Ingénieur diplômé de l’École nationale de la statistique et de l'analyse de l'information du Groupe des écoles nationales d'économie et statistique

Conception d’un projet de collecte (répondant aux besoins d’un commanditaire) * Définition des données à collecter * Description et choix des méthodes de collecte * Réalisation d’enquêtes statistiques et de procédures automatisées de collecte des données. Mise en œuvre un système d’information DATA exploitable par les parties prenantes de l’organisation. * Création de l’environnement applicatif * Traitement des données brutes * Documentation de l’accès à l’application ainsi que les données * Mise à disposition des données auprès des parties prenantes Proposition d’un modèle mathématique, statistique et/ou économique permettant de représenter au mieux les relations et les structures dans les données. * Présentation de la variabilité d’un phénomène statistique * Mesure des effets de variables en vue d’expliquer un phénomène observé. Réalisation d’analyse prédictive * Ajustement des paramètres du modèle sur des données d'entraînement * Formalisation d’analyse statistique * Actions d’optimisation Production d’informations à l’intention des équipes métiers (y compris publics en situation de handicap) permettant l’évaluation, l’organisation, la prise de décision. Formalisation des éléments suivants : * Informations descriptives permettant de comprendre les tendances, identifier les patterns, ou évaluer les performances. * Les informations prédictives permettent de prévoir des événements futurs, pour prendre des décisions stratégiques, identifier les risques, ou optimiser les opérations. * Informations prescriptives indiquant les actions à entreprendre pour atteindre un objectif : améliorer les performances, optimiser les ressources, ou résoudre des problèmes. Ces informations peuvent prendre la forme d’indicateurs statistiques, de tableaux de bords, de graphiques, de bases de données, de nouvelles variables caractérisant les indicateurs étudiés. La forme est adaptée à l’interlocuteur notamment en cas de situation de handicap spécifique afin de veiller à l’égalité de traitement en matière d’information. * Restitution des résultats des modèles mis en œuvre Piloter des projets DATA * Promotion de l’usage de la donnée auprès des différents métiers de l’entreprise * Pilotage des projets Data en assurant le cadrage et en animant les différentes phases du projet * Garantie du bon usage de la data dans le respect du cadre légal, déontologique, éthique. Spécialisation de l’ingénieur en Datascience, activités visées selon les options : Option 1 : spécialisation du data scientist dans un domaine d’activité, activités et compétences distinctives du domaine du marketing * Développement des modèles d'analyse prédictive pour la segmentation des clients, la prévision des ventes ou l'optimisation des campagnes marketing * Développement des services de marketing digital (système de recommandation, qualification des leads, ciblage, chatbot, personnalisation des messages) Option 2 : spécialisation du data scientist dans un domaine d’activité, activités et compétences distinctives du domaine de la biostatistique * Analyse des données cliniques et populationnelles pour identifier des tendances et des associations dans le domaine de la santé * Analyse du volume de données caractérisées par un très grand nombre de variables et peu d’observations Option 3 : spécialisation du data scientist dans un domaine d’activité, activités et compétences distinctives du domaine de la gestion des risques * Analyse de données bancaires pour identifier des tendances et des associations * Développement de modèles d'analyse prédictive pour la gestion des risques de crédit et des risques de marché * Evaluation des prix de produits financiers complexes Option 4 : spécialisation du data scientist dans un domaine d’activité, activités et compétences distinctives du domaine des entreprises industrielles (filière génie statistique) * Résoudre des problèmes réels et proposer des solutions IA (maintenance prédictive, optimisation des process, création de produits…) Option 5 : spécialisation du data scientist dans un domaine d’activité, activités et compétences distinctives du domaine de la modélisation économique et santé * Aide à la décision et évaluation des politiques et des actions dans le secteur de la santé, de l’environnement, des territoires et des populations Option 6 : spécialisation du data scientist dans un domaine d’activité, activités et compétences distinctives du domaine de l’ingénierie des données * Création d’un environnement applicatif (le cas échéant adapté au big data) en sélectionnant les plateformes et systèmes logiciels permettant l’accès aux données aux différentes parties prenantes de l’organisation * Création d’un pipeline de collecte et de traitement des données dans un cadre MLOps * Optimisation du stockage des données de façon sécurisée et efficiente. * Maintenir le système informatique de données massives.