L'un des objectifs fondamentaux d'un Scientifique des données est d'aider votre entreprise à prendre des décisions plus rapides et plus judicieuses, afin que vous puissiez être au sommet de votre secteur.
L'emploi d'un data scientist est bénéfique lorsque vous avez besoin d'aide pour collectez, nettoyez, visualisez et, surtout, donnez un sens correct aux données de votre organisation. En faisant appel à une équipe d'experts en données qui travailleront avec vous, vous serez en mesure de prendre de meilleures décisions commerciales sur la base des données dont vous disposez et de gérer votre entreprise grâce à différents pipelines de données. Cela vous aidera à faire de meilleures propositions commerciales, de meilleurs produits et, en fin de compte, à mieux répondre aux besoins de vos clients, en tirant parti de votre avantage concurrentiel.
Jetons un coup d'œil à pourquoi la science des données est importante pour votre entreprise, et quoi compétences à rechercher lors de l'embauche d'un data scientist.
L'idée d'une entreprise axée sur les données est en train de s'enraciner profondément dans l'esprit de la culture d'entreprise, c'est-à-dire la culture des données devient lentement une culture d'entreprise. Et s'il y avait un moment pour prendre une longueur d'avance, c'est bien celui-ci. Voici les 5 principales raisons pour lesquelles la science des données est si importante pour votre entreprise aujourd'hui.
1. Vous aide à développer votre activité
Les entreprises les plus performantes utilisent des outils de visualisation des données en association avec des outils d'analyse pour comprendre données complexes. Les entreprises recherchent scientifiques des données pour les aider à adopter un approche axée sur les données. En fait, 59 % des organisations du monde entier utilisent l'analyse des mégadonnées (MicroStrategy, 2020). Un data scientist peut vous aider à trouver nouveaux marchés potentiels intéressé par votre produit, et afin d'identifier de nouveaux clients, vous devez avoir une bonne idée de ce à quoi ressemble votre clientèle actuelle. La science des données peut également détecter de nouvelles tendances ou déterminer quels articles en stock auront immédiatement le plus d'impact sur les ventes.
2. Vous pouvez mieux comprendre vos clients
Comportements des clients sont en constante évolution, et sans l'aide d'un data scientist, il devient difficile de les suivre. Airbnb, par exemple, qui aide les voyageurs et les hôtes à trouver et à louer des logements, a récemment étudié le comportement des utilisateurs lors de recherches en ligne et modifié son algorithme pour fournir des résultats plus personnalisés. Les réservations et les réservations ont augmenté en conséquence. Un développeur pourrait dénicher ce type de aperçu sur le comportement de votre clientèle à des fins d'analyse des données afin améliorer la stratégie de votre entreprise.
3. Vous êtes au cœur de la prise de décision
Alors que les entreprises adoptent une approche d'analyse des données, les départements de science des données jouent un rôle crucial dans leur survie. Ainsi, un data scientist travaillant au sein de votre équipe vous aidera toujours à prendre la meilleure décision en fonction des meilleure action suivante comme le montrent les données collectées, en éliminant les émotions et la priorité de l'équation.
4. Il améliore les prévisions
En utilisant des données actuelles et historiques, vous pouvez prévoir les tendances et les prévisions futures. Avec l'évolution constante de notre vie quotidienne, la science des données peut apporter de meilleures informations en identifiant des modèles que nous ne voyons peut-être pas toujours. Les prévisions vous permettent de prendre des décisions commerciales liées à l'analyse des données et d'établir des stratégies basées sur les données. Les décisions financières et opérationnelles sont basées à la fois sur les conditions actuelles du marché et sur les prévisions pour l'avenir. Les données passées sont compilées et examinées pour découvrir des modèles, qui sont ensuite utilisés pour prévoir les tendances et les changements futurs.
5. Le Big Data est partout
Si vous regardez autour de vous, il y a de fortes chances qu'un ordinateur soit l'une des premières choses que vous repérez. Si ce n'est pas un ordinateur de bureau ou un ordinateur portable traditionnel, un simple smartphone. En utilisant ces machines, nous créer une énorme quantité de données chaque jour. Comment ? En tweetant simplement ou en partageant des publications sur Instagram. Ces données, dans leur forme simplifiée à l'extrême, sont appelées Big Data. Comprendre le Big Data, c'est comprendre les données dans leur forme la plus complexe, et cette compréhension aide les organisations à exploiter leurs données et à les utiliser pour identifier de nouvelles opportunités. Cela conduit à des mouvements commerciaux plus intelligents, des procédures plus efficaces, des profits plus élevés et des clients plus satisfaits.
Data Scientist est l'un des emplois qui connaît la croissance la plus rapide de ces dernières années en raison de forte demande des entreprises. Avant d'examiner comment et ce à quoi vous devez faire attention lors de l'embauche d'un data scientist, la première chose à savoir est que il n'y a pas deux rôles de data scientist exactement identiques.
Contrairement aux rôles d'avocat ou de médecin, par exemple, Data Scientist est un titre de poste relativement nouveau et à la mode. Par conséquent, il existe une grande incohérence entre les rôles qui portent ce titre, ce qui entraîne une variabilité dans la vie quotidienne des professionnels qui occupent ce rôle.
Il existe de nombreux titres de poste alternatifs qui sont accompagnés d'une description de poste de Data Scientist. Ils incluent :
Nous avons déjà indiqué précédemment que nous pouvons classer Les data scientists sont axés sur la recherche, les affaires ou le développement. En général, ce sont les principales compétences techniques et générales qu'ils devraient tous posséder.
Au-delà de l'expertise technique mentionnée ci-dessus, vous devez également prendre en compte certaines compétences générales lors de l'embauche d'un data scientist. Il ou elle doit posséder les compétences générales et les exigences suivantes :
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Bien que la compétence technique soit indispensable pour recruter une équipe de scientifiques, elle ne peut pas être la principale exigence. La mise en place et le maintien d'une équipe de data science à forte valeur ajoutée exigent stratégie globale à long terme, vous devez donc vous assurer que vous recrutez le bon data scientist.
Si vous souhaitez constituer vous-même une équipe, les meilleurs endroits pour trouver des équipes qualifiées de Data Scientists sont les suivants : LinkedIn, Upwork, Porte vitrée et Camp de données.
D'un autre côté, vous pourriez envisager une approche différente si vous souhaitez une stratégie plus robuste et extension du personnel c'est peut-être exactement ce que vous recherchez. Les principaux avantages de l'extension de la capacité de votre équipe grâce à des compétences spécialisées sont la possibilité de évoluez plus rapidement, réduction des coûts d'exploitation et de location, ont accès à un plus large vivier de talents, plus élevé flexibilité pour élargir votre équipe et accéder au savoir faire du fournisseur de services.
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Scientifique des données qui aime résoudre des problèmes complexes. Pendant mon temps libre, je cuisine, je fais de longues promenades et je lis des articles sur la génomique et la nutrition.
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