En termes de base, la responsabilité d’un chercheur d’information est d’examiner les informations à la recherche d’expériences significatives.

Les courses explicites comprennent :

Distinguer les questions d’enquête d’information qui offrent les meilleures chances à l’association

Déterminer les bons indices et facteurs informationnels

Rassembler de vastes ensembles d’informations organisées et non structurées provenant de sources divergentes

Nettoyer et approuver les informations pour garantir l’exactitude, l’aboutissement et la cohérence

Concevoir et appliquer des modèles et des calculs pour exploiter les réserves d’informations énormes

Enquêter sur les informations pour reconnaître les exemples et les modèles

Traduire les informations pour trouver des arrangements et des ouvertures

Transmettre les découvertes aux partenaires en utilisant la représentation et différentes méthodes

Dans le livre Doing Information Science, les auteurs décrivent les obligations du chercheur d’information en ce sens :

Plus généralement, un data scientist est quelqu’un qui sait comment extraire le sens des données et les interpréter, ce qui nécessite à la fois des outils et des méthodes issus des statistiques et de l’apprentissage machine, ainsi qu’une certaine humanité. Elle passe beaucoup de temps dans le processus de collecte, de nettoyage et d’exploitation des données, car les données ne sont jamais propres. Ce processus exige de la persistance, des statistiques et des compétences en génie logiciel – des compétences qui sont également nécessaires pour comprendre les biais dans les données et pour déboguer les sorties du code.

Une fois qu’elle a mis les données en forme, une partie cruciale est l’analyse exploratoire des données, qui combine la visualisation et le sens des données. Elle trouvera des modèles, construira des modèles et des algorithmes, certains dans le but de comprendre l’utilisation du produit et son état de santé général, et d’autres pour servir de prototypes qui seront finalement intégrés au produit. Elle peut concevoir des expériences, et elle est un élément essentiel de la prise de décision basée sur les données. Elle communiquera avec les membres de l’équipe, les ingénieurs et les dirigeants dans un langage clair et avec des visualisations de données afin que même si ses collègues ne sont pas plongés dans les données elles-mêmes, ils en comprennent les implications”.

Feriez-vous un bon Data Scientist ?

Pour découvrir, demandez-vous : Est-ce que vous . . .

être titulaire d’un diplôme en arithmétique, mesures, génie logiciel, cadres de données du conseil d’administration, ou promouvoir ?

ont effectué un travail considérable sur l’un de ces territoires ?

vous êtes enthousiaste à l’idée de recueillir des informations et d’enquêter ?

apprécient le travail individualisé et la pensée critique ?

bien communiquer à la fois verbalement et extérieurement ?

Vous avez besoin d’élargir vos aptitudes et d’affronter de nouvelles difficultés ?

Si vous avez répondu oui à l’une de ces questions, vous pourriez découvrir beaucoup de choses à aimer dans le domaine des sciences de l’information.

Les chercheurs de données ont besoin d’apprendre les mathématiques ou les mesures. Un intérêt caractéristique est également important, tout comme le raisonnement novateur et fondamental. Que pourriez-vous faire avec chacune de ces informations ? Quelles portes ouvertes inconnues dissimulent la vérité à l’intérieur ? Vous devez avoir le talent de tirer une conclusion évidente et avoir envie de regarder les réponses aux questions qui n’ont pas encore été posées pour savoir si vous devez comprendre la capacité maximale de l’information.

De même, vous devez avoir des bases en programmation PC pour pouvoir concevoir les modèles et les calculs importants pour exploiter les réserves d’informations énormes. Python et R sont deux des principales situations de programmation pour les sciences de l’information.

Vous devriez être un peu un visionnaire du monde des affaires. Un système d’orientation vers les entreprises est important. Bien que vous puissiez travailler avec d’autres experts en information ou même avec un groupe d’experts interdisciplinaire, vous ne serez pas efficace si vous ne pouvez pas concevoir vos propres techniques et assembler votre propre système pour découper les données qui vous mèneront à vos nouvelles révélations et à vos nouveaux rêves pour l’avenir.

Vous devriez également avoir la possibilité de communiquer des plans complexes à vos partenaires non techniques de manière à ce qu’ils puissent les obtenir sans trop de difficultés. Les instruments de programmation des sciences de l’information peuvent vous aider à envisager vos découvertes, mais vous devrez également posséder les capacités relationnelles verbales nécessaires pour raconter l’histoire de manière incontestable.