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Retours aux métiers

Consultant Data & Analytics : l’artisan de la donnée

Le consultant data intervient auprès de diverses organisations. Selon les cas, il peut les aider à définir leur stratégie data sur le long terme, mettre en place des business units spécifiques, ou encore développer des outils pour des clients.

Sa vision très large des écosystèmes de la donnée permet au consultant data d’apporter son assistance et son savoir-faire, aussi bien aux équipes de data scientists qu’aux entreprises n’ayant pas ces compétences en interne. Il est chargé de préciser à une organisation ce qu’elle peut attendre de ses données (y compris hors de ses domaines les plus courants) et d’apporter une réponse opérationnelle. Tour à tour data scientist et expert métier, il est en contact avec les opérationnels métiers et avec l’ensemble des personnes agissant sur les données, des ingénieurs big data aux chief data officers. Il a un rôle clé dans la préparation des données en amont et dans le dépouillement en aval.

Formation :

– école d’ingénieur ou de commerce ;

– les data scientists, les data analysts, les ingénieurs big data et les architectes big data peuvent devenir des consultants s’ils ont des qualités de communication, un bon relationnel, des capacités de synthèse et l’appétence pour la diversité de métiers de leurs clients.

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MOTS CLÈS
  • Diffusion de la culture de la donnée
  • Diversité de situations
AU QUOTIDIEN
  • Animer des comités de direction, des ateliers d’émergence de besoin
  • Découvrir et comprendre un métier
  • Identifier les problèmes sur lesquels la donnée peut ou non aider
  • Manipuler les données, coder, tester de nouvelles approches techniques
  • Assurer une veille technologique
COMPÉTENCES
  • Bonne connaissance de l’écosystème data
  • Compréhension des enjeux métier
  • Capacité à structurer des projets (organisation, suivi, rétroplanning)
  • Créativité, curiosité
diagramme de compétences
du consultant data & analytics
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Peut-on laisser un algorithme apprendre tout seul ?

A la différence de l’apprentissage supervisé, le contexte non supervisé est celui où l’algorithme doit opérer à partir d’exemples non annotés.

En savoir plus

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