1962 : Scientifique des données au travail

Contrairement à l'image du « constructeur de modèles d'IA », la plupart des journées se partagent entre l'écriture de requêtes SQL et de code Python pour extraire et nettoyer les données, l'exécution de tests statistiques ou l'entraînement de modèles, et la traduction des résultats en graphique ou note de synthèse qu'un décideur non technique peut exploiter. Les enquêtes auprès des praticiens placent régulièrement le nettoyage et la préparation des données à environ la moitié — voire davantage — du temps de travail total.

Faut-il un doctorat pour devenir scientifique des données ? Non. Contrairement à la médecine ou au droit, il n'existe ni licence ni diplôme unique obligatoire ; une licence ou un master en statistiques, informatique, mathématiques ou dans un autre domaine quantitatif voisin constitue la voie la plus courante, et un solide portfolio de projets réels compte souvent davantage aux yeux des employeurs que le diplôme exact. Les doctorats sont plus fréquents dans les rôles fortement orientés recherche ou apprentissage automatique appliqué.

La science des données n'est-elle que des statistiques sous un autre nom ? Pas tout à fait. Elle s'appuie fortement sur les statistiques — le plan d'expérience de Fisher, l'analyse exploratoire de Tukey — mais ajoute la programmation, l'ingénierie des bases de données et l'apprentissage automatique que les départements de statistique classiques enseignaient rarement. William S. Cleveland a proposé le terme en 2001 précisément pour décrire cette version élargie et informatisée du domaine, bâtie sur les statistiques plutôt qu'en les remplaçant.