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Que savez-vous du métier de data scientist ?
Global Knowledge organise un webinar gratuit le 2 décembre pour mieux faire connaitre cette profession

Le , par Olivier Famien

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Le développement d’internet et bien d’autres outils informatiques a consacré la révision du paysage IT entrainant par la même occasion la disparition de certains métiers au profit d’autres activités naissantes. Le data scientist fait partie de cette catégorie de professions qui ont récemment vu le jour à la faveur de l’émergence des quantités énormes de données appelées autrement Big data.

En effet, pour assurer leur survie dans le monde professionnel, les entreprises sont emmenées à prendre des décisions qui pourraient impacter leur devenir aussi bien positivement que négativement. Afin de faire des choix idoines résultants de conclusions éprouvées, les entreprises travaillant avec de grosses masses de données vont faire appel à des techniciens pour sortir de ces volumes importants de données, des informations utiles pour la prise de décisions.

C’est à ce niveau qu’intervient le data scientist. Sa mission est donc « de valoriser et exploiter les données afin de répondre à une problématique métier ». Plus en détail, le data scientist également appelé data miner devra « manipuler, explorer les données pour en extraire la connaissance clé pour la réussite de l’entreprise ».

Data scientist est un métier très peu ou assez mal connu. Global Knowledge, qui est un centre de formation professionnelle en informatique et en management, se propose de mieux expliquer les différentes facettes de cette profession à travers un webinar organisé le 2 décembre prochain de 12 h 15 à 13 h. Pour atteindre ses objectifs, Global Knowledge entend aborder les points suivants :

  • Big Data et Data Science
  • Les problématiques adressées par les data scientistes
  • Quelles sont les compétences du data scientist ?
  • La demande du marché du travail en data scientist
  • Description du cursus "Data scientist" de Global knowledge
Et pour faire les choses en mieux, le centre de formation a jeté son dévolu sur Amel SAHLI pour animer ce webinar. Amel SAHLI est titulaire d’un PhD en mathématiques et est certifiée Black Belt Lean Six Sigma. Avec sa grande expérience consolidée au fil des années en tant que consultante chez IBM SPSS, les participants sont assurés de bénéficier de connaissances aussi bien générales que pratiques afin de mieux cerner les contours du métier de data scientist.

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Avatar de Matthieu Vergne
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 06/11/2015 à 3:10
Citation Envoyé par Olivier Famien Voir le message
C’est à ce niveau qu’intervient le data scientist. Sa mission est donc « de valoriser et exploiter les données afin de répondre à une problématique métier ». Plus en détail, le data scientist également appelé data miner devra « manipuler, explorer les données pour en extraire la connaissance clé pour la réussite de l’entreprise ».
Huh ? C'est quoi la différence avec un chercheur bossant en entreprise ?

Citation Envoyé par Olivier Famien Voir le message
Que savez-vous du métier de data scientist ?
Qu'un "scientist" sans "data" ça sert de toute façon pas à grand chose. Un beau buzz word donc.

Citation Envoyé par Olivier Famien Voir le message
Et pour faire les choses en mieux, le centre de formation a jeté son dévolu sur Amel SAHLI pour animer ce webinar. Amel SAHLI est titulaire d’un PhD en mathématiques et est certifiée Black Belt Lean Six Sigma.
Euh... on peut me dire le rapport entre ce qui est dit avant et les maths ou le lean ? On m'aurait dit un PhD en Big Data j'aurai compris, mais là je vois pas.
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Avatar de
https://www.developpez.com
Le 10/11/2015 à 22:44
Citation Envoyé par Matthieu Vergne Voir le message
Huh ? C'est quoi la différence avec un chercheur bossant en entreprise ?

Qu'un "scientist" sans "data" ça sert de toute façon pas à grand chose. Un beau buzz word donc.

Euh... on peut me dire le rapport entre ce qui est dit avant et les maths ou le lean ? On m'aurait dit un PhD en Big Data j'aurai compris, mais là je vois pas.
Le pire c'est quand il se donne les moyens d'en obtenir. Après il y a pas grand chose que lui et ses collègues ne peuvent pas faire... (P.L.N.)
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