Data Scientist

Le pitch

Pour être Data Scientist il faut être meilleur en maths qu’un développeur et meilleur développeur qu’un matheux !

Un Data Scientist utilise des données pour identifier et résoudre des problèmes complexes.

Certains Data Scientists travaillent plutôt côté clients et vont donc essayer de comprendre les problématiques métier, adapter les algorithmes de machine-learning et les tester pour délivrer la meilleure qualité prédictive possible. D’autres Data Scientists travaillent davantage côté R&D et vont donc inventer de nouveaux algorithmes mais ne seront jamais en relation avec des clients.

Il n’existe pas d’école pour devenir Data Scientist. En général les Data Scientists ont plutôt un passé de scientifiques (maths, biologie, physique, etc).

Quelques extraits

La grande différence avec un Data Analyst est le côté “exploratoire” du métier de Data Scientist. Un Data Scientist ne connaît pas forcément le problème en amont.

Quels outils j’utilise ? Python pour le code, Sublime Text comme éditeur de code et Slack pour la communication interne

Simon Boissinot

Data Scientist @Tinyclues

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