diplôme d’ingénieur de l’École nationale de la statistique et de l’analyse de l’information du groupe des écoles nationales d’économie et statistique

Objectifs visés par le diplôme diplôme d’ingénieur de l’École nationale de la statistique et de l’analyse de l’information du groupe des écoles nationales d’économie et statistique

Dès qu’une entreprise collecte un grand nombre de données (data) via les outils numériques afin de développer ses relations avec ses clients, utilisateurs et usagers ; qu’elle soit de type TPE-PME ou plus grande ; et dans tous les secteurs d’activité ; elle a besoin des compétences de Data-Scientists pour collecter, nettoyer, analyser et interpréter ces données de manière à en tirer des connaissances exploitables selon sa stratégie.
Les premiers précurseurs sur le travail des données remontent aux années 1960 et 1970, lorsque des statisticiens et des informaticiens ont commencé à travailler sur des méthodes pour analyser et extraire des informations utiles à partir de grandes quantités de données.
Puis, avec la croissance exponentielle des données et l’avènement des technologies de l’information et de la communication, le rôle du data scientist a évolué et s’est développé. En effet, l’explosion de l’Internet, des médias sociaux, des appareils connectés, des transactions en ligne et d’autres sources de données génèrent une quantité massive de données qui nécessitent des outils de traitement adaptés.
Également, dans de nombreux domaines, la rapidité de traitement des données est devenue cruciale. Les entreprises doivent être en mesure de prendre des décisions en temps réel, de détecter les anomalies ou les fraudes rapidement, et de réagir aux événements en temps opportun. Le traitement en temps réel et les technologies de streaming permettent de répondre à ces besoins de vitesse.
Ce nouveau contexte a donc créé auprès des entreprises, un besoin croissant de professionnels capables de collecter, nettoyer, analyser et interpréter ces données de manière à en tirer des connaissances exploitables.
Depuis lors, le domaine de la data science a connu une forte croissance, et le rôle du data scientist est devenu essentiel dans de nombreux secteurs, notamment l’industrie, la finance, la santé, le marketing, et bien d’autres.