Devenir data scientist

Data scientist : formation, salaire et missions

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Le data scientist occupe une fonction majeure dans la stratégie business d’une entreprise à l’ère du big data. Sa mission principale ? Exploiter des données afin de fournir des indicateurs clés dans le développement de la stratégie compétitive d’une entreprise afin de lui permettre de s’imposer au sein des marchés ultra-concurrentiels. Cette profession te fait de l’œil, mais est encore un peu floue pour toi ? Nous faisons le point avec toi sur le data scientist.

Data scientist, qu’est-ce que c’est ?

Le data scientist possède un poste stratégique au sein d’une entreprise. Pour cela, il se doit d’être vif d’esprit avec une capacité d’analyse extrêmement poussée. Ce professionnel collecte des données très volumineuses d’où le nom de big data. Il délivre ensuite des expertises dans plusieurs domaines comme les mathématiques et marketing. C’est pour cela qu’il doit développer de réelles compétences dans ces deux secteurs. Son objectif ? Augmenter les performances et les bénéfices de la société qui l’emploie. Le data scientist doit être polyvalent parce qu’il a plusieurs casquettes et des rôles multiples.

Les missions du data scientist

Le data scientist doit transformer des flux de données en une analyse compréhensible par tous. Pour parvenir à ce grand objectif, il doit remplir plusieurs missions. Parmi elles, il définit des solutions de stockage de données et recherche le meilleur moyen pour traiter les éléments issus de la big data. Il crée également des algorithmes pour améliorer le ciblage en matière de recherche des données afin d’en obtenir de meilleurs résultats.

Il peut également analyser des données que des clients lui envoient en amont comme le nombre de ventes ou les différents processus de production de l’entreprise. Cela lui permet de déterminer les avantages concurrentiels et d’élaborer des modèles prédictifs. Le data scientist actualise régulièrement le profil des clients pour anticiper les changements de comportement des consommateurs. Il évalue également la rentabilité et les perspectives de développement des projets en cours. Ce travail de prédiction est très important dans le quotidien du data scientist.

Une autre mission importante réside dans l’utilisation des outils de gestion de projet IT afin de modéliser des résultats d’expertise pour une lecture facile pour les entreprises notamment. Tu l’auras compris, le data scientist possède de nombreuses casquettes.

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Les compétences du data scientist

Afin d’être performant, le data scientist doit posséder un ensemble de compétences. Il doit disposer d’une forte capacité de modélisation des données statistiques. L’analyse et la synthèse de mégadonnées doivent être une des cordes à l’arc du data scientist, une maîtrise des outils de la big data est également demandée. Bien évidemment, ce professionnel doit maîtriser au moins un langage de programmation comme Python, Java ou C/ et connaître les rouages de fonctionnement des machines d’e-learning et de deep learning.

Le data scientist est un expert de la plateforme Hadoop et des outils de traitement tels que Pig ou Hive. Il faut qu’il sache traiter des données imparfaites, c’est-à-dire des données auxquelles il manque des valeurs. Pour cela, il doit être capable d’identifier et de résoudre ces problèmes.

Au-delà des compétences techniques, il doit aussi disposer d’un esprit créatif, pouvoir faire preuve de rigueur et être capable de travailler sous pression tout en respectant la confidentialité de ses clients.

Les différences entre le data scientist et le data analyst

Au fil de la présentation des missions et des compétences du data scientist, tu as dû repérer un certain nombre de similitudes avec le data analyst. En effet, ces deux professionnels possèdent une mission commune : exploiter des données massives afin d’en tirer des conclusions pour aiguiser les prises de décisions d’une entreprise. Cependant, contrairement au data analyst, le scientist travaille sur des données brutes, qu’il trie, stocke avant de créer des outils de modélisation pour faciliter l’analyse.

De son côté, le data analyst s’appuie sur les données traitées, en amont, par le data scientist. Il définit des stratégies principalement dans les domaines commerciaux. Même s’il intervient après le data scientist, il n’existe pas de lien de hiérarchique entre les deux professions qui évoluent dans deux services bien distincts.

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Les formations pour devenir data analyst

Naturellement, si tu souhaites devenir data scientist, il faut réaliser un certain nombre d’années d’études. Afin d’exercer cette profession, tu dois détenir un bac+ 5 au minimum. Tu peux réaliser plusieurs formations :

  • Master in Artificial Intelligence et Management.
  • Master Ingénierie et big data
  • Master spécialisé en big data avec une mention gestion et analyse des données massives.
  • Un diplôme en école d’ingénieurs avec une spécialisation en big data.

À savoir : un grand nombre d’étudiants en data sciences font également le choix de poursuivre leurs études en doctorat.

Le salaire du data scientist

Le data scientist est une des professions les plus convoitées, en France. En cause, la rémunération très attrayante avec un salaire qui peut atteindre les 120 000 euros brut annuels. Il est possible de dresser une fourchette plus réaliste avec un salaire moyen situé à hauteur de 50 000 euros brut annuels.

Ce professionnel est recherché dans de nombreux domaines comme les groupes médicaux, industriels, financiers, pharmaceutiques ou encore de défense.

Néanmoins, comme beaucoup de métiers issus de la data, les États-Unis offrent une situation plus attractive avec un salaire moyen à hauteur de 110 000 dollars annuels, ce qui en fait un des métiers les mieux payés du côté du pays de l’Oncle Sam.

Les évolutions professionnelles du data analyst

Avec les augmentations des besoins en matière de Big Data, de plus en plus d’entreprises recherchent des data scientists. En effet, traditionnellement, les petites et moyennes entreprises ne pouvaient pas se permettre de se payer un data scientist, ce n’est plus le cas aujourd’hui. C’est pourquoi il y a un besoin de plus en plus croissant en matière de data scientist.

Une fois qu’il est devenu confirmé, ce professionnel peut prétendre à des opportunités plus lucratives comme celles de devenir Lead Data Scientist, Chief Data Scientist, c’est-à-dire qu’il aura, à sa charge, une équipe de data scientists.

Au-delà des métiers liés au monde de la science des données, le data scientist pourra devenir data engineer, un spécialiste de l’infrastructure des données.

Tu l’auras compris, grâce à ses compétences, le data scientist a de nombreuses opportunités d’évolution professionnelles devant lui.

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