. Ce bébé dort bien et est allaité exclusivement.

 
nan mais data scientist c'est juste le nom à la mode  
avant c'etait data miner, mais ça faisait trop crado
avant c'etait juste statisticien mais c'etait pas assez english et donc pas sexy

 
Je vois pas en quoi un statisticien avec des connaissances en BDD ne pourrait pas faire ce taf.
La fonction a obligatoirement existé avant les formations spécifiques de toutes façons donc bon....

 
nan mais data scientist c'est juste le nom à la mode  
avant c'etait data miner, mais ça faisait trop crado
avant c'etait juste statisticien mais c'etait pas assez english et donc pas sexy

 
Je n'ai pas dit le contraire. Je mettais juste en avant que ton exemple de la voiture a 120K€ n'etait pas forcement representatif. Et quand tu as les moyens de mettre autant dans une voiture, je pense que tu paies qq'un pour le faire, mais je ne parle pas en connaissance de cause  

 
Je vois pas en quoi un statisticien avec des connaissances en BDD ne pourrait pas faire ce taf.
La fonction a obligatoirement existé avant les formations spécifiques de toutes façons donc bon....

 
Je +1, le terme n'existait pas l'époque mais c'est bien la formation de base que j'ai eue et je pourrais assez facilement bifurquer vers ce métier, ce que je n'exclue pas même si ça m'emballe beaucoup moins que mon scope actuel et poste précédent comme c'est appliqué dans ma boîte actuelle.
 
Car buzzword oblige, ya autant de DS que de boîtes et dans certaines boîtes c'était vraiment pas des postes de DS qui sont vendus, c'est parfois très drôle de lire les fiches de poste

Faire des stats c'est plutôt faire des constats et mesurer l’existant.
Faire de la datascience, c'est plutôt partir du présent pour prédire le futur et trouver les bons modèles afin que l'algo puisse être en mesure de proposer une solution à un situation non connue.
 
Certes un stateux peut être bien s'y mettre mais ça va demander d'acquérir de nouvelles compétences (pas dures non plus).
 
Après je te l'accorde, il y a quand même un gros effet de mode avec le termes "Data" qu'il faut coller absolument (dans les CV, les ppt...).  
Ca change pas mal l'organisation des données aussi dans les gros SI, le lac devenant petit à petit l'élément central du SI au détriment des bases de données propres à chaque appli

 
Je vois pas en quoi un statisticien avec des connaissances en BDD ne pourrait pas faire ce taf

 
Je ne pense pas qu'on ai attendu la Data Science pour enseigner les réseaux de neurones, modèles stochastiques & co aux élèves de fac de math quand même...

 
Tu dois manquer pas mal de criteres:

• Avoir une collection de montres reconnue par l'Intelligentia du topic de reference
• Avoir une lampe torche capable d'eclaire un cratere de la Lune en demi-penombre
• Avoir un four a Pizza qui monte jusqu'a 350C et un levain qui a au moins 4 ans que tu nourris au sucre de canne d'un producteur independant Guatemalteque
• Avoir des performances sexuelles que l'on peut etaler a longueur de page tel un pot, plein, de confiture Bonne Maman
• Etre un investisseur boursieur hors pair qui trone dans le Top3 de la Googlesheet du topic POGNON pendant 5 ans d'affilee

Il doit y en avoir beaucoup d'autres mais n'etant pas compliant, je n'ai qu'une vision parcellaire de l'elite du topic.

Si. A moins de réellement devenir une référence reconnue dans ton domaine, tu tapes assez vite un plafond de rémunération. Le POGNON se fait en faisant travailler les autres.

 
ca dépend à quoi servent les données et le côté stratégique ou non ?
 
genre le faire dans une banque/activité de crédit c'est le métier ou pas ?

Si. A moins de réellement devenir une référence reconnue dans ton domaine, tu tapes assez vite un plafond de rémunération. Le POGNON se fait en faisant travailler les autres.

Le faire chez 55 et le faire chez Bonduelle ou chez la SCEP c’est pas le même délire.

 
Qu'est ce que tu essaies d'expliquer en fait?
Parceque perso j'ai fait une formation d'ingénieur parmi celles citées ci dessus avec une spé stats.

