Data scientist
À l’ère du numérique, différentes sortes de métiers liés au traitement des données émergent. C’est le cas du data scientist.
- 44 000 € / an salaire moy. France, réf. GlassDoor
- 13 300 professionnels Data scientist France, réf. Data recrutement
- 3 620 postes M1405 (code ROME), réf. France Travail
C’est quoi un data scientist ?
Le data scientist avec son code ROME M1405 est un expert de la data opérant au sein d’une entreprise. Il a pour vocation d’exploiter les données massives ou big data.
Adapté aux personnes en situation de handicap
Par définition, le data scientist est un expert de la collecte, du traitement, de l’organisation, de l’exploitation et de la valorisation des données volumineuses. Il les transforme en informations faciles à interpréter, de véritables leviers de stratégie pour l’entreprise.
Le data scientist est aussi désigné sous les noms de scientifique des données :
- Analyste de données ;
- Explorateur de données ;
- Expert en mégadonnées ;
- Chargé de modélisation des données ;
- Ingénieur en intelligence artificielle ;
- Ingénieur data scientist.
À ses débuts, le data scientist était surtout sollicité dans le secteur du e-commerce, de la finance ou de la grande distribution. Actuellement, ce poste peut être accessible au sein d’une start-up, de grands groupes, de cabinets de conseil, des établissements bancaires ou des PME.
La personne occupant le poste de data scientist est entourée d’une équipe opérant sur la chaîne des données. Il s’agit des chargés de données spécifiques et du data miner.
Le data scientist peut aussi coopérer avec d’autres départements, dont celui de la gestion des risques, de la fidélisation clients ou des campagnes marketing. Il peut également collaborer avec la direction des systèmes d’information, la direction du marketing stratégique et/ou la direction générale.
Adapté aux personnes en situation de handicap
Quel est le rôle d’un data scientist ?
Le data scientist est un métier stratégique qui vise à recourir aux données pour optimiser la productivité de l’entreprise, pour améliorer les conditions de travail ou pour prévenir les pannes éventuelles.
Science des données : quel est le travail d’un data scientist ?
Le travail du data scientist tourne autour des bases de données, du machine learning, de l’intelligence artificielle et des modèles statistiques. Il les transforme en avantages compétitifs en développant des versions prédictives et des modèles d’apprentissage automatique.
En bref, son rôle porte sur la modification des modèles cachés dans les données en recommandations stratégiques. À titre d’exemple, grâce à un algorithme qu’il développe, il peut analyser l’historique d’achat d’un utilisateur sur une plateforme e-commerce pour suggérer des produits personnalisés.
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Que vous souhaitiez acquérir de nouvelles compétences, approfondir vos connaissances ou booster votre carrière vers de nouveaux horizons.
Quelles sont les missions d'un data scientist ?
La personne évoluant dans un métier de data scientist est chargée de missions variées.
Cette mission consiste à prélever les données indispensables à l’analyse, établir des règles de contrôle du nettoyage des bases de données et rédiger les spécifications d’automatisation. Le data scientist contrôle également la qualité des données et conçoit les variables à intégrer dans les modèles statistiques.
Le data scientist élabore des algorithmes d’intelligence artificielle. Cette mission se porte sur l’analyse des données en recourant aux techniques statistiques classiques ou la création des algorithmes d’apprentissage automatique. Elle implique aussi la conception des données d’entraînement des modèles et leur amélioration continuelle.
Le data scientist contribue aussi aux projets, communique les résultats des recherches aux équipes métiers, effectue une veille technologique sur les nouvelles technologies relatives à la data science.
Cette mission consiste à prélever les données indispensables à l’analyse, établir des règles de contrôle du nettoyage des bases de données et rédiger les spécifications d’automatisation. Le data scientist contrôle également la qualité des données et conçoit les variables à intégrer dans les modèles statistiques.
Le data scientist élabore des algorithmes d’intelligence artificielle. Cette mission se porte sur l’analyse des données en recourant aux techniques statistiques classiques ou la création des algorithmes d’apprentissage automatique. Elle implique aussi la conception des données d’entraînement des modèles et leur amélioration continuelle.
Le data scientist contribue aussi aux projets, communique les résultats des recherches aux équipes métiers, effectue une veille technologique sur les nouvelles technologies relatives à la data science.
Comment devenir data scientist ?
Le métier de data scientist requiert des connaissances et des compétences poussées en informatique et en manipulation de big data. Des études supérieures attestées par des diplômes sont requises.
Pour devenir data scientist, il est indispensable de poursuivre au moins 4, 5 ou 6 ans d’études après le baccalauréat, soit une formation de niveau bac+4, +5 ou +6. Elles s’effectuent dans une université, en école de commerce ou en école d’ingénieurs avec des spécialisations en informatique, en statistiques, en marketing et/ou en Big data.
Les profils à l’aise avec les chiffres, notamment en mathématiques et en statistiques, sont sollicités.
Pour accéder à un poste de data scientist, il est nécessaire de détenir notamment un :
- Master en data science ;
- Master en statistiques/économétrie spécialisation informatique ;
- Master en big data ;
- Master en mathématiques appliquées aux sciences humaines et sociales ;
- Master data science for business ;
- Doctorat en informatique, en mathématiques, en statistiques ou en modélisation des données.
Le poste de data scientist peut être accessible aux débutants. Toutefois, le profil complet correspond à une personne enregistrant au moins trois années d’expérience dans le domaine des statistiques et/ou de l’informatique.
