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Les soft skills du métier de data scientist
Quelles qualités pour devenir data scientist ?
Pour devenir data scientist, les compétences techniques ne suffisent pas. COSS by ESSEC & PwC identifie 5 soft skills prioritaires pour ce métier : esprit critique, résolution de problèmes complexes, apprentissage en continu, créativité et communication orale. Toutes se certifient à partir de feedbacks professionnels.
Les soft skills au cœur du métier de data scientist
Le data scientist transforme des problèmes métiers en questions analytiques, évalue la qualité des données et des modèles, et conçoit des approches innovantes d'analyse et de visualisation. Il explique ses résultats à des interlocuteurs non techniques. L'esprit critique, la résolution de problèmes complexes, la créativité et la communication orale sont essentiels, ainsi que l'apprentissage en continu en machine learning et deep learning.
Les soft skills de data scientist dans le référentiel COSS by ESSEC & PwC
Ces soft skills relèvent de 3 familles du référentiel : Communication & Influence (communication orale), Efficacité personnelle et professionnelle (résolution de problèmes complexes) et Pensée critique et créative (esprit critique, apprentissage en continu et créativité). Chaque fiche détaille les 4 comportements observables évalués pour la compétence.
Faire certifier vos soft skills de data scientist
Vos managers, collègues et contacts professionnels évaluent chaque soft skill à partir de 4 comportements observables, de façon anonyme. Le résultat est disponible en 7 jours et publiable sur LinkedIn : une preuve externe de vos qualités de data scientist, vérifiable par les recruteurs.
Les X soft skills clés du métier
Progression par séniorité
Pourquoi certifier vos soft skills ?
Une soft skill est une compétence comportementale mobilisée en situation professionnelle : communiquer, coopérer, décider, s'adapter. COSS by ESSEC & PwC en certifie 40, réparties en 4 familles et évaluées sur 4 niveaux de séniorité, à partir de feedbacks professionnels.
Les métiers proches
Vos questions. Nos réponses.
5 soft skills sont à certifier en priorité pour ce métier :
- Esprit critique : Capacité à évaluer la qualité des données, des modèles et des résultats. Essentielle pour éviter les biais ou les conclusions erronées.
- Résolution de problèmes complexes : Compétence à transformer des problèmes métiers en questions analytiques et à proposer des solutions basées sur les données.
- Apprentissage en continu : Pour maîtriser les nouveaux outils (ex : Python, R, TensorFlow) et méthodes (ex : machine learning, deep learning). Indispensable dans un domaine en évolution rapide.
- Créativité : Permet de concevoir des approches innovantes pour l’analyse des données (ex : feature engineering, visualisation).
- Communication orale : Pour expliquer clairement les insights et les résultats aux parties prenantes non techniques. Facilite la prise de décision.
Vos compétences sont évaluées par feedback 360° anonyme auprès de votre entourage professionnel. Le résultat est disponible en 7 jours et publiable sur LinkedIn.
Vos soft skills ont de la valeur. Il est temps de le prouver.
2 minutes pour choisir les bonnes compétences. 7 jours pour les certifier.
