Le métier de data scientist est un métier qui intéresse aujourd’hui de nombreux jeunes diplômés et même des professionnels. Il s’agit d’un métier passionnant, qui offre de nombreuses possibilités d’avancement et surtout une rémunération très intéressante. Mais pour profiter de tous les avantages qu’il offre, il faut avoir des compétences précises et une qualification professionnelle.
Tout ceci est nécessaire pour vous permettre d’exercer ce métier dans les meilleures conditions et accomplir toutes les tâches qui vous seront confiées. Ici, nous n’allons pas nous intéresser aux connaissances ou aux formations professionnelles nécessaires pour ce poste. Mais nous vous exposerons plutôt les compétences personnelles que vous devez avoir pour être un bon data scientist.
Avoir l’esprit critique
La première qualité du professionnel en data science, c’est d’avoir l’esprit critique. A ce niveau, les compétences que l’on attend de vous sont :
• Savoir analyser les questions de manière objective, et en faire de même pour les hypothèses et les résultats
• Etre en mesure de comprendre quelles sont en réalité les ressources essentielles dont vous aurez besoin pour résoudre une problématique
• Réussir à envisager les problématiques qui se présentent à vous sous un angle différent.
Savoir communiquer de manière efficace
Il est vrai que pour devenir un data scientist vraiment efficace et performant, il faut avant tout se former à la data science. Mais comme nous l’avons souligné plus haut, les formations académiques et professionnelles ne suffisent pas toujours. Il faut en plus avoir des qualités personnelles, parmi lesquelles on retrouve la capacité à être un bon communicateur. Ici les compétences que vous aurez à développer sont :
• Savoir communiquer les informations à votre disposition, en soulignant la valeur des actions
• Savoir expliquer le sens des informations que vous transmettez, dans des termes pertinents pour chaque métier de l’entreprise
• Savoir transmettre le processus de recherche ainsi que les différentes suppositions qui vous mènent à la conclusion finale.
Avoir une approche proactive de la résolution des problèmes
Cette qualité est nécessaire pour réussir à mieux gérer les différents problèmes que vous rencontrerez en entreprise. A ce niveau, les compétences que vous aurez à développer sont :
• Réussir à comprendre comment envisager une problématique, grâce à l’identification préalable des suppositions et des ressources existantes.
• Savoir identifier les opportunités et réussir à expliquer des problématiques et les solutions
• Savoir jouer au détective afin d’identifier les méthodes les plus efficaces qui permettent d’obtenir les bonnes réponses.
Avoir de la curiosité intellectuelle
La curiosité intellectuelle est une qualité nécessaire pour de nombreux professionnels parmi lesquels on retrouve le data scientist. Alors si vous souhaitez exercer ce métier, vous aurez à développer les compétences suivantes :
• Toujours aller plus loin et savoir que les résultats superficiels et les suppositions initiales peuvent cacher autre chose
• Ne jamais se contenter d’une seule réponse ou s’en satisfaire
• Savoir orienter les recherches pour trouver les réponses que vous attendiez
• Réussir à être plus créatif en cherchant à en savoir davantage.
Avoir la sensibilité métier
Lorsqu’on parle de sensibilité métier, cela implique que vous devez avoir plusieurs compétences parmi lesquelles on retrouve les suivantes :
• Savoir comprendre les métiers de l’entreprise et leurs attentes spécifiques
• Savoir traduire les données à votre disposition en résultats pertinents et utiles pour l’entreprise
• Savoir quelles sont les problématiques métier que vous aurez à résoudre et la raison pour laquelle vous devez les résoudre.
Comme vous pouvez le voir, le professionnel data scientist se doit d’avoir plusieurs cordes à son arc et développer de nombreuses compétences. Non seulement il doit suivre une formation qualifiante pour avoir les compétences requises pour le poste, mais en plus, il doit avoir des qualités personnelles qui l’aident à exceller dans son domaine.