Pour décrocher un poste de data scientist, la formation en ligne peut être adoptée aussi bien par les demandeurs d’emploi que les personnes actives en reconversion professionnelle. Le programme proposé par First Education Online, établi en collaboration avec les Grandes Écoles renommées comme ESSEC Business School, est idéal pour acquérir les compétences clés.
Quelques postes passerelles permettent d’accéder à celui de data scientist. Il s’agit du data Analyst, du data Engineer, du data miner, du Business Intelligence Analyst, du statisticien ou de l’ingénieur Machine Learning.
Pour évoluer dans le métier de data scientist, il est indispensable de maîtriser une foule de logiciels et d’outils informatiques permettant l’interprétation des données. Il s’agit :
- Des langages de programmation (Python, R, SQL…)
- Des outils et des environnements de développement (VS Code, rstudio…)
- Des bibliothèques d’analyse de données (Pandas, pytorch…)
- Des outils de visualisation de données (Ggplot2, Power BI…)
- Des bases de données (mysql, mongodb…)
L’intéressé doit aussi avoir des compétences dans la manipulation des outils de cloud computing, de traitement de données et/ou de gestion ainsi que de versioning de code.
Une bonne maîtrise de l’anglais technique, des statistiques, des mathématiques et du marketing est également requise.
Côté soft skills, un data scientist doit avoir un esprit de synthèse et d’analyse et disposer d’excellentes capacités de communication. Il doit être rigoureux, organisé et précis. Être doté d’une force de proposition et de pédagogie, être curieux et apte à travailler en équipe font aussi partie des qualités d’un bon data scientist.
Pour garantir la maîtrise, la conception et la gouvernance des solutions IA chargées de la création de valeur, cette formation est préconisée. Elle permet aux apprenants de devenir des acteurs clés de l’IA en entreprise. Grâce aux différentes sessions, ils seront capables de reconnaître des cas d’utilisation à impact important et de gérer des projets relatifs à l’IA.
Le programme de formation aide également à communiquer efficacement avec les différentes équipes opérationnelles au sein d’une entreprise et avec les divers corps de métiers. Il est d’un soutien précieux pour une mise à jour des compétences, notamment face à l’évolution rapide du secteur.
La formation aboutissant à un certificat délivré par l’ESSEC Business School repose sur un projet de développement d’un service ou d’un produit spécifique basé sur l’IA. À l’issue des sessions, les participants seront capables d’appliquer immédiatement et concrètement les connaissances acquises sur les cas réels existants en entreprise.
L’ESSEC Business School est un acteur clé de l’intelligence artificielle. Cette institution enregistre plus de 10 ans d’expérience dans le domaine de l’IA et des Datas. Possédant un Institut Metalab ayant formé plus de 10 000 étudiants, elle est classée leader en Europe et N°3 dans le monde avec le Master in Data Sciences & Business Analytics.
En suivant le programme Management de projet @CentraleSupélec Exed , les participants disposent d’une certaine maîtrise de la gestion de projet liée aux sciences des données. Le contenu des cours est étudié dans le but de leurs permettre de coordonner des équipes techniques et de répondre aux besoins du secteur. Les techniques efficaces ainsi que les outils performants sont mis à disposition des participants afin qu‘ils adoptent les comportements adéquats pour mener les projets de Data.
Les cours s’adapteront à leurs disponibilités grâce aux modules flexibles à combiner selon leur emploi du temps.
Le formateur chargé des cours est un professeur spécialiste de l’amélioration de la performance opérationnelle des projets complexes en France et à l’international. Il accompagne plus de 40 sociétés opérant dans des secteurs variés comme l’automobile, l’aéronautique ou l’énergie.
Grâce à cette formation Stratégie@HEC Paris , l’apprenant sera apte à dénicher des solutions adaptées aux problèmes stratégiques du département informatique. Elle offre aussi l’avantage d’identifier et de mettre en œuvre la bonne stratégie pour optimiser les performances de l’entreprise dans laquelle il évolue.
Dans un secteur constamment compétitif et évolutif, il peut générer de la croissance et de la valeur pour la société. Il comprendra les raisons de succès ou de l’échec de certaines politiques ou méthodes et obtiendra les bons éléments pour mettre en place une stratégie gagnante.
Caractéristiques du métier de data scientist
Le métier de data scientist offre la possibilité d’une carrière brillante. Il s’agit d’un poste stimulant sur le plan intellectuel et avec des opportunités d’emploi intéressantes.
La rémunération d’un data scientist évolue en fonction de son profil, de sa formation, de sa localisation, de l’entreprise dans laquelle il opère et de son expérience.
Le salaire brut mensuel d’un data scientist débutant est de 3 750 €. Un data scientist expérimenté touche environ 7 000 € de salaire brut par mois.
Le salaire brut annuel d’un data scientist junior avoisine les 45 000 €. La rémunération brute annuelle perçue par un data scientist avec 5 à 15 ans d’expérience est comprise entre 60 000 € et 80 000 €.
Le marché de l’emploi est assez favorable et en forte croissance pour les data scientists, ce grâce à la transformation numérique et à l’intelligence artificielle. En 2023 en France, les recrutements de data scientist ont connu une hausse de 51,9 % entre le mois de janvier et d’avril.
Un data scientist peut évoluer en dirigeant une équipe d’experts en données et devenir Chief Data Scientist, Chief Data Officer ou Directeur des systèmes d’information.
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Bibliographie
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