Seit der Entwicklung der digitalen Welt sammeln Unternehmen jeden Tag Daten, die sich auf der ganzen Welt ansammeln. Diese Unternehmen sammeln und speichern sie. Der Data Scientist oder Data Miner sorgt dafür, dass die Daten für alle Mitarbeiter des Unternehmens verständlich sind. Er ist einer der Big Data-Experten. Er hat ein sehr erfahrenes berufliches Profil. In der Tat hat er die besten Profile, wenn er eine höhere Ausbildung an einer Ingenieurschule absolviert hat oder einen Master oder sogar einen Doktortitel in Statistik, angewandter Mathematik, Informatik, Datenmodellierung oder Ökonometrie und idealerweise eine erste mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Science, Datenanalyst oder in einer Umgebung mit Kontakt zu großen Datenstrukturen (Big Data). Darüber hinaus verfügt er über gute Kenntnisse und ein starkes Interesse an Statistik, Datenanalyse und vor allem an der englischen Sprache. 

Die Aufgabe des Data Scientist besteht darin, die relevantesten Daten zu modellieren, die in Bezug auf Produktionszyklus, Vertrieb und Kundendaten ausgewählt und analysiert wurden. Erstens stellt es die Verarbeitung und Entwicklung von Aktivitäten innerhalb des Unternehmens sicher, indem es dem Netzwerk Ratschläge, Dienste und Unterstützung anbietet. Zu diesem Zweck ist sie für die Analyse und Verwertung der Daten verantwortlich. Dann arbeitet er mit den IT-Teams der Gruppe und den verschiedenen betroffenen Akteuren zusammen, insbesondere mit der Risikoabteilung, der Vertriebsabteilung und der Flussabteilung. Er nimmt dann an Besprechungen teil. Schließlich wird von ihm verlangt, dass er mit massiven Datenbanken in Python arbeitet und diese verarbeitet. Er ist verantwortlich für die quantitative Analyse, die Erstellung von Berichten, Dashboards, die Erkennung von Betrugsmustern, die Bewertung der Leistung und die Optimierung der Betrugserkennungsregeln innerhalb des Unternehmens, insbesondere die Relevanz und die Auswirkungen auf die Kunden.

Ein guter Data Scientist hat mehrere Qualitäten. Er oder sie beherrscht Data Science Software und Datenmanagement-Tools wie Python, R, Business Object, SAS und eventuell Access. Er beherrscht auch die statistische Web-Analyse wie Omniture und Google Analytics. Auch Datenbanken wie SQL, NoSQL und Cassandra beherrscht er einwandfrei. Er hat einen Appetit auf Zahlenanalysen und Untersuchungen. Der Data Scientist weiß, wie man präzise arbeitet. Er hat eine Qualität von Beharrlichkeit, Strenge und Beziehungsfähigkeit. Er mag es, im Team zu arbeiten und zu kommunizieren. Er ist neugierig, motiviert, selbstständig und weiß, wie man Initiative und Reaktionsfähigkeit zeigt. Er ist verantwortlich für die Entwicklung von Algorithmen und Vorhersagemodellen, um die Entwicklung von Trends in seinen Aktivitäten zu antizipieren, einschließlich "Maching Learning", was automatisches Lernen und künstliche Intelligenz bedeutet. Er hat ein ausgezeichnetes Niveau in Informatik, Marketing-Analyse und ein solides Wissen über Marketing.

Ein Data Scientist ist in der Lage, Marktchancen zu erkennen, die zukünftige Wachstumshebel für das Unternehmen darstellen. Ein Unternehmen, das in die Einstellung eines Data Scientist investiert, ist ein Unternehmen, das plant zu wachsen, um kurz- und langfristige Ziele zu erreichen und umzusetzen. Ein Data Scientist ist ein vielseitiger Experte in der Welt von Big Data. Er oder sie sichert durch diese verschiedenen Eigenschaften die Zukunft des Unternehmens. Er hilft dem Unternehmen auch dabei, Datenpiraterie und Datenlecks zu vermeiden und seine Daten so zu sichern, dass sie das Unternehmen nicht verlassen.