MIASHS Montpellier

La filière MIASHS prépare au métiers de "data scientist" en formant des étudiants ayant à la fois des connaissances nécessaires en informatique et statistique et des connaissances de domaines d'applications en sciences humaines et sociales. Que veut dire « Analyser des données » ? Le numérique transforme tous les secteurs d’activité et impacte la compétitivité des organisations, désormais confrontées à d’importants volumes de données hétérogènes, difficiles à manipuler. Le domaine des SHS est particulièrement concerné. Une organisation doit savoir traiter « intelligemment » les données qu’elle produit. Dans ce contexte, une organisation est souvent confrontée à des Big Data, c’est-à-dire des ensembles de données tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à manipuler sans outils spécialisés. Une organisation doit également se connecter aux données produites dans son environnement. Par exemple, la dynamique internationale appelée Open Data, vise la libre mise à disposition des données par les organisations. Pas une semaine ne se passe sans l’annonce d’une publication de jeux de données comme sur le site data.gouv.fr . Il devient donc crucial de maîtriser les traitements (informatiques et mathématiques) permettant une analyse systématique et en temps réel de l’immense potentiel des données gravitant dans et autour des organisations. Le Data Analyst au carrefour de 3 compétences Comme expliqué par Orange , pour mettre la donnée au service de l’entreprise, le Data Analyst combine une triple compétence : expertise statistique et mathématique, connaissance des bases de données et de l’informatique, expérience métier dans son secteur d’activité. Ces multiples compétences lui permettent de se positionner comme un trait d’union entre l’équipe technique et l’équipe marketing, en comprenant le langage et les problématiques de chacun. Il se différencie du pur statisticien par une forme de créativité qui lui permet d’imaginer de nouveaux modèles d’analyse pour traiter des données brutes et hétérogènes qui ne s’analysent pas à l‘aide d’outils classiques de gestion de base de données.