Data scientist : dans les coulisses de The Social Reckoning

Pourquoi certaines publications apparaissent-elles dans votre fil d’actualité plutôt que d’autres ? Comment une plateforme peut-elle mesurer les réactions de millions d’utilisateurs ? Derrière ces questions se trouvent les données et les algorithmes, un univers que The Social Reckoning permet d’explorer à travers l’histoire de Frances Haugen. L’occasion de découvrir un métier devenu incontournable dans le numérique : data scientist.

The Social Reckoning : plongée dans les coulisses de Facebook

Écrit et réalisé par Aaron Sorkin, The Social Reckoning s’inspire de faits réels. Frances Haugen, incarnée par Mikey Madison, est une ingénieure de Facebook qui décide de révéler des informations internes sur le fonctionnement du réseau social. Elle se rapproche du journaliste du Wall Street Journal Jeff Horwitz, joué par Jeremy Allen White.

Si le film ne présente pas Frances Haugen comme une data scientist à proprement parler, son parcours dans la tech constitue une excellente porte d’entrée pour comprendre l’importance des données et des algorithmes dans les grandes plateformes numériques.

Data scientist : faire parler les données

Le data scientist analyse de grandes quantités de données afin d’en extraire des informations utiles. Son travail se situe à la croisée de l’informatique, des mathématiques et des statistiques.

Dans une entreprise du numérique, il peut par exemple chercher à comprendre le comportement des utilisateurs, créer des modèles prédictifs ou participer à l’amélioration d’un système de recommandation. Mais derrière les chiffres apparaissent aussi des questions essentielles : quelles données utiliser ? Comment éviter certains biais ? Et quelles peuvent être les conséquences d’un algorithme sur ses utilisateurs ?

Fiction vs Réalité : travailler avec les données

Dans l’univers du film	Dans le métier de data scientist
Les systèmes internes d’une plateforme permettent d’observer les effets de ses produits.	Le data scientist collecte, prépare et analyse des données pour identifier des tendances et produire des modèles.
Les algorithmes peuvent avoir des conséquences sur ce que voient les utilisateurs.	Les algorithmes sont conçus pour répondre à des objectifs précis et doivent être évalués à l’aide de données et d’indicateurs.
La technologie soulève des interrogations éthiques.	Protection des données, biais et explicabilité font partie des enjeux auxquels les professionnels de la donnée peuvent être confrontés.
Les révélations concernent une plateforme utilisée à très grande échelle.	Les data scientists travaillent dans de nombreux secteurs : numérique, santé, banque, transports, industrie, commerce ou environnement.

Quelles compétences pour devenir data scientist ?

• Mathématiques et statistiques : pour analyser et interpréter les données.
• Programmation : notamment avec des langages utilisés pour traiter de grands volumes de données.
• Analyse : pour transformer des résultats chiffrés en informations compréhensibles.
• Curiosité : pour poser les bonnes questions avant même de chercher des réponses dans les données.
• Esprit critique : pour identifier les limites d’un modèle ou les biais possibles.
• Communication : pour expliquer des résultats techniques à des personnes qui ne sont pas spécialistes de la data.

Quelles études pour devenir data scientist ?

Le métier de data scientist demande généralement une formation de niveau bac+5. Après un bac général à dominante scientifique ou un bac technologique adapté, plusieurs voies sont envisageables : licence en informatique ou mathématiques, BUT informatique ou science des données, école d’ingénieurs, puis master spécialisé en data science, intelligence artificielle, statistiques ou informatique.

Les formations permettent notamment d’acquérir des compétences en programmation, bases de données, statistiques, machine learning et intelligence artificielle.

The Social Reckoning : réfléchir au pouvoir des algorithmes

The Social Reckoning montre que derrière une plateforme numérique se trouvent des choix humains et technologiques. Pour un futur professionnel de la data, comprendre les chiffres ne suffit donc pas toujours : il faut aussi savoir s’interroger sur la manière dont ils sont utilisés.

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Source

The Social Reckoning, écrit et réalisé par Aaron Sorkin, en salles le 7 octobre.