Les entreprises sont en quête constante de nouveaux talents pour traiter leurs données. Le data scientist est l'un d'entre eux.
Quelles sont les qualités et les compétences qui en font un profil si recherché ?
Les compétences nécessaires dans ces domaines
Le data scientist utilise des langages de programmation comme Python, R, SQL et Scala, ainsi que des bibliothèques spécialisées comme Pandas, NumPy et Scikit-learn pour concevoir des modèles prédictifs performants. Ses compétences en modélisation statistique avancée, qui inclut la régression, la classification, le clustering et l'analyse de séries temporelles, lui permettent d'identifier les tendances et les patterns sous-jacents. Grâce à des outils de visualisation puissants, il transforme les données brutes en insights clairs et actionnables, facilitant ainsi la prise de décision stratégique.
Sa familiarité avec les plateformes cloud (AWS, Azure, GCP) lui permet de mettre en œuvre des architectures scalables horizontalement et verticalement. En s'appuyant sur l'apprentissage automatique, il met au jour des anomalies et des opportunités d'optimisation.
En intégrant des facteurs clés comme la volatilité, les taux d'intérêt et les scénarios de stress, il évalue avec précision les risques et assure la construction de portefeuilles d'investissement diversifiés (actifs, boursiers).
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Actualité
Au-delà de son savoir-faire, le data scientist financier est un bon communicant. Il peut traduire des concepts complexes pour les non-initiés tout en fournissant des analyses approfondies aux experts.
Qu'il s'agisse de présenter ses résultats à des équipes techniques, de convaincre des dirigeants de l'intérêt d'un projet ou de sensibiliser des clients aux avantages de l'analyse de données, il s'adapte à chaque interlocuteur.
L'écoute active est au cœur de ses missions. Cet expert se montre réceptif aux besoins des métiers pour aligner ses analyses et proposer des recommandations concrètes. En travaillant en collaboration avec les équipes commerciales ou marketing, il s'assure que ses travaux répondent aux enjeux de l'organisation.
Sa curiosité intellectuelle l'amène à consolider ses savoirs, à tester de nouveaux outils et à partager ses découvertes avec ses collègues. En encadrant de jeunes recrues et en participant à des projets transverses, il affine ses qualités de leader.
Enfin, la rigueur est le socle de son travail. Le data scientist est capable de détecter les biais potentiels et de garantir la fiabilité de ses conclusions.
Se former pour acquérir les compétences d'un data scientist
Pour répondre à la demande croissante de profils experts en data science, l'ESG Finance propose un mastère Big Data et data science en finance.
Ce programme forme des experts aptes à exploiter les données financières pour prendre des décisions stratégiques, maximiser la performance des actifs et créer de nouveaux produits.
Les cours, dispensés par des experts de la finance, allient théorie et pratique. Ils couvrent un large éventail de sujets, allant des statistiques fondamentales aux applications les plus récentes de l'intelligence artificielle dans le domaine financier.
Cette approche permet d'acquérir des savoir-faire directement applicables en entreprise.
Formation
Formation
Au-delà des enseignements, l'ESG Finance met un point d'honneur à accompagner chaque étudiant de manière individualisée. Des heures de permanence, des tutorats personnalisés et des ateliers méthodologiques sont proposés pour approfondir certains concepts. Cette approche favorise la réussite de tous et permet aux étudiants de développer leur autonomie et leur esprit critique.
La formation s'adapte à différents profils. Que l'étudiant souhaite se consacrer entièrement à ses études ou profiter d'une immersion totale dans le monde du travail, il peut choisir le rythme qui lui convient le mieux entre formation initiale ou en alternance.
Ce mastère accueille les titulaires d'une licence ou d'un bachelor en finance, issus d'une école de commerce ou d'une université. Les diplômés d'un niveau bac+3 dans un domaine connexe peuvent également postuler après une année de mise à niveau. Les élèves déjà inscrits en première année de master ou de mastère dans la finance sont les bienvenus. Pour les professionnels en reconversion, un niveau bac+3 avec au moins deux ans d'expérience dans la finance est requis. Les détenteurs d'un bac+2 ou d'un bac peuvent être admis sous réserve de justifier d'une expérience significative dans le secteur.
Dans tous les cas, un dossier de candidature est à constituer. Celui-ci inclut les relevés de notes, un CV et une lettre de motivation. Après validation du dossier, les postulants doivent passer une session d'admission comprenant :
- une épreuve de culture générale, destinée à mesurer leur ouverture d'esprit et leur capacité d'analyse
- un test d'anglais, qui vérifie leur maîtrise de la langue des affaires
- des questions spécifiques portant sur les domaines de la finance et de la data science, afin de tester leur compréhension des sujets clés
Les candidats sont informés de leur admission dans un délai de 48 heures. Ils disposent ensuite d'un délai de 15 jours pour retourner le dossier d'inscription dûment complété et accompagné des pièces justificatives demandées.
L'ESG Finance vous forme aux métiers de la Finance, de la Comptabilité et de la Gestion.
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