1. Data scientist : un magicien qui change la data en service
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Data scientist : un magicien qui change la data en service

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C'est l'un des métiers du "big data" : les data scientists analysent les données collectées par leur employeur ou leur client pour rendre ces informations exploitables. // © Hero Images/ Plainpicture
C'est l'un des métiers du "big data" : les data scientists analysent les données collectées par leur employeur ou leur client pour rendre ces informations exploitables. // © Hero Images/ Plainpicture

Utiliser les masses de données numériques collectées par les divers acteurs de l'économie pour créer des services, c'est l'objectif du data scientist. Plongée dans le quotidien d'un de ces professionnels très recherchés par les entreprises, extraite du guide “Les Métiers de demain” de Martin Rhodes.

Les entreprises, Internet ou encore les objets connectés collectent de plus en plus de données sur les individus et leurs actions. Le big data est le fait d'analyser ces données et de leur donner une valeur, commerciale ou autre. Le mot est dans la bouche de tous les professionnels du numérique. Matthieu, 28 ans, est data scientist chez Dataiku, une start-up qui propose des applications à partir de données. Il nous explique son métier au travers d'une mission réalisée.

Parkeon est l'entreprise qui gère les parcmètres en France. Elle dispose des informations recueillies par ses machines : à 9 heures, un usager a mis 2 € pour stationner pendant deux heures. Parkeon souhaite utiliser ces informations et développer une application mobile pour aider les automobilistes à trouver une place de parking.

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Matthieu récupère les données des parcmètres et les trie. Certaines sont inutiles ou nécessitent d'être retravaillées (le format de la date et de l'heure), d'autres comportent des erreurs – lorsqu'un(e) automobiliste glisse dans l'automate une pièce étrangère, par exemple.

Les données sont désormais exploitables. Matthieu se demande alors comment les enrichir à l'aide de sources extérieures pertinentes. Il décide d'ajouter des informations sur la rue : commerçante ou résidentielle, école ou salle de concerts à proximité, etc. Ces données, notamment récupérées sur Internet, lui permettent d'affiner les prédictions. Une rue proche d'une salle de concerts offrira peu de place un vendredi ou samedi soir, par exemple.

Vient alors la phase dite de “modélisation prédictive”. Matthieu construit un algorithme, une formule mathématique complexe à plusieurs variables. Ces variables sont par exemple le jour de la semaine, l'heure, etc. L'algorithme permet de faire des prédictions très précises sur le nombre de places restantes. “La méthode est scientifique. Je remets en question, je modifie les variables et teste l'algorithme”, confie le jeune data scientist.

Il ne reste plus qu'à développer l'application, à créer une interface et un visuel. Son choix se porte sur un système de géolocalisation. Les rues colorées en vert offrent des places.

Matthieu est diplômé du master intelligence artificielle et décision de l'université Pierre-et-Marie-Curie.

• Le mot du métier

Open data : lorsqu'une entreprise, une collectivité territoriale ou encore un gouvernement met en ligne certaines des données dont il dispose.

• La boîte à outils

MOOC : on trouve, sur les plateformes de cours en ligne, des vidéos très bien faites qui introduisent à la science des données.

• La rémunération

Les data scientists sont des profils très recherchés par les entreprises et le salaire d'un débutant oscille entre 35.000 et 45.000 € par an.

POUR ALLER PLUS LOIN
À découvrir aux Éditions de l'Etudiant :
Les Métiers de demain”,
par Martin Rhodes.

Sommaire du dossier
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