Oui enfin ingénieur... pas de physique, pas de mécanique, pas d’électronique, pas de thermodynamique en première année.
C’est totalement usurpé.

 
Le mot manager à plusieurs facettes aussi.
 
Dans pas mal de cas si tu es bon operationellement parlant et qu'on te propose d'être manager en fait tu deviens un peu le coach/référent de l'équipe, bref tu es en transmission de la connaissance et recrutement de profils compatibles avec l'équipe. Ce n'est pas atroce du tout.
 
Les réels managers au sens français du terme sont généralement au niveau d'après encore.

Oui enfin ingénieur... pas de physique, pas de mécanique, pas d’électronique, pas de thermodynamique en première année.
C’est totalement usurpé.

Tout à fait    
 
Pour ce qui concerne notre amie Filob, nous sommes clairement dans premier cas, ce qui entraine inévitablement des réactions empruntes de jalousie chez certains.

Une définition rapide pour les noobs ?

Faire des stats c'est plutôt faire des constats et mesurer l’existant.
Faire de la datascience, c'est plutôt partir du présent pour prédire le futur et trouver les bons modèles afin que l'algo puisse être en mesure de proposer une solution à un situation non connue.
 
Certes un stateux peut être bien s'y mettre mais ça va demander d'acquérir de nouvelles compétences (pas dures non plus).
 
Après je te l'accorde, il y a quand même un gros effet de mode avec le termes "Data" qu'il faut coller absolument (dans les CV, les ppt...).  
Ca change pas mal l'organisation des données aussi dans les gros SI, le lac devenant petit à petit l'élément central du SI au détriment des bases de données propres à chaque appli

Pas toi, non, pas toi !

Faire des stats c'est plutôt faire des constats et mesurer l’existant.
Faire de la datascience, c'est plutôt partir du présent pour prédire le futur et trouver les bons modèles afin que l'algo puisse être en mesure de proposer une solution à un situation non connue.
 
Certes un stateux peut être bien s'y mettre mais ça va demander d'acquérir de nouvelles compétences (pas dures non plus).
 
Après je te l'accorde, il y a quand même un gros effet de mode avec le termes "Data" qu'il faut coller absolument (dans les CV, les ppt...).  
Ca change pas mal l'organisation des données aussi dans les gros SI, le lac devenant petit à petit l'élément central du SI au détriment des bases de données propres à chaque appli

Qu’a ton parcours de si spécifique ?

Si. A moins de réellement devenir une référence reconnue dans ton domaine, tu tapes assez vite un plafond de rémunération. Le POGNON se fait en faisant travailler les autres.

Ouai enfin un vrai Data Scientist comme on l'entend au sens le plus large, au moins chez les anglo-saxons, c'est aussi et surtout un roxor en informatique (au sens large car faut être costaud en dev/système et même un peu réseau).

 
oui justement
on laisse toute ces cuisines et on fait de la science  

Ah ça c’est certain. En revanche elle saura te dire si les gens qui paient pour le prendre achètent souvent un cornet de frites avec et te donnera l’élasticité prix du cornet de frites.
Non parce que la base de données est compliquée, faut séparer par type de véhicule, par origine du véhicule, par composition familiale, puis séparer les types de cornets de frites, par taille, par goût, par sauces, segmenter ça par heure de la journée, jour de la semaine, semaine de l’année, conditions climatiques, événements.
Enfin l’humanité progressera parce McFrital aura vendu deux cornets de frites en plus en optimisant son offre par rapport à la demande.
(Je ne sais pas ce que fait Filob précisément, mais le nombre de data scientists ou assimilés dont le but est de faire plus cliquer à droite qu’à gauche, ça me révolte un peu).

ça c'est data engineer .

 
j’attends les expériences pour vous qualifier de science

 
la science c'est pas des experiences mais des theoremes

 
la science c'est pas des experiences mais des théomedes

Elle a raison. Pour le peu que je te connais je te dirais que pas la dedans. C'est encore un métier ou tu vas finir 4h par jour sur hfr.

 
Voilà ce que j'ai lu.    
J'ai eu peur