Tout savoir sur le métier de data scientist

Considéré comme le métier “le plus sexy du XXIème siècle”, le data scientist maîtrise l’art de faire parler les données. Informations clients, habitudes d'achat, connaissance produits, canaux de commercialisation, … il utilise ses compétences pour fournir aux entreprises des informations cruciales, les aidant à prendre de meilleures décisions. Découvrez le métier de data scientist, ses missions, ses compétences indispensables, son salaire, ses débouchés et son parcours de formation.

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Quel est le rôle du data scientist ? 

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Le data scientist utilise des techniques avancées pour faire parler les données. Et à l’heure du Big Data, la mission est loin d’être aisée. Les données sont disponibles dans des quantités astronomiques, sans oublier qu’elles sont souvent complexes, hétérogènes et non structurées. Mais cela ne fait pas peur au scientifique des données. Grâce à ses compétences avancées (informatiques, statistiques, mathématiques, IA, …), il développe des modèles prédictifs pour dégager des insights, élaborer des hypothèses et des prévisions. Ce faisant, il aide les organisations à prendre de meilleures décisions, à identifier des risques et des opportunités business.

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Dans un monde de plus en plus digital, le rôle du data scientist devient prédominant au sein des entreprises. Quel que soit leur taille ou leur secteur d’activité, elles sont de plus en plus nombreuses à vouloir recruter ces experts de la donnée. Et pourtant la France et le monde manquent encore de talents dans ce domaine.

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Attention, même s’ils font tous deux parler les données, les data scientists et data analysts exercent deux métiers distincts. Comme son nom l’indique, l’analyste de données analyse les informations disponibles. Il utilise les données brutes pour dégager des insights pertinents. Mais le data scientist va encore plus loin. Ses compétences en machine learning, en intelligence artificielle et modélisation des données lui permettent de réaliser des analyses prédictives et d’anticiper différents scénarios. Il va formuler des questions cruciales, alors que le data analyst se contente d’y répondre.

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Quelles sont les missions d’un data scientist ?

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Pour faire parler les datas, le scientifique de données doit réaliser une série de missions :

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• Améliorer les processus data pour une analyse plus efficace ;
• Collecter et traiter les données afin de les préparer pour l’analyse ;
• Trouver des modèles et des tendances dans les ensembles de données :
• Créer des algorithmes de machine learning et des modèles de données pour prévoir les résultats ;
• Utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer la qualité des données ;
• Fournir des recommandations aux équipes marketing, finances, RH, à la DSI, à la direction ;
• Déployer des outils de données tels que Python, R, SAS ou SQL pour l'analyse.

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Les missions du data scientist peuvent varier d’une entreprise à l’autre. Dans les petites structures, cet expert des données est souvent en charge de tous les processus data, depuis la préparation des données jusqu’à l’aide à la décision. Dans les grands groupes, une équipe data est déjà en place avec différents experts, comme des data engineers, des data stewards, des data analysts, des ingénieurs IA, etc. Ici, le data scientist se focalise sur la conception d'algorithmes et de modèle de données pour réaliser ses analyses prédictives.

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Quelles sont les compétences d’un data scientist ? 

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Multiples, volumineuses, hétérogènes, non structurées, … Les données sont de plus en plus complexes. Être capable d’en dégager des analyses prédictives pertinentes requiert des compétences techniques très avancées, telles que :

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• Les mathématiques : il doit connaître les statistiques, l’algèbre linéaire, les modèles de régression, les opérations matricielles, …
• Les algorithmes d’apprentissage automatique : c’est ce qui permet de construire des modèles de données et d’améliorer sans cesse leur qualité.
• Les langages de programmation : pour trier, analyser et gérer de grands volumes de données. Par exemple, il doit connaître Python, R, SQL, …
• La visualisation : pour restituer les données de manière lisible à des non experts. Il doit alors maîtriser certains outils, comme Tableau, Power BI ou encore Excel.

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En plus de ses hard skills, le data scientist doit aussi posséder plusieurs qualités personnelles, comme la curiosité intellectuelle, le sens de la communication et le goût du travail en équipe.

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Quel est le salaire du data scientist ? 

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De par sa valeur sur le marché du travail, le data scientist bénéficie d’une rémunération avantageuse. En moyenne, il gagne 53 000 € brut annuel, avec une fourchette allant de 2 000 € à plus de 8 800 €.

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Mais cela varie selon votre niveau d’expérience professionnelle, le secteur d’activité dans lequel vous évoluez et votre localisation géographique.

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Par ailleurs, si vous vous expatriez, vous pouvez augmenter encore plus votre rémunération. Pour preuve, le salaire moyen d’un data scientist aux États-Unis est de 108 000 $ par an.

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Quels sont les débouchés ? 

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La transformation numérique impactant toutes les entreprises, le data scientist peut évoluer dans une variété d’environnements : grands groupes internationaux, PME, startups, agences gouvernementales, … Et ce, pour des secteurs d’activité aussi variés que la finance, l’assurance, le marketing, la mode, le retail, …

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Lors de son entrée sur le marché de l’emploi, le futur scientifique des données pourra ainsi choisir une carrière sur-mesure. 

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Au-delà de la typologie d’entreprise, le data scientist pourra aussi évoluer au cours de sa carrière. Il pourra par exemple se spécialiser dans un domaine (revenue management, pricing, CRM, product, intelligence artificielle…) ou occuper des fonctions plus managériales à travers le poste de head of data.

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Comment se former à la science des données ? 

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De par ses compétences avancées, le data scientist doit disposer d’un solide background. Bien souvent, les entreprises exigent une formation initiale en informatique, mathématique, ou école d’ingénieur. Il est ensuite possible de se spécialiser à la data science et à l’apprentissage automatique pour exercer ce métier d’avenir. Aujourd’hui , les outils No-Code et IA font également partie intégrante de la boîte à outils du Data scientist: savoir les utiliser correctement va vous aider particulièrement dans votre quotidien.

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