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Retours aux métiers

Head of Data : le créateur de valeur

Le Head of Data (ou Lead Data Scientist) est responsable de l’équipe data science d’une organisation, en charge de créer un datalab et de le diriger. Il explore les valorisations de données de l’entreprise.

Le rôle de ce data scientist d’origine est de piloter et mettre en œuvre des projets exploratoires avec l’objectif de créer de la valeur à partir de la donnée. Il doit faire émerger de nouvelles idées, repérer les données pertinentes à collecter ou à traiter pour alimenter les algorithmes d’apprentissage machine, des data visualisations… Selon les cas, il encadre l’équipe de data scientists pour identifier ce qu’une meilleure utilisation des données pourrait apporter aux métiers de l’entreprise, en mode exploratoire ; dans certains cas, il doit également avoir une légitimité technique avérée pour animer la communauté scientifique de l’entreprise. Il met en place des processus d’idéation pour identifier des valorisations possibles de données en travaillant en lien avec les directions métiers et leurs équipes de data scientists. Il est également chargé de trouver les sponsors en interne pour financer ses travaux exploratoires, organiser des hackathons internes et mettre en place des datalabs.

Formation :

– mathématiques, statistiques ou informatique (niveau > bac + 5) selon les enjeux de l’entreprise, de ses problématiques données et de la taille des équipes.

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MOTS CLÈS
  • Idéation
  • Projets exploratoires
AU QUOTIDIEN
  • Encadrer les data scientists et gérer les projets
  • Animer la communauté scientifique
  • Faire émerger de nouvelles idées de valorisation des données avec les spécialistes des différents métiers de l’entreprise
  • Explorer de nouvelles solutions
COMPÉTENCES
  • En sciences de données (analyse de données, modélisation, machine learning)
  • Maîtrise de Python, R, Java, Matlab, Spark, écosystème Hadoop
  • Bon relationnel, capacités de vulgarisation, aptitude pour le travail en équipe, rigueur, aptitudes managériales
diagramme de compétences
du Head of Data
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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.

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