Que vous soyez data scientist, en phase de prĂ©paration dâun entretien ou bien recruteur, cet article devrait vous intĂ©resser. Afin de rĂ©diger cet article, nous sommes partis dâun constat simple : les bons data scientists possĂšdent souvent les mĂȘmes qualitĂ©s.
Si vous ĂȘtes data scientist et que vous travaillez en tĂ©lĂ©travail, consultez nos conseils pour ĂȘtre efficace en tĂ©lĂ©travail.
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Nous avons donc décidé de révéler au grand jour les 6 qualités primordiales de tout data scientist.
Les qualités que nous avons listées ci-dessous sont applicables à tout type de métier dans la data. Ces qualités sont donc notamment valables pour des data scientists, data analysts, business analysts, et bien plus !
â QualitĂ© data scientist #1 : La rigueur
Le mĂ©tier de data scientist nĂ©cĂ©ssite une grande rigueur. Manipuler de gros volumes de donnĂ©es afin de leur donner une interprĂ©tation ne doit laisser que peu de place au hasard. Toutes les possibilitĂ©s doivent ĂȘtres Ă©tudiĂ©es minutieusement et rien ne doit ĂȘtre laissĂ© au hasard dans ce mĂ©tier.
Un data scientist qui n’est pas rigoureux ne sera jamais un bon data scientist !
đŁ QualitĂ© data scientist #2 : Avoir l'esprit critique
Un bon data scientist ne se contente pas seulement de mettre en place des algorithmes. Il doit ĂȘtre en mesure d’avoir un esprit critique sur son travail afin de constamment chercher Ă remettre en question le fonctionnement de ses algorithmes, dans le but de les amĂ©liorer.Â
đ QualitĂ© data scientist #3 : Avoir un intĂ©rĂȘt pour l'activitĂ© de l'entreprise
Le data scientist va manipuler des donnĂ©es en relation directe avec l’activitĂ© de votre entreprise.Â
Afin de bien comprendre ce qu’il fait, il doit avoir une comprĂ©hension parfaite de votre activitĂ©, de son fonctionnement, de la maniĂšre dont sont rĂ©coltĂ©es les donnĂ©es, et bien plus ! Difficile d’interprĂ©ter des donnĂ©es que l’on ne maitrise pas sur le bout des doigt. L’interprĂ©tation pourrait ainsi ĂȘtre biaisĂ©e.
đđ» QualitĂ© data scientist #4 : Savoir communiquĂ©
Un bon data scientist doit savoir communiquer et s’exprimer avec aisance. Il peut ĂȘtre amenĂ© Ă vulgariser le fonctionnement d’un algorithme pour une Ă©quipe non technique. Si il n’est pas capable d’expliquer, autrement que techniquent, le fonctionnement de cet algorithme, personne ne saura rĂ©ellement ce qu’il fait. Le travail du data scientist n’aura donc que trĂšs peu d’intĂ©rĂȘt.
ⱠQualité data scientist #5 : La persévérance
De nombreux imprĂ©vus peuvent arriver lors d’un projet de data science. Le traitement des donnĂ©es qui prend plus de temps que prĂ©vu. Des donnĂ©es stockĂ©es dans diffĂ©rents outils Ă regrouper au sein d’un mĂȘme algorithme. Toutes ces choses non prĂ©vues initialement peuvent considĂ©rablement allonger la durĂ©e d’un projet.Â
Un data scientist doit donc faire preuve de persĂ©vĂ©rance. C’est aussi le cas lors de la crĂ©ation d’un algorithme. En data science, il n’y a pas de recette magique, de nombreuses itĂ©rations et tests sur l’algorithme doivent ĂȘtre effectuĂ©s afin d’arriver Ă une version optimale qui convienne Ă toutes les parties prenantes.
đĄ QualitĂ© data scientist #6 : La curiositĂ©
Les nouvelles technologies en matiĂšre de data science Ă©voluent rapidement et de jour en jour. Il faut donc rester Ă l’affut des derniĂšres librairies oĂč mise Ă jour de frameworks disponibles afin de rester Ă jour.
Un bon candidat pour un poste de data scientist est souvent un candidat passionné par son métier, qui lit réguliÚrement des articles sur des nouveaux outils ou méthodes de travail.
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