Data Scientist : Définition, parcours – Fiche métier

Tout savoir sur le métier de Data Scientist : définition et informations

Les données sont devenues un enjeu incontournable de notre génération, et le seront d’autant plus dans la société de demain. Les métiers liés à la data ne cessent de se multiplier, avec un niveau de compétences toujours plus élevé. Et il en va de même pour l’attractivité et la rémunération de ce type de métier.

Définition, parcours d’études, missions et salaire moyen, voici tout ce qu’il faut savoir sur le métier de Data Scientist !

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Comme son nom l’indique, un Data Scientist est un expert des données, ou suivant sa traduction littérale depuis l’anglais, un « scientifique des données ». Un Data Scientist est ainsi avant tout un spécialiste des données. Il est capable de les étudier et de les analyser en profondeur. Pour finir, il transforme des données brutes en informations exploitables, et actionnables.

De nos jours, les données sont présentes partout. Elles ne sont toutefois pas exploitables en l’état. Elles nécessitent donc l’intervention d’un professionnel capable de leur donner une valeur marchande. C’est là que le métier de Data Scientist prend tout son sens.

Data Scientist, un métier très recherché par les entreprises

Il est indéniable que les données font partie intégrante du monde d’aujourd’hui, que ce soit dans la vie privée, dans la sphère publique ou encore sous un angle business. Les entreprises ont bien compris cela, et investissent afin d’optimiser l’exploitation des données auxquelles elles ont accès. Or, pour y parvenir, les données brutes doivent être correctement extraites, analysées, structurées et bien sûr transformées. Le tout vers des informations qui seront utilisables par les services marketing ou encore financiers de l’entreprise.

Mais le rôle du Data Scientist ne s’arrête pas là. Extraire les données et les transformer n’est que la première étape. Ensuite, il est en mesure de mettre au point ce que l’on appelle des modèles prédictifs. Ils permettent de traduire les données en recommandations actionnables, ou encore en véritable produit.

Le métier de Data Scientist s’avère ainsi essentiel pour toute entreprise. Toutefois il a connu un essor impressionnant depuis l’ouverture des données du secteur public de la santé, ou encore de celui des banques. La demande pour des profils de Data Scientist ne cesse de s’intensifier, alors même que les formations donnant accès à ce métier restent rares.

Les missions d’un Data Scientist : comprendre et transformer les données

Le métier de Data Scientist tourne essentiellement autour des données, de leur traitement et de leur interprétation. Son rôle est :

• d’analyser en détail les données d’une entreprise afin d’aider cette dernière à utiliser des informations pertinentes
• d’optimiser son fonctionnement interne ainsi que sa relation client
• de prendre des décisions stratégiques davantage éclairées.

On considère ainsi que les missions d’un Data Scientist se concentrent sur deux problématiques : analyser les données pour en extraire des connaissances, et élaborer de nouveaux produits digitaux data-driven.

Analyser les données pour en extraire des connaissances

L’essence du métier de Data Scientist consiste à savoir faire parler les données. En d’autres termes, il transforme des données brutes et inexploitables en informations utiles pour l’entreprise. Ces données pourront ensuite nourrir les différents services de cette dernière ainsi que guider la prise de décisions stratégiques.

Alors que les données sont abstraites pour la plupart des personnes, le Data Scientist est capable d’y voir des tendances, des schémas comportementaux, des habitudes ainsi que des exceptions. Dès lors, l’analyse des données devient un objectif de prédiction des occurrences d’un événement dans le futur, afin d’apporter à l’entreprise une modélisation statistique des réponses à sa problématique. Pour cela, il s’appuie sur des algorithmes de machine learning. Cette technique particulière de programmation informatique utilisent des probabilités statistiques pour permettre aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes sans programmation humaine explicite.

Élaborer de nouveaux produits digitaux data-driven

La deuxième mission principale d’un Data Scientist est de développer des produits digitaux data-driven. Cela signifie qu’ils seront basés sur les données initialement extraites et analysées, afin de pouvoir les adosser directement à un algorithme informatique.

Ainsi, suite à la première étape d’analyse des données, le Data Scientist sera chargé d’élaborer des algorithmes aptes à répondre directement à toute future problématique rencontrée par l’entreprise. La création complète, le déploiement technique ainsi que les tests de fonctionnement font ainsi partie des missions du Data Scientist.

L’un des exemples les plus connus est le moteur de recherche d’Amazon. Son algorithme s’appuie sur les données des utilisateurs afin de leur suggérer des possibilités d’achats personnalisées.

Enfin, le Data Scientist sera chargé de créer des tableaux de bords permettant à tous les métiers de l’entreprise de comprendre et d’exploiter les informations, puis d’assurer une veille technologique aussi performante que possible.

Quelles études pour devenir Data Scientist ?

La plupart des Data Scientist sont dotés d’un Bac +5 obtenu en université, en école d’ingénieurs (MINES ParisTech, ENSAE Paris etc.) ou en école de commerce  (ESSEC, HEC, etc.). Une spécialisation est nécessaire, dans un ou plusieurs des domaines suivants : informatique, big data, statistiques, marketing.

Les compétences d’un bon Data Scientist sont généralement :

• une maîtrise des algorithmes informatiques, en particulier des algorithmes de machine learning,
• un niveau élevé en programmation, et une aisance dans les différents langages de programmation,
• une maîtrise des outils de web analyse type Google Analytics, Omniture etc.,
• des connaissances appuyées sur les outils de data management (Python, Excel, SAS, SPSS, SAP) et de bases de données (SQL, no-SQL),
• et la maîtrise de l’anglais technique.

Certaines soft skills sont de plus indispensables, telles qu’un esprit d’analyse, de la curiosité, de la rigueur et de l’organisation, ou encore un sens de l’initiative et une grande force de proposition.

Quid du salaire moyen d’un Data Scientist ?

La rareté des formations ouvrant les portes du métier de Data Scientist fait de ce dernier une denrée rare, particulièrement recherchée par les entreprises. Dans un tel marché où la demande est plus forte que l’offre, le salaire moyen en est le premier bénéficiaire.

On estime ainsi qu’un Data Scientist junior a une rémunération moyenne de 43-48k par an. Pour un Data Scientist senior, on peut espérer atteindre les 60-73k par an. Cela ne prend pas en compte les éventuels avantages d’entreprise qu’elles peuvent proposer. De plus, ces fourchettes de salaire s’appliquent à l’Ile-de-France, des variations peuvent ainsi exister suivant les régions ou encore à l’étranger.

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