Qu’est-ce qu’un data scientist ?

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Avec le développement des moteurs de recherche et l’abondance des données, il est nécessaire de pouvoir traiter ces informations de plus en plus abondantes. On assiste à une importante augmentation de la puissance de traitement des ordinateurs. La capacité de stockage et la masse d’informations disponible entraînent une croissance exponentielle de la quantité de données qui pourrait être interprétée par un analyste ou un gestionnaire de fonds. En même temps, un nouveau type de métier voit le jour : les « data scientists ». Ce sont de véritables professionnels des données. Ils combinent une expertise en traitement des données avec un attrait pour la finance.

Un métier en vogue

Un data scientist (ou spécialiste des données) applique des méthodes scientifiques à des questions économiques et financières pratiques. Les data scientists collectent, analysent et traitent des données. Ces tâches visent à rendre les données abordables pour le développement du business d’une société. Une application classique de la science des données (data science) est celle des « moteurs de recommandation ». On retrouve ces moteurs qui suggèrent des produits qu’un client pourrait vouloir acheter sur Amazon ou des recommandations de films sur Netflix. Les algorithmes qui alimentent ces moteurs de recommandation sont complexes. Ils sont difficiles à exécuter en masse. En effet, la quantité de données est telle qu’elle ne peut pas tenir dans la mémoire d’un seul ordinateur. Cependant, il faut être conscient des limites de la science des données. Les pressions exercées pour obtenir des réponses simples peuvent souvent produire des résultats trompeurs.

Combiner investissement et data science

Quand on parle de données, il s’agit d’une masse d’informations allant des données géospatiales aux chiffres du commerce international en passant par les données démographiques. Cela signifie donc bien plus que des données de marché ou financières. On parle alors souvent de big data.  Le métier de data scientist a intégré le monde de la gestion. A côté des analystes et des gérants de fonds, les data scientists jouent désormais un rôle déterminant dans le choix des valeurs en portefeuille. Les compétences d’un bon spécialiste des données et d’un bon investisseur sont étonnamment complémentaires. Les bons data scientists ont plusieurs qualités. Ils développent, en général, une bonne connaissance des mathématiques et des statistiques. Ils sont experts en programmation et les algorithmes n’ont pas de secrets pour eux. Dans ce métier, une bonne compréhension de l’entreprise, de l’origine des données et de la façon dont elles sont appliquées est indispensable. Des informaticiens possédant d’excellentes compétences en communication et une curiosité intellectuelle peuvent ainsi travailler en étroite collaboration avec les gérants de fonds.

Les data scientists combinent à la fois la gestion du big data et l’intelligence artificielle. Ils parlent aussi d’intelligence augmentée. Les informations sur la perception de la marque, l’affluence des clients, les données de localisation, même les temps de conduite sur les réseaux routiers, peuvent toutes être exploitées pour fournir des vues utiles sur les perspectives à long terme d’un projet donné. Sur cette base, ils fournissent diverses observations aux gérants de fonds.

Source : Schroders

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