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Scientifiques de données

Code SIPeC 21211.00

Les scientifiques des données utilisent des technologies analytiques avancées, notamment l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive, pour identifier les tendances, extraire des informations de sources de données non structurées et fournir des recommandations automatisées.

Aperçu

Également connu

  • Analyste quantitatif
  • Architecte des données
  • Ingénieur/ingénieure en apprentissage automatique
  • Scientifique de données
  • Spécialiste en apprentissage automatique

Fonctions principales

Ce groupe exerce une partie ou l'ensemble des fonctions suivantes :

  • Mettre en œuvre des techniques et des outils de pointe en matière d'apprentissage automatique, d'apprentissage approfondi et d'intelligence artificielle afin de rendre l'analyse des données plus efficace;
  • Effectuer des simulations à grande échelle pour identifier les relations cachées entre les variables dans de grands ensembles de données;
  • Créer des algorithmes d'apprentissage automatique avancé tels que la régression, la simulation, l'analyse de scénarios, la modélisation, le regroupement, les arbres de décision et les réseaux de neurones;
  • Préparer et extraire des données en utilisant un langage de programmation;
  • Mettre en œuvre de nouvelles méthodes statistiques, d'apprentissage automatique ou d'autres méthodes mathématiques pour résoudre des problèmes spécifiques d’entreprise;
  • Représenter les données d'une manière qui permet à l’entreprise de tirer rapidement des conclusions et de prendre des décisions;
  • Développer des modèles et des algorithmes d'intelligence artificielle et les implémenter pour répondre aux besoins de l'organisation;
  • Coordonner les activités de recherche et d'analyse utilisant des données non structurées et structurées et utiliser la programmation pour nettoyer et organiser les données.

Renseignements supplémentaires

Aucune donnée n'a été fournie pour cette section.

Professions similaires classées ailleurs

Exclusions:

  • Gestionnaires des systèmes informatiques (20012)
  • Mathématiciens/mathématiciennes, statisticiens/statisticiennes et actuaires (21210)
  • Spécialistes en informatique (21222)
  • Analystes de bases de données et administrateurs/administratrices de données (21223)
  • Ingénieurs/ingénieures et concepteurs/conceptrices en logiciel (21231)
  • Ingénieurs informaticiens/ingénieures informaticiennes (sauf ingénieurs/ingénieures et concepteurs/conceptrices en logiciel) (21311)

Répartition hiérarchique de la CNP

Version de la CNP

CNP 2021 version 1.0

Grande catégorie professionnelle

2 – Sciences naturelles et appliquées et domaines apparentés

FÉER

1 – Une formation universitaire caractérise habituellement les professions

Grand groupe

21 – Personnel professionnel des sciences naturelles et appliquées

Sous-grand groupe

212 – Personnel professionnel des sciences appliquées (sauf ingénierie)

Sous-groupe

2121 – Mathématiciens/mathématiciennes, statisticiens/statisticiennes, actuaires et scientifique de données

Groupe de base

21211 – Scientifiques de données

Profil de profession

21211.00 – Scientifiques de données

Caractéristiques du travail

Les caractéristiques du travail regroupent les différents éléments décrivant le milieu de travail de chaque profession, tels que les employeurs, les activités professionnelles et le contexte de travail. Chaque catégorie affiche jusqu'à 10 descripteurs par ordre décroissant en fonction, premièrement, des cotes attribuées par le niveau de complexité (pour les Activités du travail) ou d'autres dimensions de mesure (pour le Contexte de travail), et deuxièmement, en ordre alphabétique. La liste complète des descripteurs et de leurs cotes peut être élargie au bas de chaque page.

Activités du travail

Niveau de compétence ou de complexité
Analyser des données ou de l’information
5 - Niveau le plus élevé
Utiliser des ordinateurs
5 - Niveau le plus élevé
Interpréter l’information pour d’autres personnes
5 - Niveau le plus élevé
Traiter de l’information
5 - Niveau le plus élevé
Fournir des conseils et avis
5 - Niveau le plus élevé

Contexte de travail

Caractéristiques structurelles de l’emploi

Travail structuré par rapport au travail non structuré
Degré de liberté pour déterminer les tâches et les priorités
3 - Un degré modéré de liberté
Durée d’une semaine de travail
Heures travaillées dans une semaine typique
2 - Entre 35 à 40 heures

Environnement physique de travail

Proximité physique
La distance physique des autres
3 - Assez proche (par exemple, partager un bureau)

Exigences physiques

Être assis
Durée
5 - Tout le temps, ou presque tout le temps
Rester debout
Durée
1 - Très peu de temps
Se pencher ou se tordre le corps
Durée
1 - Très peu de temps

Relations interpersonnelles

Être en contact avec d’autres personnes
Fréquence
4 - Chaque Tous les jours, plusieurs fois par jour
Durée
3 - La moitié du temps
Travail en équipe ou en groupe
Importance
3 - Important
Fréquence
3 - Une fois par semaine ou plus, mais pas chaque toutes les jours

Lieux de travail/employeurs

  • Banques
  • Cabinets d'experts-conseils
  • Services informatiques des secteurs privé et public
  • Universités

Compétences et habiletés

Cette section affiche les diverses compétences requises pour une profession. Chaque catégorie affiche jusqu'à 10 descripteurs par ordre décroissant en fonction, d'une part, des cotes attribuées par le niveau de compétence (pour les Compétences et Habiletés) ou d'importance (pour les Attributs personnels) et, d'autre part, par ordre alphabétique. La liste complète des descripteurs et de leurs cotes peut être élargie au bas de chaque page.

Habiletés

Niveau de compétence ou de complexité
Souplesse dans la catégorisation
4 - Niveau élevé
Raisonnement déductif
4 - Niveau élevé
Facilité à concevoir des idées
4 - Niveau élevé
Raisonnement inductif
4 - Niveau élevé
Ordonner de l’information
4 - Niveau élevé

Compétences

Niveau de compétence ou de complexité
Littératie numérique
5 - Niveau le plus élevé
Numératie
5 - Niveau le plus élevé
Analyse de systèmes
5 - Niveau le plus élevé
Pensée critique
4 - Niveau élevé
Prise de décisions
4 - Niveau élevé

Attributs personnels

Importance
Pensée analytique
5 - Extrêmement important
Souci du détail
5 - Extrêmement important
Esprit d’innovation
5 - Extrêmement important
Apprentissage actif
4 - Très important
Adaptabilité
4 - Très important