A la fois analytique, logique et technique. Cela dit, les aptitudes à la créativité et à la communication apparaissent comme marquantes. Après avoir interrogé 596 professionnels, SAS est parvenu à définir les 10 profils types du data scientist.
De la recherche médicale au marketing, en passant par les services financiers ou la prévention des incendies, SAS a enquêté dans tous les secteurs. S’il n’y a pas un, mais plusieurs profils, tous sont jeunes, geeks… et stressés!
55% des data scientists ont moins de trois ans d’ancienneté dans ce métier! 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 interrogés).
Les 10 profils de data scientists identifiés:
– Geek (41%): naturellement porté sur la technique, avec de grandes capacités logiques et analytiques, il représente le plus grand groupe au sein des data scientists; porté sur les détails et les faits, il ne fonde pas ses décisions sur les émotions.
– Gourou (11%): enthousiaste et pré-disposé aux thèmes scientifiques et techniques, il présente de solides compétences sociales et communicatives, fortement persuasives.
– Pilote (11%): cet individu pragmatique, confiant et sûr de lui, se concentre sur les résultats; il représente le chef de projet ou meneur d’équipe idéal.
– Statisticien (11%): très doué pour la technique, il se fait peu entendre en interne, préférant se concentrer sur la préparation des données, l’analyse statistique et le suivi qualité.
– Fournisseur (7%): comme le pilote, il est proactif et adapté au management d’équipes; il est aussi bien concentré sur le succès du projet que sur la compréhension en profondeur des détails techniques.
– Évangéliste (6%): c’est un communicant, avec en apparence moins de compétences techniques que le gourou par exemple; il est très valorisé pour sa posture enthousiaste, qui peut l’amener à présenter les résultats des projets big data.
– Les autres personnalités (13%):
> Explorateur: orienté vers de nouvelles approches ou méthodes, notamment par le développement d’algorithmes,
> Chercheur: de grandes connaissances techniques associées à la volonté de trouver des solutions,
> Professeur: la capacité à transmettre le savoir et inspirer les collaborateurs,
> Pilier: un important membre de l’équipe qui fournit le soutien et la coordination.