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Data scientist
Professionnel de la gestion et de l’analyse de données, le data scientist met ses compétences au service de son entreprise en récoltant les data, en les analysant et en extrayant des indicateurs de ses analyses. Métier incontournable pour toutes les entreprises souhaitant optimiser leurs stratégies, data scientist est une profession pour les passionnés de technologies et d’analyse.
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FORMATION REQUISE:
BAC +5 ou plusSALAIRE JUNIOR:
30 000 € - 35 000 €/annuelsSALAIRE SENIOR:
40 000 € et plus/annuelsComment devenir Data scientist ?
Objectifs de ce métier
L’objectif du data scientist est de fournir à son entreprise des bilans d’analyse et des solutions à la suite de l’analyse de données récoltées via le web, l’application mobile ou tout autre support digital. Il aide ainsi les services marketing, commercial et la direction à orienter ses futures actions pour développer l’activité.
Compétences attendues de Data scientist
Maîtrise des outils de collecte et de statistiques
Tous les logiciels et programmes informatiques destinées à la collecte, l’analyse et la restitution de données sont connus du data scientist. Il les utilise au quotidien pour son travail.
Connaissances des mathématiques appliquées et des statistiques
Afin de croiser les informations fournies par les données et établir une analyse précise, le data scientist connaît ses tables sur le bout des doigts ! Véritable statisticien, il manie parfaitement les chiffres et est capable d’extraire des informations utiles à partir de calculs précis et de statistiques.
Capacités de gestion
Le data scientist communique directement avec différents services et est donc amené durant l’exercice de ses fonctions à gérer des équipes. Il doit être à l’aise en communication, et savoir être pertinent pour l’ensemble des services de l’entreprise.
Qualités requises
Méthodique, le data scientist s’organise avec précision pour effectuer ses missions d’analyse. Expert dans le fouillage de données, il récolte des nombres astronomiques d’informations et doit être capable de s’organiser efficacement pour en tirer parti. On demande également au data scientist d’être force de proposition, afin d’ajuster au mieux les outils de collecte, les interventions et les différents modèles d’analyse. Rigueur et méthode sont les qualités les plus attendues d’un bon data scientist.
Les missions de ce métier
Fouille de données
Avec des outils de collecte, le data scientist fouille toutes les sources de données afin de les récolter.
Analyse de données
Une fois récoltées, les données sont analysées par le data scientist. Il en extrait des statistiques selon plusieurs critères, établit des tableaux et effectue des prévisions.
Exposition de bilans d’analyse
Une fois l’analyse et l’exploration des données terminées, le data scientist présente les résultats de ses recherches à ses supérieurs. Ces derniers, accompagnés par le data scientist, pourront alors les utiliser pour ajuster leurs stratégies d’entreprise.
Évolution de carrière
Encore méconnu, le métier de data scientist présente un réel intérêt pour les entreprises à l’ère du numérique et du digital. Le nombre croissant de données est une vraie manne pour tous les services marketing. Le data scientist a donc de grandes possibilités d’évolution au sein de son entreprise. Il peut également se lancer en tant que freelance et travailler pour plusieurs entreprises à la fois.
FAQ
Discipline à l’importance croissante pour les entreprises de tous secteurs d’activités économiques, la “ Data Science “ consiste en la collecte, l’utilisation, l’analyse et l’exploitation des données, à des fins économiques, marketing et/ou commerciales par les sociétés.
La collecte et l’analyse des données (Big Data) est également utilisée dans le cadre d’une amélioration de la productivité économique de l’entreprise, de l’efficacité des processus de production, des niveaux de qualité de la production etc. notamment dans les secteurs industriels.
La Data Science, pour une majorité des cas, vise cependant à améliorer les processus marketing et le développement commercial de l’entreprise grâce à la collecte et l’exploitation de données clients (Data), récoltées et/ou achetées via différents processus (Webtracking, sondages, Cookies, données transactionnelles etc.) et qui permettent d’adapter une stratégie marketing à la clientèle-cible, de perfectionner l’UX (User Experience) via la data, de lancer des campagnes marketing performantes etc.
