BSc Science des données

Data Scientist HES

développer, analyser, évaluer, prévoir

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      Quoi et pourquoi?

      • Afin que la boutique en ligne puisse savoir quels produits les clients recherchent sur son site, le data scientist analyse les données et fait des recommandations fondées.
      • Afin que le spécialiste du marketing en ligne puisse concevoir sa publicité de manière toujours plus personnalisée et la diffuser aux clients potentiels au moment opportun, la data scientist lui propose des algorithmes intelligents.
      • Afin qu'il puisse analyser sa base de données de manière optimale, le data scientist développe de nouvelles méthodes.
      • Afin que l'entreprise puisse retirer de son assortiment les produits qui sont fréquemment retournés et qui entraînent ainsi des frais supplémentaires, la data scientist analyse les chiffres de retour et répond à toutes les questions importantes.
      Les faits

      Tu dois le savoir avant.

      Les aspects positifs

      À l'avenir, les entreprises seront de plus en plus souvent confrontées à la tâche de concevoir des services et des produits basés sur des données. Aujourd'hui, il ne suffit plus de collecter le plus de données, mais il faut savoir les exploiter le mieux: Les Big Data deviennent des Smart Data grâce à des data scientists chevronnés.

      Les aspects négatifs

      Les prédictions des data scientists ne se réalisent pas toujours.

      Admission & Formation

      a) formation professionnelle initiale CFC achevée dans une profession apparentée à la filière d'études avec maturité professionnelle technique ou commerciale ou maturité spécialisée dans un domaine apparenté à la filière d'études et expérience professionnelle ou;

      b) maturité gymnasiale ou formation achevée dans une école professionnelle supérieure et 1 an de stage professionnel dans le domaine de la filière choisie ou;

      c) examen professionnel EP ou formation en école supérieure ES dans le domaine de la technique, de l'économie ou de l'informatique de gestion avec maturité professionnelle reconnue par la Confédération.

      3 ans d'études à plein temps, au moins 4 ans d'études à temps partiel ou études de bachelor intégrées dans la pratique (pour les titulaires d'une maturité gymnasiale, possible à la ZHAW). La formation peut également être suivie en tant que CAS, DAS ou EPD ES.

      Skills

      TOP 10 requis

      capacité d'abstraction
      très important
      connaissances en informatique, compétences en mathématiques
      indispensable
      désir d'expérimenter
      important
      intérêt pour l'informatique, intérêt pour le travail de précision
      indispensable
      intérêt pour les questions économiques et Big Data
      indispensable
      orientation vers les solutions
      très important
      persévérance, patience
      important
      précision dans le travail
      important
      réflexion analytique, raisonnement logique
      indispensable
      sens des nombres, capacité de combinaison
      très important

      Skills

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      Les faits

      Bon à savoir & Plans de carrière

      Les data scientists travaillent partout où de grandes quantités de données sont générées et où les entreprises ont intérêt à en tirer des informations pour optimiser les processus existants et mieux cibler les clients, par exemple dans le domaine de la santé, de la gestion des risques dans les assurances, de la logistique, de l'énergie, du commerce électronique ou de l'industrie en ligne.

      • Spécialisation dans la personnalisation des produits, la gestion de la relation client ou le conseil en matière de risques
      • Master of Advanced Studies (MAS) in Business Process Engineering ou MAS in Business Administration and Engineering
      • Master of Science (HES) in Data Science, Master of Science (HES) in Computer Science
      • Data Scientist HES
      • Formation professionnelle initiale (CFC) avec MP technique ou commerciale ou titre équivalent (voir admission)