Le développement du numérique a favorisé l’essor de nombreux nouveaux métiers parmi lesquels figure celui de Data Scientist. Il s’agit du terme employé pour désigner un professionnel dont la mission est de traiter et de valoriser des données massives au sein des entreprises ou des organisations. Pour y parvenir, l’expert doit avoir certaines aptitudes et justifier d’un certain nombre de compétences particulières. Celles-ci sont généralement acquises au cours des formations spécifiques. Découvrez dans ce document, tout ce qu’il faut savoir sur le métier de Data Scientist en 2023.
Data Science : définition
La Data Science est un domaine d’activité qui assure la transformation des données brutes en informations intelligibles et exploitables. Elle répond ainsi à l’augmentation exponentielle des données numériques qui transitent sur le web, en raison de la digitalisation des entreprises. La Data Science aide donc ces dernières à gérer les informations des clients, prospects et concurrents qu’elles récupèrent au quotidien.
Cette gestion des données passe par la collecte, la conservation ou le stockage, le traitement, l’analyse et la communication des informations. C’est au Data Scientist que sont confiées ces différentes missions.
Le rôle d’un Data Scientist
Le Data Scientist est généralement rattaché à la direction des systèmes d’information (DSI) d’une société. Sa fonction au sein de ladite direction est d’analyser et d’exploiter les données des clients, des leads qualifiés et même du personnel travaillant dans l’entreprise. Ces renseignements sont récupérés à travers différents canaux.
Pour pleinement jouer son rôle, le Data Scientist va dans un premier temps identifier les outils d’analyse dont il dispose. Il définira ensuite les solutions de stockage des données et ciblera celles qui sont pertinentes pour l’entreprise. De même, il va construire des algorithmes et élaborer des modèles de prédiction pour anticiper les évolutions des données. Enfin, le professionnel créera des tableaux de bord adaptés pour rendre ces dernières lisibles et exploitables.
Le Data Scientist doit donc avoir une vision très globale sur les données massives qui entrent et sortent des serveurs de l’entreprise quotidiennement. De cette manière, il pourra créer des modèles prédictifs et simplifier la prise de décision stratégique des personnes habilitées à le faire. C’est la raison pour laquelle le Data Scientist est sollicité dans les secteurs d’activité comme l’informatique et la finance. Il en est de même pour les assurances, la grande distribution et le e-commerce.
Les compétences d’un Data Scientist
Pour parvenir à mener à bien ses différentes missions, un Data Scientist doit disposer de certaines compétences. Ces dernières sont d’ordre informatique, marketing et statistiques.
Informatique
Pour exceller dans son métier, un Data Scientist doit maîtriser les algorithmes d’apprentissage et les langages de programmation. Cela est essentiel pour pouvoir rendre les données massives qu’il traite accessibles et lisibles pour les preneurs de décision.
Marketing
Dans le domaine du marketing, les données relatives aux consommateurs représentent un levier majeur d’analyse de l’activité commerciale de l’entreprise. Ainsi, avoir des connaissances en outils de gestion desdites données est également important pour un Data Scientist. Parmi ces instruments de data management, il y a : SAS, SPSS, SAP, Python, Access et Excel.
Pour faire du marketing, le Data Scientist doit aussi maîtriser des langages informatiques permettant de communiquer avec des bases de données. Parmi les plus utilisés, il y a la méthode SQL (Structured Query Language) et celle no-SQL.
Statistiques
À ce niveau, il est important qu’un Data Scientist ait la maîtrise des outils de web analyse. Les plus connus sont Google Analytics et Omniture. Par ailleurs, avoir des compétences sur TensorFlow, NumPy, Microsoft Power BI et Microsoft Azure sera avantageux pour l’expert.
C’est grâce à ces outils qu’il va parvenir à interpréter les éventuels problèmes liés au data marketing. Pour que cette interprétation soit conforme à la réalité, la source des données doit être fiable. Aussi, le Data Scientist doit pouvoir discerner les données utiles dans le flux d’information qu’il reçoit.
Les qualités d’un Data Scientist
En plus de disposer des hard skills pertinents, un Data Scientist doit également avoir des aptitudes particulières. L’une des plus importantes est l’esprit d’analyse. Ce dernier lui sera utile pour identifier, comprendre et résoudre les différentes problématiques liées aux données volumineuses traitées par l’entreprise.
Ce professionnel doit aussi être rigoureux, précis et organisé. De même, il doit faire preuve d’une excellente capacité de communication. Cette dernière lui permettra de rendre son travail intelligible pour le plus grand nombre. C’est ainsi qu’il parviendra à convaincre les décideurs de la structure qui l’emploie
Le Data Scientist est une force de proposition au sein de toute organisation. Il est en effet appelé à coordonner les actions avec les différentes équipes afin de mieux satisfaire les attentes à divers niveaux. Pour y parvenir, il est indispensable d’être multilingue. De ce fait, le Data Scientist doit au moins maîtriser l’anglais technique.
Enfin, le Data Scientist doit être un leader. Ce leadership va lui permettre de mener à bien ses différents projets et de mobiliser tous ses collaborateurs avec lui. Ainsi, il pourra évoluer au sein de l’entreprise et devenir Senior Data Scientist, Lead Data Scientist ou encore Directeur Data.
La formation pour devenir Data Scientist en 2023
Étant un nouveau métier, il n’existe pas encore de formations exclusives pour devenir un Data Scientist. Toutefois, il est possible de passer par certaines voies pour y parvenir. Ainsi, vous pouvez suivre une formation Bac +5 dans le domaine de l’informatique ou intégrer une école d’ingénieurs. Vous pouvez ainsi passer par MINES Paris Tech, ENSAE Paris ou ENSI entre autres. Il est par ailleurs possible de suivre une formation dans une école de commerce.
Quel que soit le cursus choisi, vous devrez vous spécialiser en big data, en statistiques, en informatique ou encore en marketing. Ainsi, l’expérience acquise dans ces différents domaines vous permettra de remplir convenablement les missions d’un Data Scientist.
Le salaire moyen du Data Scientist (ML, IA, NLP, DL…)
Le salaire d’un Data Scientist dépend essentiellement de son expérience. Ainsi, un débutant peut gagner entre 35 000 et 40 000 euros par an en France. Un professionnel confirmé peut en revanche prétendre à un salaire annuel allant jusqu’à 50 000, voire 60 000 euros. Cette rémunération va aussi dépendre du secteur d’activité et des fonctions du Data Scientist au sein de l’entreprise.
En conclusion, retenez que l’expert en Data Science est un professionnel chargé de gérer et d’interpréter des données massives (Big Data). Pour cela, il doit avoir certaines qualités et suivre une formation afin d’acquérir des compétences en informatique, marketing et statistique. C’est en maîtrisant ces différents domaines que vous serez un Data Scientist parfaitement qualifié. Dès lors, vous pourrez prétendre à un salaire pouvant atteindre 60 000 euros par an.
