Devenir data scientist

Présentation du métier de data scientist

La data science consiste à analyser et à interpréter les données d’un site internet, d’un système numérique ou d’un logiciel. Ce sont les résultats de ces analyses qui motivent chaque décision stratégique d’une entreprise dans l’objectif d’assurer sa pérennité. D’une manière plus concrète, le data scientist conçoit des systèmes et des algorithmes pour que l’analyse des bases de données puisse se faire automatiquement. Pour ce faire, il doit définir une représentation mathématique d’une situation afin d’établir une relation mathématique entre les valeurs obtenues et le phénomène étudié. Les résultats permettent alors d’anticiper les conséquences des éventuelles décisions et actions de l’entreprise. Les rapports effectués par le data scientist garantissent ainsi l’atteinte des objectifs visés par l’entité.

Bien que le développement de la data science s’est fait particulièrement ressentir ces dernières années, ce domaine d’activité n’est pas récent. En effet, le premier data scientist était un scientifique du XVIIIe siècle qui s’attelait à des recherches sur l’orbite. À l’époque, il a effectué 27 observations qui sont considérées comme le Big data recensé dans l’histoire. 

Les principales missions 

Le data scientist est relié à la direction des systèmes informatiques au sein d’une entreprise. Il procède à : 

• L’analyse et l’exploitation des datas des clients, des prospects et des employés d’une entreprise. Pour optimiser les résultats, le data scientist prend en compte l’intégralité des données émanant de tous les canaux de communication utilisés par l’entreprise.
• La création des modèles prédictifs afin que l’entreprise puisse mettre en place une stratégie marketing pertinente grâce aux algorithmes. 
• L’interprétation des données en ayant une vision globale de chaque situation. 
• La traduction des problèmes rencontrés par l’entreprise sur le business plan en données mathématiques et statistiques.
• L’établissement d’un rapport permettant d’aiguiller les prises de décisions concernant la politique de management de l’entreprise afin d’améliorer les performances marketing. 
• L’identification des outils à utiliser pour effectuer les analyses.
• La recherche des solutions de stockage de données dans l’optique de conserver leur intégrité. Cette mission requiert une veille technologique permanente.

Grâce à ses compétences exceptionnelles, le data scientist a réussi à se rendre indispensable dans tous les secteurs d’activité comme la finance, l’informatique, la grande distribution et l’e-commerce. 

Les qualités et compétences nécessaires

Le data scientist possède des connaissances pointues en :

• Informatique et plus particulièrement en algorithmes d’apprentissage automatique ou Machine Learning. 
• Marketing tout en maîtrisant les outils de data management comme SAS, Python, Access, SPSS et SAP.
• Statistiques afin d’utiliser à bon escient les outils d’analyses web, notamment Omniture et Google Analytics. 

Les entreprises recherchent le mouton à cinq pattes qui, en plus de ces compétences techniques, possède : 

• Un sens critique qui lui permet de cerner les problèmes et de les aborder sous tous les angles. 
• Une excellente aptitude à communiquer les informations en des termes explicites. Ainsi, il pourra transmettre les valeurs de chaque action pour optimiser les résultats.
• Une grande proactivité afin de pouvoir résoudre les problèmes rapidement, voir même les éviter. Le data scientist doit savoir repérer les opportunités et identifier les solutions les plus efficaces pour résoudre démêler situations.

Quel parcours pour devenir data scientist ? 

Se former à la data science est le sésame qui ouvre les portes des plus grandes entreprises, tout secteur confondu. Pour exercer le métier de data scientist, l’obtention d’un diplôme bac+ 5 est vivement recommandé. Il peut s’agir d’un Master spécialisé en mathématiques appliquées, en statistiques ou en science des données. Il existe également des universités qui proposent un parcours aboutissant à un Master Data Scientist. Ce parcours offre la possibilité de se former au métier de data scientist en alternance. 

Pour répondre aux demandes de plus en plus croissantes, des organismes de formation ont mis en place des formations au métier de la Big Data. Les cours durent quelques mois et aident à se préparer à se confronter aux réalités de cet emploi. Cependant, afin d’intégrer une école de formation, il est indispensable de bien se renseigner pour savoir si les formations proposées sont complètes. 

Les salaires

Le marché du big data contribue à la croissance de l’économie de tout un pays. Il est donc évident que le domaine de la data science assure une rémunération très attractive à ses adeptes. Un data scientist débutant perçoit entre 3400 € et 4200 € par mois. Avec quelques années d’expérience, cette rémunération peut atteindre les 5400 €. Pour un data scientist sénior, le salaire peut aller jusqu’à 10000 €. Certaines entreprises attribuent également des primes et des bonus qui viennent s’ajouter au salaire du data scientist. Lorsqu’un data scientist exerce en freelance, il est libre de fixer ses tarifs. 

Les débouchés et opportunités d’emploi

Le big data et les données stratégiques sont marquées par une augmentation croissante. Les perspectives d’évolution du métier de data scientist sont alors nombreuses. Au sein d’une entreprise, un data scientist peut évoluer vers le poste de Chief Data officer ou Chief Data Scientist. Grâce à cette promotion, ce professionnel peut prétendre à un salaire nettement plus élevé que celui qu’il percevait auparavant. En effet, les salaires d’un Chief Data scientist peuvent aller jusqu’à 21600 € par mois.

Le statut de freelance est également une solution permettant au data scientist de prendre un nouveau tournant dans sa carrière. Il pourra alors travailler sans être limité par les données géographiques et profiter d’une grande liberté dans l’exercice de ses fonctions. Pour élargir ses domaines d’intervention, le data scientist peut apprendre de nouveaux langages informatiques. Cela lui permettra d’atteindre une clientèle variée et d’augmenter ses tarifs.