Le rôle d'un Data Miner implique principalement l'exploration et l'analyse de grands ensembles de données pour découvrir des modèles, des tendances et des relations significatives qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions commerciales informées. Voici un aperçu détaillé de ce que ce rôle implique :
Responsabilités :
- Collecte des données : Rassembler des ensembles de données provenant de différentes sources, qu'elles soient structurées ou non structurées.
- Nettoyage des données : Traiter les données pour en garder l’essentiel et garantir une qualité et fiabilité des résultats.
- Exploration des données : Explorer les données en utilisant des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des modèles, des tendances et des relations cachées.
- Modélisation des données : Développer des modèles analytiques et des algorithmes prédictifs pour extraire des insights significatifs à partir des données et résoudre des problèmes commerciaux spécifiques.
- Évaluation des modèles : Évaluer les performances des modèles prédictifs en utilisant des métriques appropriées et en effectuant des tests de validation croisée pour garantir leur précision et leur généralisabilité.
- Interprétation des résultats : Interpréter les résultats de l'analyse des données et communiquer les conclusions aux parties prenantes internes, en mettant en évidence les implications commerciales et les recommandations pour l'action.
- Optimisation des processus : Collaborer avec les équipes métier pour intégrer les insights issus de l'analyse des données dans les processus opérationnels et améliorer les performances de l'entreprise.
Compétences requises :
- Maîtrise des outils et des techniques d'analyse de données : Expérience pratique avec des outils de traitement des données tels que Python, R, SQL, ainsi qu'avec des bibliothèques et des frameworks d'apprentissage automatique et de science des données.
- Compétences en statistiques et en mathématiques : Solides compétences en statistiques, en probabilités et en mathématiques pour comprendre et appliquer des méthodes analytiques avancées.
- Compétences en programmation : Capacité à écrire du code pour automatiser des tâches de prétraitement des données, d'analyse et de modélisation, en utilisant des langages de programmation tels que Python, R, ou SQL.
- Compétences en visualisation des données : Capacité à communiquer efficacement des résultats complexes en utilisant des techniques de visualisation des données, telles que les graphiques, les tableaux de bord interactifs, etc.
- Curiosité et créativité : Capacité à poser des questions pertinentes sur les données et à explorer de nouvelles approches pour résoudre des problèmes complexes à l'aide de données.
Tâches quotidiennes :
- Collecter et prétraiter les données à des fins d'analyse.
- Explorer les données pour identifier des tendances et des modèles significatifs.
- Développer et évaluer des modèles analytiques et prédictifs.
- Interpréter les résultats de l'analyse des données et communiquer les conclusions aux parties prenantes internes.
- Collaborer avec les équipes métier pour intégrer les insights issus de l'analyse des données dans les processus opérationnels.
Aspect financier :
Le salaire pour un junior est d’environ 40 000€ à 60 000€ par an.
Et pour un senior le salaire est d’environ 70 000€ à 100 000€ par an.
Pour gagner en expérience, il est évidemment essentiel de réaliser plusieurs stages pendant le cycle de formation mais si possible de réaliser aussi un contrat en alternance.
Études :
Un diplôme de niveau master ou doctorat en informatique, en statistiques, en mathématiques appliquées, en science des données ou dans un domaine connexe est souvent requis. Une expérience pratique avec des techniques d'analyse de données et des outils de data mining est également nécessaire.
En résumé, un Data Miner joue un rôle crucial dans l'exploration et l'analyse des données pour extraire des insights significatifs qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions commerciales informées et améliorer les performances de l'entreprise.
N'hésitez pas à consulter nos autres articles concernant les métiers de la Data Science !
5 rue Legraverend, 75012 Paris
50 Rue de Pontoise, 95870 Bezons
DD ID: 0072197
NDA: 11950759295
SIRET: 832 566 038 00036
UAI: 0952274F
La certification qualité a été délivrée au titre de la catégorie suivante :
L.6313-1 - 1° Actions de formation
