Intégrez une école du web et devenez data scientist !
Spécialiste des outils informatiques, des statistiques et du marketing, le data scientist est un professionnel qui s’occupe de recueillir, analyser et traiter des données de grande envergure, plus communément appelées données massives ou big data. Et ce dans le but d’optimiser les performances et les bénéfices d’une entreprise. Missions, compétences, qualités, salaire et formation : voici l’essentiel à connaître sur le métier de data scientist.
Quel est le profil que doit avoir un data scientist ?
Le data scientist est un expert qui est doté d’un large panel de compétences purement techniques. Il possède en effet une parfaite maîtrise des logiciels informatiques se rapportant au software development, aux solutions ETL ainsi qu’au data modeling. De plus, il a une connaissance remarquable concernant les méthodes statistiques qui lui permettent de procéder à la recherche et au tri des données afin d’en créer des modèles prédictifs. Il possède également des compétences redoutables en programmation, que cette dernière soit fonctionnelle (Python, etc.) ou orientée objet (Java, etc.). Un profil complet et se distinguant de la concurrence aura également une maîtrise du domaine de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et du machine learning en général, car ils représentent de nouvelles technologies très prisées et prometteuses pour les métiers de demain. Enfin, un data scientist doit savoir trouver les données pertinentes présentes dans des données brutes et pour ce faire, il nécessite d’avoir des connaissances en marketing.
En résumé, le data scientist doit être doté d’une triple compétence :
- Informatique : connaissance des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine learning) et des langages de scripting ainsi que de programmation utiles au stockage des données et à leur tri ;
- Statistique : maîtrise des logiciels et outils de data science servant à l’analyse des données (Omniture, Google Analytics, etc.) ;
- Marketing : maîtrise des outils de data science pour le management (R, Access, SAP, etc.) et pour les bases de données (No-SQL, HBase, etc.).
Quelles sont les compétences personnelles d’un data scientist ?
En plus de ses compétences techniques, le data scientist jouit d’un esprit d’analyse affuté qui lui permet de déterminer les problématiques business à résoudre et de leur trouver des solutions en adéquation, en se basant sur le système d’information de l’entreprise. Organisé, logique et rigoureux, un bon data scientist fait aussi preuve de très bonnes capacités de communication en plus d’assurer une veille technologique continuelle. Il maîtrise aussi l’anglais technique de manière idéale au vu du caractère indispensable de cette langue pour l’exercice de la profession.
Quelles sont les principales missions d’un data scientist ?
Le Data Scientist a pour objectif d’analyser et d’exploiter toutes les datas des clients, des prospects ou bien encore des employés que l’entreprise récupère via différents canaux. Généralement rattaché à la DSI (Direction des Systèmes d’Information) de la structure l’employant, il travaille en équipe avec le data engineer et le data analyst dans le but d’aider efficacement à la prise de décision par la construction de solutions et d’algorithmes adéquats. Pour faire plus simple, voici la liste des principales missions dont un data scientist peut être responsable :
- Identifier les outils informatiques d’analyse ;
- Définir des solutions pour trouver, extraite et stocker des données ;
- Traduire des problèmes économiques en problèmes mathématiques ;
- Fournir des rapports clairs et détaillés pour la direction ;
- Interagir avec les équipes concernées par le projet (finance, marketing, etc.) ;
- Recueillir des données utiles et pertinentes pour la structure ;
- Analyser les données et en tirer des informations de manière optimale ;
- Élaborer des algorithmes pour l’amélioration des méthodes de recherche ou de tri ;
- Construire des modèles prédictifs pour permettre l’anticipation des tendances et préférences futures des clients ;
- Créer des supports accessibles comme des tableaux et des schémas pour que les diverses équipes puissent exploiter les données de manière optimale ;
- Assurer une veille technologique de manière permanente.
Bien qu’il soit question d’un métier encore jeune sur le marché du travail, le data scientist est recherché dans de nombreux secteurs d’activité comme le secteur de la haute technologie et de l’énergie, de la finance ou encore au sein des grands groupes de distribution.
Quelle formation pour devenir data scientist ?
Pour devenir data scientist, il faut généralement suivre une formation spécialisée d’une durée de 5 ans après le bac, que ce soit dans une université, une école d’ingénieurs ou une école d’informatique et/ou de marketing avec une spécialisation en informatique, marketing, statistiques ou encore en big data. Les écoles offrant des masters dans ces spécialités sont de plus en plus prisées et on retrouve parmi elles l’école Webtech : formez-vous au métier de data scientist à Webtech institute qui permet d’avoir accès à des formations de qualité ouvrant plusieurs portes vers le monde professionnel. Les postes de Data Scientist sont disponibles au sein de diverses structures comme les startups, les grosses entreprises, les cabinets de conseils ou encore les agences de marketing et de statistiques. Vous serez généralement amené à travailler directement avec la direction d’un département et votre carrière se développera au fur et à mesure que vous acquerrez de l’expérience
Quel est le salaire d’un data scientist ?
Le salaire d’un data scientist ayant fraîchement terminé les études se situe dans les environs de 40 000€ par année. Au bout d’une certaine expérience, le salaire peut atteindre les 80 000 € par année, et encore plus à l’étranger (ex : le salaire moyen d’un data scientist aux USA est de 100k/an). Ce chiffre dépend de plusieurs critères, dont les plus importants concernent le type de structure, le lieu d’exercice de l’activité ainsi que les compétences du candidat.
