JOB DAY MATH-LSBA 20 Avril 2018

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1 JOB DAY MATH-LSBA 20 Avril 2018
Mathieu Carette JOB DAY MATH-LSBA 20 Avril 2018

2 Etudes Mathématiques: Théorie géométrique des groupes Recherche Formation

3 Formation en data science
Recherche d’emploi Meetups MOOCS Hackathons Open source Concours data science

4 Secteur privé Etudes 02 - 06 Recherche 06 - 14 Formation 14 - 15
Produit Consultance Grande entreprise Startup Recherche Formation Associatif

5 Data Scientist @ KBC (2015-2016)
Arrivé à la création de l’équipe big data Grande équipe (~15 data scientists) Activités: Données ouvertes et données internes Modélisation (~4 projets) Déployement d’applications web Plateforme open source de l’équipe Collaborations multidisciplinaires. Collaboration entre data scientists Les projets ne sont pas tous du “big data” Peu de temps pour d’autres choses

6 Secteur privé Etudes 02 - 06 Recherche 06 - 14 Formation 14 - 15
Produit Consultance Recherche Formation Grande entreprise Startup Associatif

7 Data Scientist @ Forespell (2016-2017)
3 co-fondateurs, tous data scientists Forespell: consultance en intelligence artificielle Secteurs: financier, énergie, biotech, logistique Activités: idem qu’avant, et Administration Vente Evangélisme Variété des projets Consultance: expérience “tout terrain” Projets parfois éphémères European Data Innovation Hub

8 Secteur privé Etudes 02 - 06 Recherche 06 - 14 Formation 14 - 15
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9 Data Scientist @ Rockestate (2017→ ...)
3 co-fondateurs complémentaires Rockestate: géodonnées ouvertes interprétées Clients: banques, assurances, énergie, immo Activités: idem qu’avant, et aussi Dévelopement du produit Stratégie Recrutement Subsides, appels d’offres, ... Construction d’un produit innovant Les business models autour de l’open data en sont à leurs débuts dsGhent

10 Conclusions La mode change (big data, data science, intelligence artificielle) mais le besoin des compétences est présent dans de nombreux secteurs. Le terme Data scientist est très vague: rôle pluridisciplinaire (pas uniquement modélisation) nécessitant un apprentissage constant. Les communautés par et pour les volontaires forment le noyau de l’écosystème data science. Elles sont de plus en plus nombreuses. Participation aux communautés alignement d’intérêt avec l’entreprise.

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13 Secteur privé Etudes 02 - 06 Recherche 06 - 14 Formation 14 - 15
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