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Infographie Les 10 profils de data scientist

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Compétences techniques, mathématiques, aptitudes à la communication... Le data scientist serait-il le mouton à cinq pattes ? SAS, spécialiste du business analytics, dresse 10 profils types. Un profil majoritaire se dégage : le geek.

Comment exploiter et tirer profit du Big Data? Grâce à un data scientist ! Un profil que les entreprises s'arrachent. Mais quelles qualités pour ce spécialiste de la donnée ? Les entreprises attendent beaucoup du data scientist : des compétences techniques, mathématiques, mais aussi sur les métiers et des aptitudes à la communication. Pourtant, 55% des data scientists ont moins de trois ans d'ancienneté dans ce métier !

SAS, spécialiste de la business analytics, dresse 10 profils types. Le plus courant est le geek (41%). Naturellement porté sur la technique, il est doté de grandes capacités logiques et analytiques. Viennent ensuite le gourou (11%), le pilote (11%), le statisticien (11%), le fournisseur (7%) et l'évangéliste (6%). Enfin, les autres profils types sont : l'explorateur, le chercheur, le professeur et le pilier.

Un poste sous pression

Autre point mis en avant par l'étude : plus d'un quart des data scientists interrogés sont contraints de s'adapter afin de remplir des fonctions qui ne correspondent pas tout à fait à leurs compétences ou leur personnalité. Cette pression génère un fort niveau de stress professionnel, pour 55% des data scientists sondés. "Les entreprises doivent mieux identifier et définir ce qu'elles attendent de ces profils pour éliminer cette sensation de stress souvent liée à une méconnaissance de l'organisation et à des objectifs mal définis", avance Ariane Liger-Belair, directeur du programme académique de SAS France.

Méthodologie : étude réalisée, auprès de 596 professionnels des "data sciences" en Grande-Bretagne et en Irlande et publiée en décembre 2014.

Pour aller plus loin, vous pouvez consulter l'article suivant :

- Data scientist, un métier d'avenir





Des postes sous pression : de grandes responsabilités sans l'appui de l'expérience