Si vous cherchez à embaucher un consultant en data science pour aider votre entreprise à atteindre ses objectifs, il est important de prendre le temps de choisir le meilleur expert pour répondre à vos besoins. Mais comment s’y prendre ? Quelles sont les qualités et les compétences à rechercher chez un consultant en data science ?
En se basant sur l’analyse de données, les entreprises peuvent mieux comprendre les attentes des consommateurs. Elles sont capables de s’adapter à une demande en constante évolution, et de développer les produits adéquats pour y répondre.
C’est la raison pour laquelle de plus en plus d’entreprises cherchent à tirer profit de leurs données pour prendre de meilleures décisions et accélérer leur croissance. Pour y parvenir, l’expertise d’un data scientist est indispensable.
Toutefois, à l’heure actuelle, le nombre de data scientists en activité est largement insuffisant pour couvrir les besoins des entreprises du monde entier. De nombreuses organisations se tournent donc vers un consultant qui a suivi une formation de data scientist.
Qu’est-ce qu’un consultant en data science ?
Un consultant en data science a pour rôle d’accroître les capacités analytiques du client, et de l’aider à développer des compétences. Il doit comprendre le fonctionnement de l’entreprise et les spécificités de son secteur d’activité, pour lui permettre d’exploiter pleinement les données. Cet expert aide l’entreprise à construire sa stratégie, à développer un modèle et à former les employés.
Il commence par explorer les possibilités offertes par les données, et créer un plan. En fonction de l’industrie du client, la méthode de collecte de données, les normes à respecter et les objectifs peuvent être très différents.
Après avoir créé la stratégie de data science de l’entreprise, le consultant doit valider son implémentation. Il doit s’assurer qu’elle permette d’extraire des informations exploitables à partir des données brutes, notamment en menant des tests.
En outre, le consultant en data science peut se charger de concevoir et de développer un data product ou un outil interne. Il forme aussi les employés pour augmenter leur “data literacy” et leur capacité à tirer profit de la stratégie de science des données mise en place.
Quelles sont les étapes du conseil en Data Science ?
La plupart des consultants en data science commencent par définir les problèmes à résoudre grâce aux données. Ceci permet d’identifier les opportunités de création de valeur basées sur les données. Les cas d’usage les plus communs sont l’optimisation des processus internes, l’amélioration de l’expérience client ou l’expansion du portefeuille de produits.
Le consultant cherche ensuite les sources de données à utiliser pour le projet. Il peut s’agir de sources internes comme les systèmes CRM du client, ou de sources tierces telles que le web et les réseaux sociaux.
Par la suite, l’expert se charge de construire un nouveau modèle de données ou de sélectionner un modèle existant adapté aux problèmes du client. Ces modèles sont testés sur les données du client pour découvrir des informations exploitables.
L’étape suivante consiste à convertir les informations en actions. Le consultant crée un plan incluant tous les changements de processus et de technologies à mettre en place, et le déploiement des modèles construits dans le cadre du projet.
Il supervise ensuite l’adoption des outils de data science par son client, notamment si la science des données ne fait pas encore partie de la culture de l’entreprise. Ceci passe notamment par la formation des employés, l’implémentation des actions prescrites, et la gestion du changement.
Enfin, le professionnel aide à construire l’infrastructure informatique et la gouvernance des données de l’organisation. Le but est de s’assurer que l’amélioration des performances se poursuive à long terme.
Compétences et qualités d’un consultant en Data Science
Une équipe de consultants en data science doit suivre les meilleures pratiques de collaboration, et sa stratégie doit permettre de tirer profit des données dans tous les départements de l’organisation.
Dans certains cas, il peut être préférable de choisir deux consultants différents pour la conception stratégique et sa validation. Ceci peut faciliter la détection d’éventuels problèmes.
Afin de vérifier son expertise industrielle et sa connaissance du domaine, vous pouvez lui poser des questions spécifiques en entretien. Une autre façon de vérifier la qualité d’un consultant est d’évaluer le succès de ses autres clients.
De manière générale, un consultant en data science doit posséder de solides compétences techniques en programmation et en gestion de données. Il doit aussi connaître les algorithmes et modèles de machine learning.
En outre, cet expert manie les frameworks et bibliothèques de data science comme PyTorch, TensorFlow pour les réseaux de neurones, et Scikit-learn pour le machine learning. En termes de qualités personnelles, il doit faire preuve d’enthousiasme pour la résolution de problèmes et le travail en équipe.
Pour conclure, au moment de sélectionner un consultant en data science, les trois principaux critères à prendre en compte sont l’expérience, la connaissance du secteur d’activité de votre entreprise et les compétences en science des données. Prenez soin de choisir un expert capable de vous permettre de profiter des bienfaits de la data science sur le long terme.
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