Science au croisement de plusieurs disciplines (statistiques, informatique pour les algorithmes d’analyse et de récupération des données, IA-intelligence artificielle pour le traitement et l’exploitation des Data…), la Data Science évolue rapidement, avec la nécessité d’une formation technique pluridisciplinaire et d’une veille technologique constante pour les professionnels du domaine.
Métiers relativement récents dans la sphère économique, les postes de Data Scientist (Ingénieur Data/ Ingénieur de données), Data Analyst, Consultant Data etc. sont de plus en plus recherchés par les entreprises, à condition de présenter une formation de haut niveau et spécialisée dans le secteur de la Data (données).
Suivre une formation de Data scientist nécessite certains pré-requis, notamment des bases en informatique et développement informatique, en mathématiques et analyse statistique et une capacité de gestion de projet. En post-bac, des formations à l’informatique et au digital constituent des filières de base avant une spécialisation aux métiers de la Data à Bac+3/Bac+4, via des mastères dédiés.
Secteur d’avenir aux possibilités de carrière intéressantes, la Data Science requiert ainsi des diplômes de référence mais permet d’accéder à des postes à responsabilités dans l’ensemble des secteurs économiques et des structures (sociétés commerciales, sociétés et entreprises industrielles, administrations…) où la Data devient un enjeu essentiel.
Les métiers de la Data s’adressent à différents profils d’étudiants, en fonction du poste visé en sortie de formation (Data Analyst, Consultant Data, Ingénieur Data, Chief Data Officer etc.) avec toutefois un “profil type” pour envisager une carrière de haut niveau dans la Data.
Le domaine de la Data nécessite une affinité avec l’informatique et le développement, la maîtrise des algorithmes et de l’analyse statistique, une capacité d’adaptation (la Data Science étant particulièrement évolutive) et s’adresse donc prioritairement aux profils scientifiques et informatiques.
Après une formation dans le digital et/ou le marketing, des passerelles existent pour se spécialiser dans les métiers de la Data et acquérir les méthodes modernes d’analyse, de gestion et d’exploitation des données, via des mastères spécialisés en Data.
Les salaires moyens d’un Data Scientist dépendent de nombreux facteurs tels que la localisation géographique, la compétence et le niveau de diplôme, le secteur d’activités de l’entreprise qui l’emploie ou encore l’expérience.
En France, le salaire moyen d’un Data Scientist en début de carrière (Ingénieur Data Junior) s’établit autour de 50 000 euros annuels bruts.
En fin de carrière et après plusieurs années d’expérience, le Data Scientist peut ambitionner des niveaux de salaires plus importants, entre 65 et 80 000 euros bruts annuels en moyenne.
Le métier de Data Scientist ouvre des perspectives d’emploi très diversifiées, l’analyse des données et l’exploitation des Data étant des enjeux essentiels pour les entreprises de tous secteurs d’activités. Les sociétés commerciales (e-commerce notamment), de la banque, de la finance et de la grande distribution représentent traditionnellement les employeurs recrutant des Data Scientist mais le métier est désormais recherché également par les sociétés du secteur industriel, les administrations et entreprises du secteur des services, les start-up…
Après une formation de niveau Mastère ( Bac+5 ou équivalent niveau 7 RNCP), les étudiants peuvent intégrer des postes à responsabilités dans des entreprises de tous secteurs d’activités, tels qu’Ingénieur Data, Architecte Big Data, Data Scientist, Consultant Data, Chief Data Officer…
En fonction des domaines d’activités de l’entreprise/employeur, des compétences transverses en marketing, en stratégie d’entreprise, en informatique et en gestion de projet sont nécessaires au Data Scientist ou au spécialiste Data.
