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Data scientist
Traite de grandes quantités de données provenant de différentes sources pour les convertir en informations utiles à la gestion d'une entreprise. Utilise des outils et des logiciels spéciaux et écrit des algorithmes pour déverrouiller, structurer et analyser les données.
Informations sur le métier
Savoir
- Indicateurs de suivi d'activité
- Indicateurs de performance (ICP / KPI)
Savoir Faire
- Définit les paramètres du processus et du monitoring pour évaluer l'avancement
Savoir
- SYBASE
- ColdFusion
- FTP
- Langage ASP
- ORACLE
- Modèles relationnels
- Ruby On Rails
- Logiciels serveur
- Langage JSP
- MySQL
- JDBC
- Langage PHP
- Langage Perl
Savoir Faire
- Différencie les données structurées, semi-structurées et non structurées
- Convertit, importe et/ou exporte les données d'une base de données existante ou d'un fichier envoyé par le client
- 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
- Programme les transactions requises (chercher, trier, regrouper, …)
- Détermine les procédures de sauvegarde et de récupération des données
- 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)
Savoir
- Algorithmique
- Exploration de données (data mining)
- Analyse statistique
- Structures de données
- Gestion des données de référence (master data management)
- Modèles de données
- Méthodologie CRISP-DM
Savoir Faire
- Analyse les objectifs de l'entreprise
- Centralise et consolide de grandes quantités de données provenant de diverses sources
- Met au point des méthodes pour maximiser la qualité des données et l'efficacité statistique lors de la collecte des données
- Recherche des liens (statistiques) entre différents ensembles de données
- Crée des profils à des fins scientifiques, commerciales ou journalistiques
Savoir
- Techniques de présentation
- Communication digitale
- Formats d'édition numérique
- Règles de diffusion et de communication de l'information
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, …)
Savoir
- Modélisation statistique
- Langages de programmation informatique
- Outils de Business Intelligence (BI)
Savoir Faire
- Fait des prédictions basées sur des données étiquetées et historiques
Savoir
- Audit qualité
- Techniques de benchmarking
- Indicateurs de performance (ICP / KPI)
Savoir Faire
- 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
- Développe et met en œuvre un programme de contrôle de la qualité
Savoir
- Modélisation mathématique
Savoir Faire
- Collecte et analyse des données
- Développe des innovations et solutions
- Elabore des solutions structurelles à des problèmes fréquents ou associés
Savoir
- Analyse statistique
- Logiciels de statistiques
- Méthodes d'investigation
Savoir Faire
- Traite des données statistiques
- Réalise des statistiques et des prévisions
Savoir
- Gestion des données de référence (master data management)
- Modèle entité-association
- Normalisation de base de données
Savoir Faire
- Décrit la structure d'un système de données dans un langage formel
- Crée un groupe logique d'objets tels que des tableaux, des colonnes et des processus
Savoir
- Algorithmique
- Normalisation de base de données
- Langage informatique Python
- Langage informatique R
- TensorFlow
- Matlab
- Cloud ML
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
Savoir
- Microsoft SQL Server
- PostgreSQL
- ORACLE
- MySQL
- Caractéristiques des logiciels d'interface (middleware)
- Entity Framework
- Object-relational mapping
- Information Technology Infrastructure Library (ITIL)
Savoir Faire
- Il n'y a pas de savoir-faire spécifique identifié pour cette activité.
Savoir
- Big data analytics
- Modélisation statistique
- Langages de programmation informatique
- Outils de Business Intelligence (BI)
- Apprentissage automatique (machine learning)
- Langage informatique Python
- Langage informatique R
Savoir Faire
- Recherche des liens (statistiques) entre différents ensembles de données
Savoir
- Normes qualité
- Indicateurs de performance (ICP / KPI)
- Gestion du changement
Savoir Faire
- Cherche des possibilités d'amélioration des processus de travail
- Définit des points d'amélioration pour le court et le long terme et les exécute
- Prend en compte la stratégie et le budget
- Rédige des rapports d'informations et/ou d'évolution
- Utilise des outils d'évaluation
Vous pouvez également exercer les métiers suivants :
Les métiers suivants sont également accessibles moyennant une formation complémentaire :
Structures
- Société de conseil
- Entreprise
- Organisme professionnel
- Société de services
- Organisme de crédit
- Etablissement/organisme de recherche
- Pouvoirs locaux
- Organisme d'études et de sondage
Conditions d'exercice
- Déplacements professionnels
Le métier sur le marché de l'emploi
Le métier de data scientist est en pénurie de main d'oeuvre structurelle.
Selon les experts interrogés dans le cadre d'une enquête menée par Le Forem, les difficultés de recrutement seraient liées d'une part à un manque de candidat et d'autre part à une inadéquation des profils recherchés par les employeurs en matière d'expérience, d'étude et de compétences techniques.
C’est un métier susceptible de connaître une forte demande car il est impliqué dans la transition numérique des entreprises, en particulier dans le domaine de l’intelligence artificielle ou du pilotage des activités par la donnée.
Par ailleurs, les employeurs recherchent souvent des candidats bilingues (français-anglais).
Répartition géographique des offres d’emploi (2024)
C'est surtout dans la Région de Bruxelles-Capitale que l’on trouve le plus grand nombre d’opportunités d’emploi (près de la moitié), suivent ensuite les provinces de Hainaut et Liège.
Source : Le Forem
Régime de travail proposé dans les offres d’emploi (2024)
Les offres d’emploi pour ce métier proposent essentiellement des postes à temps plein.
Source : Le Forem
Contrat de travail proposé dans les offres d’emploi (2024)
Les contrats les plus fréquents sont ceux à durée indéterminée (près de 40 % des opportunités) et les contrats dits "autres" (flexi-jobs, étudiant, journalier, etc.).
Source : Le Forem
Principaux secteurs d’activités
Sélection des principaux secteurs d’activités à l’origine des offres d’emploi pour ce métier.
Accès au métier
Obligations
Des prérequis ou obligations légales peuvent s'appliquer pour l'exercice de ce métier.
- Pas d'obligation légale pour l'exercice de ce métier.
Atouts
Les candidats à cette fonction peuvent se démarquer grâce à certains atouts appréciés des employeurs.
Offres
Études
Voici les études associées à ce métier.
Enseignement supérieur
- Master universitaire d'ingénieur(e) civil(e) en mathématiques appliquées
- Master universitaire en sciences des données
- Master universitaire en sciences mathématiques
- Master universitaire en statistiques orientation générale
Formations
Voici les formations associées à ce métier.
Liens
Informations complémentaires
Synonymes et autres appellations
- Analyste de données financières
- Big data analyst
- Consultant décisionnel/ Consultante décisionnelle - Business Intelligence
- Consultant / Consultante en intelligence économique
- Data analyst
- Data miner
- Data scientist
- Développeur / Développeuse décisionnel - Business Intelligence
- Responsable en intelligence économique
Code métier
M140301-2