Métier de data scientist
Les métiers de la data recrutent de plus en plus et si vous envisagez de vous (ré)orienter vers le secteur du numérique, sachez que le métier de data scientist a le vent en poupe. D’ailleurs, en janvier 2021, le site d’emploi Glassdoor a élu le métier de Data Scientist meilleur métier du monde de son top 25 et Harvard Business Review comme le métier «le plus sexy du XXIe siècle».
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Data scientist : qu’est-ce que c’est ?
Le développement de l’informatique de ces dernières années a permis l’émergence d’importantes quantités de données ou big data récupérées via différents canaux et avec elles, de nouvelles professions dont celle de data scientist ou data analyst.
Les données (la data) sont extrêmement nombreuses et variées : statistiques de consommation de client, données de production, analyse de l'offre… mais surtout, elles sont indispensables aux entreprises pour créer des stratégies commerciales et/ou marketing adaptées, permettant d’améliorer leurs produits et leurs services. Encore faut-il savoir les extraire et les interpréter.
Et c’est là que le data scientist intervient puisque ce technicien informatique est le spécialiste pour la collecte, le stockage, l'analyse et l'exploitation des données pour les rendre utilisables par l’entreprise.
Pour y parvenir, cet expert croise les données et dégage de nouveaux schémas statistiques afin de pouvoir analyser les performances de l’entreprise et anticiper les comportements des consommateurs ou les nouvelles tendances.
Les missions du data scientist
Généralement rattaché à la direction des systèmes d'information (DSI) d’une entreprise, le Data Scientist intervient en aval du Data Engineer.
Son objectif est de créer des modèles prédictifs et d’aider la prise de décision par la construction d'algorithmes. À la fois statisticien, informaticien et possédant une affinité pour le marketing, le data scientist possède un large champ d’attributions :
- Identification des outils d’analyse ;
- Définition de solutions de stockage des données ;
- Organisaion de la collecte automatique des données selon des critères définis au préalable ;
- Stockage des données dans des bases de données paramétrées pour y accéder à la demande ;
- Construction d’algorithmes permettant d’améliorer les résultats de recherches et de ciblage ;
- Organisation, étude et synthèse des données pour en sortir des informations stratégiques pour l'entreprise;
- Élaboration de modèles de prédictions afin d'anticiper les évolutions des données et des tendances ;
- Veille technologique (collecte de données, plateformes de traitement, expérimentation).
Où exerce le data scientist ?
Bien que la profession soit encore émergente, le data scientist est très prisé par les entreprises qui cherchent sans cesse à améliorer leur performance et rester compétitives. Ingénierie, commerce et e-commerce, médias, SSII, assurance ou encore finance, de nombreux secteurs d’activité font appel au data scientist. Les stages et l’alternance sont de bons tremplins pour être rapidement recruté.
Tendance de la profession
Les entreprises étant de plus en plus friandes de ce profil, le marché du Big Data serait estimé à 9 milliards d’euros en 2020 et représenterait un potentiel de 137 000 emplois créés selon le plan de la Nouvelle France industrielle.
Formations data scientist
Ce métier se situant au croisement de plusieurs domaines, difficile de présenter un diplôme en particulier ou une formation indispensable pour devenir data scientist.
Le plus souvent, ce professionnel dispose d’un bac +3 (pour un poste d’assistant) ou bac+5 avec une spécialisation en mathématiques statistiques, en marketing digital ainsi qu’en communication et multimédias. Les formations qui permettent de se former au métier de la big data sont encore peu nombreuses mais elles se développent rapidement.
Formation initiale
Niveau bac +3
- BUT informatique
- Licence professionnelle métiers de l'informatique : systèmes d'information et gestion de données.
- Licence professionnelle métiers du décisionnel et de la statistique.
Niveau bac +5
- Master Ingénierie du Big Data ;
- Master Mathématiques et applications, spécialité Statistique pour l'évaluation et la prévision ;
- Master MIASHS, spécialité Big Data et fouille de données ;
- Mastère Spécialisé Big Data ;
- Master Statistics for smart data ;
- Master Spécialisé Big Data, spécialité Gestion et analyse des données massives
Formation continue
Le métier de Data Scientist reste encore récent et de nombreux professionnels actuels sont passés par une reconversion pour devenir data scientist. Il est possible de préparer l’un des diplômes cité ci-dessus mais également de passer par des formations privées certifiantes ou qualifiantes.
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Qualités requises pour devenir data scientist
En premier lieu, le data scientist doit développer plusieurs types de qualifications notamment en statistiques, modélisation, analyse de données et informatique. Les meilleurs data scientist possèdent également d’excellentes compétences en marketing.
Outre ses compétences techniques, il est doté d'un esprit d'analyse, lui permettant d’identifier et de comprendre les problématiques business de l’entreprise.
Méticuleux et rigoureux, il manipule les données intelligemment tout en respectant les règles de confidentialité.
Le professionnel possédera aussi une bonne aptitude à la communication et une très bonne maîtrise de l’anglais. En effet, les clients se situent à travers le monde entier.
Évolutions possibles du Data scientist
Après quelques années en poste, le Data Scientist peut monter en compétences et évoluer vers des fonctions managériales tels que Data Scientist Senior, Chief Data Scientist ou Lead Data Scientist.
Salaire du Data scientist
La demande pour le métier reste forte, et par conséquent les salaires sont relativement importants. Un data scientist débutant peut percevoir de 35 000 à 45 000 € par an, tandis qu’un travailleur expérimenté peut espérer toucher jusqu’à 65 000 € / an.
