Data scientist

Le data scientist est un expert en données qui combine des compétences techniques et analytiques pour résoudre des problèmes complexes. Il travaille avec des données massives et des outils informatiques pour analyser et modéliser des informations afin de développer des solutions pour des entreprises.

Le métier de data scientist a vu le jour aux alentours de 2008. Et depuis, il s’est développé et est devenu l’un des emplois et formations les plus recherchés dans le domaine des données. Faisant partie de la filière informatique et du web, ce spécialiste travaille avec diverses entités comme l’analyste, le traffic manager, les chefs de projets digitaux, etc.

Quelles sont les missions d’un data scientist ?

Un data scientist, ou scientifique des données, a pour mission de collecter, analyser et interpréter de grandes quantités de données pour en extraire des informations pertinentes et des insights exploitables. Ses missions principales comprennent :

Collecte de données : Le data scientist rassemble des données brutes à partir de sources variées telles que des bases de données, des fichiers, des capteurs, des médias sociaux, etc.
Préparation des données : Il nettoie et organise les données en éliminant les valeurs aberrantes, en gérant les données manquantes et en les structurant pour l'analyse.
Analyse statistique : Le data scientist utilise des techniques statistiques avancées pour détecter des tendances, des modèles et des corrélations dans les données. Il peut appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour des prévisions ou des recommandations.
Visualisation des données : Il crée des visualisations graphiques pour rendre les résultats de l'analyse plus accessibles et compréhensibles pour les non-initiés.
Interprétation des résultats : Le data scientist traduit les résultats de l'analyse en informations exploitables, formulant des recommandations ou des actions à entreprendre pour l'entreprise.
Mise en œuvre des solutions : Il peut collaborer avec les équipes techniques pour mettre en place des solutions basées sur les données, comme des systèmes de recommandation, des chatbots ou des outils d'automatisation.
Veille technologique : En raison de l'évolution rapide de la technologie, le data scientist se tient informé des dernières avancées dans le domaine de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique.
Communication : Il doit être capable de communiquer efficacement ses résultats et ses conclusions aux parties prenantes, y compris les non-spécialistes.

Globalement, le data scientist joue un rôle crucial dans la transformation des données en informations utiles pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées et à améliorer leurs opérations.

Les qualités et compétences pour avoir cet emploi :

Ce métier requiert diverses compétences techniques et des qualités humaines. Il ne faut pas oublier qu’on parle de big data, donc il faut avoir des connaissances approfondies sur l’analyse des infos web. Il y a aussi le fait que l’évolution du chiffre d’affaires d’une entreprise repose sur la prédiction et l’interprétation des résultats, la pression pour chaque projet peut être considérable. Pour tenir le rôle dans cet emploi, il faut :

• Être calé en mathématiques appliquées, statistiques, machine learning, etc.

• Maitriser au moins deux langages informatiques

• Maitriser plusieurs techniques pour l’analyse d’informations

• Compétences en anglais technique

• Savoir communiquer pour bien soumettre les comptes rendus et les propositions

• Être bien organisé et avoir de la rigueur dans le projet

Le secteur du numérique concentre une importante quantité de métiers tous plus intéressants les uns que les autres. Si vous être en pleine exploration, nous vous proposons de découvrir également les métiers d'urbaniste en systèmes d'information, ou de data engineer, ou même de responsable green IT

Les formations pour devenir scientist de l’information dématérialisée

De nos jours, des formations sont à disposition pour devenir scientist des données numériques. Après le bac, il faut suivre une formation ou étude d’ingénieur. Plusieurs possibilités s’offrent à vous comme le diplôme en ingénierie informatique, en statiques, en mathématiques appliquées, mais aussi en big data, en intelligence artificielle et machine learning ou encore un master en science des données. Comme dit auparavant, ce spécialiste doit avoir plusieurs atouts et compétences. Il est donc indispensable d’enrichir vos acquis avec une formation en management, en marketing, etc. Les formations sont disponibles auprès des grandes écoles en informatique et des centres de formation. Depuis le Covid, de plus en plus de formations à distance, d’e-learning et de cours sur le web sont proposés.

Les perspectives d’emploi et d’évolution de carrière

Les débouchés sont nombreux aujourd’hui étant donné que le big data et l’analyse d’informations sont utilisés par toutes les grandes entreprises. Après la formation, vous pouvez commencer dans un projet en tant qu’analyste afin de prendre de l’expérience. Une fois les connaissances acquises, il peut exercer en tant que scientist des méga données, marketing scientist, architect, engineer ou encore quality manager. En ce qui concerne l’évolution de carrière, il peut devenir chef de projet ayant pour mission de diriger sa propre équipe. Sinon il y a aussi le poste de Chief officer. Ce spécialiste peut entre autres ouvrir sa propre entreprise de consultance en science de données.

Le salaire d'un data scientist :

Comme tous les métiers dans l’informatique, celui-ci fait partie de ceux qui ont un salaire confortable. Il dépend de quelques critères : le niveau du postulant qui peut être junior, confirmé ou senior ; les expériences, les compétences et le domaine de l’entreprise qui l’embauche. En moyenne, le niveau du salaire d’un débutant sortant tout frais d’une formation se situe entre 3000€ et 3500€ brut par mois tandis qu’une personne expérimentée avec entre autres une spécialisation en machine learning par exemple peut gagner mensuellement jusqu’à 7000€ brut ou plus. Pour un consultant, la base moyenne est de 4000€ jusqu’à 8000€. S’ajoute à cela une rémunération additionnelle comme les commissions et les primes. D’après les statistiques, le métier d’expert en science des données fait partie des métiers dont le salaire connait une augmentation chaque année.

Questions fréquentes

Comment se reconvertir en data scientist ?

Si ce poste attire beaucoup de prétendants étant donné le salaire, une poignée seulement réussit la formation. Pour une reconversion professionnelle vers la science des données, il faut une solide base et des compétences en informatique, mathématiques, statistiques, machine learning. Avec un niveau bac, vous devez reprendre les études depuis le début pour obtenir un master. Si vous avez un niveau bac +3, bac +4 ou bac +5, une formation pour la spécialisation est de rigueur.

Où travailler en tant que data scientist ?

Tous les domaines d’activité ont besoin d’un expert en analyse et science de données et big data. La vulgarisation de la digitalisation a fait en sorte que ce métier est très recherché. Avec vos compétences, vous pouvez travailler où vous le souhaitez à commencer par les entreprises de services informatiques, les éditeurs de logiciels et le secteur du web. Il y a aussi les entreprises de services financiers et les banques, le secteur du commerce en gros et en détail ainsi que le marketing et la publicité. Bien entendu, des emplois sont disponibles dans les grands groupes en immobilier, en bâtiment et travaux publics, etc.