Devenir data scientist

Avec l’essor du Big Data, les entreprises ont de plus en plus besoin d’experts capables d’analyser et de convertir cette masse de données en informations exploitables. Le Data Scientist est le spécialiste qui fait parler les données, ce qui en fait un profil hautement recherché. Quel est son rôle exact ? Quelles missions lui incombent, et quelles compétences clés doit-il posséder ? Comment devenir Data Scientist ? Trouvez toutes les réponses dans cette fiche métier.

Présentation du métier de Data Scientist

Au sein d’une entreprise, le Data Scientist est chargé de traiter, d’analyser, de modéliser et d’interpréter les données qui sont stockées dans des bases de données. Son objectif est de les rendre exploitables afin de guider l’entreprise vers des décisions stratégiques à la fois efficaces et éclairées. En donnant vie à la data, il permet par exemple de comprendre le comportement d’achat des clients, de mieux cibler les prospects, de booster le taux de conversion ou encore d’optimiser les canaux de communication. Les données étudiées peuvent être liées aux clients, aux prospects ou même aux employés, récupérées à travers différents canaux.

De plus, le Data Scientist déploie des algorithmes et exploite les formidables opportunités du Machine Learning pour créer des modèles qui optimisent davantage l’exploitation des données. Son champ d’action varie considérablement en fonction de la taille et de la structure de l’entreprise pour laquelle il travaille. Il peut parfois être amené à stocker les informations, à effectuer de la veille, voire à collecter les données lui-même.

Bien que le métier de Data Scientist soit relativement récent, il s’exerce dans de nombreux secteurs d’activité tels que la finance, l’informatique, l’assurance, l’e-commerce ou la grande distribution. Lorsqu’une entreprise recrute un Data Scientist, celui-ci est généralement directement rattaché à la Direction des Systèmes d’Information(DSI). Il interagit la plupart du temps avec les équipes opérationnelles, notamment celles du marketing, de la finance ou encore de la vente.

Principales missions et responsabilités

Les missions principales du Data Scientist se résument de la manière suivante :

• Accompagné des équipes métier, il détermine les besoins de l’entreprise pour extraire les données nécessaires pour son analyse.
• Il automatise la collecte les données et les stocke dans les bases de données.
• Il construit des algorithmes d’analyse pour répondre judicieusement aux problématiques et pour améliorer les résultats de recherches et de ciblage.
• Il élabore des modèles descriptifs et prédictifs pour anticiper les évolutions des données et des tendances.
• Il crée des tableaux de bord adaptés afin de rendre les résultats accessibles et compréhensibles pour tous les départements.
• Il formule des recommandations pour orienter les décisions stratégiques de l’entreprise.
• Il effectue une veille constante sur les nouvelles technologies et les plateformes de traitement de données.

Compétences requises 

Le métier de Data Scientist exige une large palette de compétences techniques:

• Une solide base en mathématiques est indispensable pour aborder les données sous un angle quantitatif. La création de modèles analytiques complexes est courante, ce qui exige des connaissances avancées en probabilités, statistiques (variance, variables aléatoires, théorème de Bayes) et algèbre linéaire (manipulation de matrices).
• La maîtrise de la programmation informatique est une compétence clé, car le Data Scientist doit être capable de manipuler de grandes quantités de données, notamment en utilisant des langages de programmation tels que Python, SQL, R, et dans une certaine mesure, Java et C++.
• Une compréhension des principes fondamentaux du Machine Learning est un atout majeur pour créer des produits basés sur les données.
• Il doit être capable d’extraire des données à partir des principales solutions de stockage, notamment les data warehouses et les data lakes, ainsi que sur les principales plateformes telles qu’AWS, Microsoft Azure et Google Cloud.
• Si le Data Scientist est chargé du reporting, il doit également être compétent dans l’utilisation des outils de Data Visualization afin de présenter graphiquement les résultats de l’analyse.

Outre ces compétences techniques, le Data Scientist doit disposer d’un esprit d’analyse pour discerner et appréhender les problématiques business de l’entreprise. La rigueur, l’organisation et la précision sont ses alliées incontournables. Il doit aussi faire preuve d’excellentes capacités de communication afin de rendre son travail compréhensible pour tous et pour convaincre les décideurs. Il doit être force de proposition pour orienter les prises de décisions dans la bonne direction. Enfin, la maîtrise de l’anglais technique est un atout indispensable pour exceller dans cette profession.

Formation et qualifications

Malgré sa récente apparition, le métier de Data Scientist est en forte demande sur le marché de l’emploi.  Les formations qui mènent à ce type sont donc de plus en plus nombreuses.

Types de formations pour accéder au métier

Un niveau bac+5 est nécessaire pour embrasser la carrière de Data Scientist. Plusieurs voies académiques sont à votre disposition pour vous préparer à ce rôle captivant. Les formations universitaires les plus appropriées incluent des Masters spécialisés en mathématiques appliquées, en sciences des données ou en statistiques. Certaines universités délivrent même un Master Data Scientist, qui peut se réaliser en alternance afin de vous immerger dans le monde professionnel avant même d’entrer dans la vie active. Les écoles d’ingénieurs ou les formations en informatique constituent également un choix judicieux pour devenir Data Scientist.

Diplômes recommandés ou requis

Les diplômes recommandés pour accéder au poste de Data Scientist sont :

• Master mathématiques et informatique data science
• Master informatique option big data décisionnel et apprentissage 
• Master data sciences for business (école Polytechnique, HEC) 
• Master informatique option intelligence artificielle
• Master informatique option machine learning and data mining
• Master mathématiques appliquées et statistiques
• Master mathématiques et applications
• Master sciences des données
• Mastère Spécialisé (MS) en big data
• Master of sciences (MSc) data sciences & business analytics
• MSc data sciences & business analytics
• Mastère in artificial intelligence & management (IA school)
• Diplôme d’ingénieur avec spécialisation big data
• Diplôme d’ingénieur avec spécialisation big data, statistiques, informatique

Certifications ou formations continues pertinentes

Certains centres de formation proposent des programmes intensifs sur plusieurs mois, spécialement conçus pour préparer les futurs Data Scientists. Pour en savoir plus sur les critères d’admission et pour évaluer si les compétences acquises vous ouvriront la porte à une carrière de Data Scientist, il est recommandé de contacter chaque organisme de formation.

Salaire moyen d’un Data Scientist

En France, un jeune diplômé Data Scientist de niveau Bac+5 gagne entre 40 000 et 57 000 € par an. À partir de 2 ans d’expérience, il peut toucher entre 50 000 et 60 000 € par an, voire 70 000€ pour ceux travaillant dans le domaine de l’AdTech, de la banque ou de la finance. Les profils séniors, de 5 à 15 ans d’expérience, peuvent prétendre à une rémunération allant jusqu’à 84 000 € par an.

Bien sûr, ces fourchettes peuvent varier selon de nombreux facteurs. Elles sont notamment impactées par la taille de l’entreprise et son secteur d’activité. Elles dépendent également des propres compétences du Data Scientist, de son expérience et de sa région géographique.

Évolution possible dans le métier

Avec de l’expérience et de la persévérance, le Data Scientist peut rapidement gravir les échelons professionnels. Une première expérience significative lui permet d’évoluer vers un poste de chef de projet data ou Data Scientist senior. Après 5 ans d’expérience, il peut devenir Lead Data Scientist. Il aura alors pour mission de superviser une équipe de Data Scientists et de data analysts.

En tant que Data Scientist senior, il a aussi la possibilité de viser des postes plus rémunérateurs au sein des grandes entreprises, voire de devenir freelance pour proposer ses services de manière indépendante.