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Les données sont devenues un enjeux majeur avec la numérisation de masse et l'expansion des réseaux sociaux. Le Big Data représente une manne d'informations précieuses pour les entreprises qu'il faut savoir traiter. Le métier de Data Scientist a donc toujours une place importante et ses compétences sont très recherchées. Découvrez ce qu'est vraiment la data science et quel intérêt vous avez à vous y former! La date science, c'est quoi exactement? Le métier d'un data scientist consiste à analyser et à interpréter des informations numériques. Ces données peuvent venir d'une application, d'un logiciel ou d'un site internet et permettent d'orienter ses stratégies grâce aux informations qu'elles délivrent. C'est le rôle du data scientist de savoir ce qu'il faut retirer comme conclusion de la masse des données qui sont récoltées. Ordinateur portable pour data scientist economiste. Il doit en trouver une valeur à exploiter. A voir aussi: Netflix Smart Downloads maintenant aussi disponible sur iOS Pour réussir cette mission, il conçoit et modélise des algorithmes afin que la base de données soit traitée automatiquement.
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Des chiffres qui pourraient vite s'emballer dans les années à venir, au regard du nombre encore minoritaire des entreprises ayant fait le grand saut du big data (seulement 20% des entreprises utilisent l'analyse de données en masse aux Etats-Unis). « Il faudrait que le métier soit moins élitiste, et que comme au Canada ou aux Etats-Unis, des formations courtes voient le jour pour toute la partie data mining » dira Jean-Paul Isson, dont l'un des métiers est d'encadrer une certification data en un an à Montréal. Devenir data scientist : formations, débouchés, salaire.... L'expert en analyse prédictive n'a aucun complexe à avouer que chez Monster, « on est justement en train de faciliter les procédures juridiques pour embaucher plus facilement des jeunes diplômés indiens et chinois ». Champ des compétences du data scientist (Wide/Micropole) Car être data scientist signifie aujourd'hui, capter, structurer, analyser, modéliser des données en masse, sans compter la partie développement de programmes ou la maîtrise de langages informatiques comme Python et SQL.
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