La Citizen Data Science (CDS) est un terme relativement nouveau utilisé pour décrire un nouveau type de data scientist. Ce type de professionnel est un individu qui a une connaissance approfondie de la science des données mais qui n’est pas nécessairement employé par une organisation de science des données. Les Citizen Data Scientists peuvent être indépendants ou employés par une autre organisation, mais l’ensemble des compétences est le même.
L’objectif de Citizen Data Science est de fournir aux organisations l’accès à des outils et techniques de science des données avancés qui ne sont pas disponibles auprès des organisations de science des données traditionnelles. Cela permet aux organisations de tirer parti de l’expertise d’un Citizen Data Scientist pour résoudre des problèmes liés aux données que les organisations traditionnelles de science des données ne sont pas en mesure de résoudre.
Les Citizen Data Scientists possèdent un large éventail de compétences, notamment le traitement des données, l’apprentissage automatique, la visualisation des données et l’analyse statistique. Ils sont également experts en data storytelling, c’est-à-dire la capacité à prendre des données complexes et à les transformer en histoires compréhensibles.
Quels sont les avantages d’embaucher un Citizen Data Scientist ?
L’embauche d’un Citizen Data Scientist peut offrir aux organisations un certain nombre d’avantages. Premièrement, les Citizen Data Scientists sont généralement plus rentables que les data scientists traditionnels. Deuxièmement, ils ont souvent une compréhension plus approfondie des données, ce qui peut aider les organisations à prendre de meilleures décisions. Enfin, les Citizen Data Scientists peuvent permettre aux organisations d’accéder aux derniers outils et techniques de science des données.
La meilleure façon de trouver un Citizen Data Scientist est de rechercher des individus passionnés par la science des données et possédant les compétences nécessaires. Les individus peuvent être trouvés par le biais d’offres d’emploi en ligne, de réseaux professionnels, et même de services de recommandation.
La principale différence entre un Citizen Data Scientist et un data scientist traditionnel est que le premier n’est généralement pas employé par une organisation de data science. Les Citizen Data Scientists sont indépendants, ou employés par une autre organisation, et possèdent un ensemble de compétences différent de celui des data scientists traditionnels.
L’un des principaux défis de la collaboration avec un Citizen Data Scientist est qu’il peut ne pas avoir accès aux mêmes ressources qu’un data scientist traditionnel. De plus, les Citizen Data Scientists peuvent ne pas avoir le même niveau d’expérience qu’un data scientist traditionnel, et ils peuvent être limités dans les types de problèmes qu’ils peuvent résoudre.
Les organisations peuvent bénéficier de la Citizen Data Science de plusieurs façons. Premièrement, les Citizen Data Scientists sont souvent plus rentables que les data scientists traditionnels. Deuxièmement, ils peuvent donner accès à des outils et techniques de science des données avancés qui ne sont pas disponibles auprès des organisations traditionnelles de science des données. Enfin, les Citizen Data Scientists peuvent offrir aux organisations la possibilité de résoudre des problèmes axés sur les données que les organisations traditionnelles de science des données ne sont pas toujours en mesure de résoudre.
Il n’y a pas de réponse définitive à cette question car elle dépend de plusieurs facteurs, notamment de la personne à qui vous demandez et des critères que vous utilisez pour juger qui est le data scientist No 1. Cependant, certains scientifiques des données qui peuvent être considérés comme des prétendants à la première place comprennent :
– Bill Gates : Gates est le cofondateur de Microsoft et est largement considéré comme l’une des figures les plus influentes du monde de l’informatique. Il est également un philanthrope reconnu.
Sergey Brin : Brin est le cofondateur de Google et l’une des personnes les plus riches du monde. C’est aussi un informaticien très respecté.
– Reid Hoffman : Hoffman est le cofondateur de LinkedIn et est un investisseur bien connu dans la Silicon Valley.
– Jeff Bezos : Bezos est le fondateur et le PDG d’Amazon, l’un des plus grands détaillants en ligne du monde. Il est également la personne la plus riche du monde.
Les outils de science des données citoyennes sont des outils qui permettent aux citoyens de collecter, d’analyser et de visualiser des données afin d’éclairer la prise de décision. Ces outils peuvent être utilisés par des individus, des groupes ou des organisations pour aider à répondre à des questions, résoudre des problèmes ou améliorer la compréhension de questions complexes. Les outils de science des données citoyennes peuvent être utilisés à des fins très diverses, notamment :
– Étudier et comprendre les modèles dans les données
– Identifier les tendances dans le temps
– Générer des hypothèses sur les causes et les effets
– Tester les hypothèses par l’expérimentation
– Créer des modèles pour prédire les résultats futurs
– Visualiser les données pour communiquer les résultats à d’autres
Les outils spécifiques utilisés varieront en fonction du type de données collectées et analysées, de la question étudiée et des compétences et préférences de l’individu ou du groupe. Cependant, il existe certains outils communs de science des données citoyennes qui sont utilisés dans une variété de domaines, notamment les feuilles de calcul, les logiciels de visualisation des données et les logiciels d’analyse statistique.
Un analyste citoyen est un non-professionnel qui utilise des techniques d’analyse de données pour comprendre et améliorer sa communauté. Les analystes citoyens utilisent souvent des données accessibles au public, mais ils peuvent également collecter leurs propres données. Ils utilisent les données pour répondre à des questions sur leur communauté, pour identifier les problèmes et pour proposer des solutions.