Le data scientist accompagne la création, le maitien et les évolutions des bases de données de la mutuelle et en assure l'accès aux métiers - de manière brute ou après en avoir réalisé un traitement pour en extraire de la connaissance utile à l'optimisation des offres et services. Il contribue par ailleurs à la fiabilisation des données utilisées.
Autres appellations
Chargé d'étude statistique et décisionnelle
Data miner
Activités principales
Extraire, uniformiser, structurer et contrôler la qualité des données pertinentes pour l'analyse
Mettre en œuvre et garantir la modélisation statistique des données
Accompagner les différentes directions métiers, de l'identification de leurs besoins à la production d'analyse statistiques
Étudier et mettre en place les meilleures solutions techniques pour gérer les grands volumes de données
Tester, contrôler la qualité et la cohérence des bases de données
Diffuser une "culture de la data" auprès des équipes
Compétences mutualistes
Connaître l’identité et les valeurs mutualistes (histoire, appartenance à l’ESS, acteurs, écosystème, facteurs de différenciation…)
Connaitre les types de produits, l’offre de services et l’organisation de la mutuelle
Compétences relationnelles
Collaborer avec une grande diversité d'interlocuteurs au sein d'une même structure
Compétences techniques
Identifier les besoins et la problématique des directions métiers
Maîtriser l’architecture des bases de données décisionnelles
Maîtriser les techniques de programmation informatique
Maîtriser les techniques de traitements statistiques et du big data
Identifier les dysfonctionnements et proposer des actions correctives
Exploiter et synthétiser des données issues de différentes sources
Communiquer clairement sur des résultats chiffrés et produire des recommandations sur cette base
Maîtriser les logiciels de traitement statistique des données
Maîtriser les méthodes de modélisation et de codage d'algorithmes complexes
Analyser et fiabiliser les bases de données
Compétences transversales
Maintenir et développer ses connaissances et compétences techniques
Savoir travailler en mode projet
Savoir faire preuve de pédagogie
Utiliser de manière experte les applicatifs informatiques spécifiques au métier
Réaliser un suivi de son activité en utilisant les outils de reporting
Devenir Data scientist
Diplôme universitaire Bac +5 (Master en statistiques et marketing, informatique, statistique et informatique décisionnelle, économétrie)
Diplôme d’école d’ingénieurs
Master spécialisé Big data analyse, management et valorisation responsable
Doctorat en informatique, en mathématiques, en statistiques ou en modélisation des données
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