Si le métier de Data scientist a été élu par le Harvard Businees Review comme le « métier le plus sexy du XXIe siècle », sa définition et la manière dont il est perçu ne font pas encore l'unanimité. Certains critiques considèrent la data science (ou science de données) comme un label superflu ou un simple mot à buzz qui n'existe que pour saler son CV afin d'attirer l'attention des recruteurs. Mais dans la réalité, c'est peut-être le meilleur terme pour désigner un nouveau profil de compétences interdisciplinaires qui deviennent de plus en plus importantes dans de nombreuses entreprises. L'une des meilleures définitions existantes pour traduire cette interdisciplinarité a été donnée par Drew Conway à travers un diagramme de Venn ; lequel a été publié pour la première fois sur son blog en septembre 2010.
Diagramme Venn de la science des données selon Drew Conway
On peut donc définir la data science comme un recoupement de trois domaines de compétences distincts : la statistique (comment modeler et résumer les ensembles de données), l'informatique/programmation (concevoir et utiliser des algorithmes pour stocker, traiter et visualiser efficacement ces données) et une expertise métier, nécessaire à la fois pour formuler les bonnes questions et pour mettre les réponses dans leur contexte.
Cela dit, comment le data scientist doit-il utiliser toutes ces compétences pour réussir sa mission en entreprise ? C'est à cette question que veut répondre Global Knowledge à travers un webinar prévu pour le jeudi 6 juillet 2017, à 14 h 30. Le webinar est gratuit, mais vous devez vous inscrire dès maintenant pour y participer. Les inscriptions se font sur le site de Global Knowledge.
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