement local Agent d'enquête Conseiller en organisation et management d'entreprise Chargé d'études socio-économiques Responsable des enquêtes Expert en systèmes d'information géographique Météorologue Data Manager

Secteurs associés

Ce métier est transversal, il se retrouve dans la plupart des secteurs. Vers la liste de tous les secteurs

En bref

Vous traitez de grandes quantités de données provenant de différentes sources pour les convertir en informations utiles. Vous utilisez et écrivez des algorithmes pour déverrouiller, structurer et analyser les données.

Compétences

Compétences essentielles

Savoir-faire
  • Définit les paramètres du processus et du monitoring pour évaluer l'avancement
Connaissances
  • Indicateurs de performance (ICP / KPI)
  • Indicateurs de suivi d'activité
Savoir-faire
  • Adapte son langage au groupe cible
  • Répond aux questions du public
  • Utilise un mix de communication approprié, (images, moments interactifs, …)
  • Décide en concertation du choix de la forme de publication du rapport (brochure, dossier d'information, …)
Connaissances
  • Communication digitale
  • Formats d'édition numérique
  • Règles de diffusion et de communication de l'information
  • Techniques de présentation
Savoir-faire
  • Réalise des statistiques et des prévisions
  • Traite des données statistiques
Connaissances
  • Analyse statistique
  • Logiciels de statistiques
  • Méthodes d'investigation
Connaissances
  • Caractéristiques des logiciels d'interface (middleware)
  • Langage informatique MySQL
  • Information Technology Infrastructure Library (ITIL)
  • Microsoft SQL Server
  • Oracle
  • Entity Framework
  • PostgreSQL
  • Object-relational mapping
Savoir-faire
  • Met au point des méthodes pour maximiser la qualité des données et l'efficacité statistique lors de la collecte des données
  • Applique des techniques mathématiques, algorithmiques ou autres pour extraire l'information désirée des données
Connaissances
  • Algorithmique
  • Langage informatique Python
  • Normalisation de base de données
  • Langage informatique R
  • Cloud ML
  • Matlab
  • TensorFlow

Compétences spécifiques

Savoir-faire
  • Fait des prédictions basées sur des données étiquetées et historiques
Connaissances
  • Langages de programmation informatique
  • Modélisation statistique
  • Outils de Business Intelligence (BI)
Savoir-faire
  • Recherche des liens (statistiques) entre différents ensembles de données
Connaissances
  • Langages de programmation informatique
  • Big data analytics
  • Langage informatique Python
  • Apprentissage automatique (machine learning)
  • Modélisation statistique
  • Outils de Business Intelligence (BI)
  • Langage informatique R
Savoir-faire
  • Fait un choix pour l'architecture de la base de données (relationnel, hiérarchique, réseau, orientée objet, …)
  • Déduit un modèle de base de données sur les principes de la normalisation
  • Optimalise le format des enregistrements (nombre de champs, noms, type données,...) tableaux, relations, … en fonction des objectifs
  • Optimalise la connexion entre l'application et la base de données (performance)
  • Programme les transactions requises (chercher, trier, regrouper, …)
  • Convertit, importe et/ou exporte les données d'une base de données existante ou d'un fichier envoyé par le client
  • Détermine les procédures de sauvegarde et de récupération des données
  • Différencie les données structurées, semi-structurées et non structurées
Connaissances
  • Langage informatique SQL
  • Modèles relationnels
  • Object-relational mapping
  • NoSQL
Savoir-faire
  • Cherche des possibilités d'amélioration
  • Définit des points d'amélioration pour le court et le long terme
  • Prend en compte la stratégie et le budget
  • Rédige des rapports d'informations et/ou d'évolution
Connaissances
  • Normes qualité
  • Indicateurs de performance (ICP / KPI)
Savoir-faire
  • Développe et met en œuvre un programme de contrôle de la qualité
  • Etudie les besoins des utilisateurs (potentiels)
  • Recueille et utilise des données (relatives aux prêts, à la constitution de la collection, à l'utilisation des sources d'information, à l'étude des besoins des utilisateurs...) importantes pour la définition et l'exécution de la stratégie
  • Evalue et tire des conclusions sur les prestations de l' organisation afin d'ajuster la stratégie
Connaissances
  • Indicateurs de performance (ICP / KPI)
  • Techniques de benchmarking
  • Audit qualité

Soft skills

Analyse d'un problème et recherche d'informations complémentaires
Transmettre des informations et idées par écrit ou oralement
Collaborer pour parvenir à un résultat commun

Offres d'emploi

Formations

Découvrez les formations spécifiques et transversales pour ce métier.

Chiffres-clés

En 2023, trop peu de personnes se sont inscrites auprès d’Actiris dans le métier « Data scientist (h/f/x) ». Les données statistiques ne sont donc pas disponibles pour ce métier.

Organismes

Si vous souhaitez en apprendre davantage sur le métier et ses spécificités, les liens ci-dessous pourraient vous être utiles.