BigDataFr recommande : Les compétences clés pour devenir datascientist

[…] Le principal objectif d’un datascientist est d’organiser et d’analyser de grandes quantités de données, souvent à l’aide de logiciels spécialement conçus pour cela. De plus, le datascientist doit fournir des résultats suffisamment simples à comprendre par toutes les parties intéressées, en particulier par des personnes dont la sphère d’activité se situe en dehors de l’IT. L’approche choisie par le datascientist pour analyser les données dépend non seulement du secteur industriel, mais aussi des besoins spécifiques de l’entreprise ou du département pour lequel il travaille. Avant qu’un datascientist puisse extraire du sens des masses de données structurées ou non structurées, les chefs d’entreprise, les services et les administrateurs doivent lui préciser ce qu’ils recherchent. En tant que tel, le datascientist doit avoir suffisamment d’expertise dans le domaine de l’entreprise pour traduire leurs objectifs ou ceux de leurs départements en données, que ce soit sous forme de moteurs de prédiction, de système de détection des tendances, d’algorithmes d’optimisation et autres. […]

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Sarak K. White / IDG News Service (adapté par Jean Elyan)
Source: lemondeinformatique.fr