La science des données est un domaine qui prend de plus en plus d’importance pour les entreprises et les organisations à mesure que la quantité des informations collectées par les entreprises augmente. La capacité à prendre des décisions à partir des informations enregistrées est un facteur de réussite dans les affaires et améliore la compétitivité sur le marché. Un data scientist joue un rôle important dans les entreprises centrées sur les données et influence de nombreuses décisions critiques. Que fait donc un data scientist ? Comment faire carrière dans l’analyse et le traitement des données ?
Data scientist : présentation du métier
Un data scientist est un professionnel de l’informatique dont le travail est de transformer des données brutes en décisions stratégiques. Il a une maîtrise de l’ensemble du processus de collecte des données dans l’entreprise. Il est en mesure d’en identifier les plus pertinentes en nettoyant, transformant et analysant l’information. Il est capable de traiter un grand nombre de données en temps réel et de créer des modèles ou des visualisations des résultats à destination des décideurs de l’entreprise. Un data scientist travaille rarement seul. Il a souvent avec lui des personnes spécialisées dans des parties précises de son travail comme des analystes. Il reste néanmoins globalement responsable de l’ensemble du travail.
Les missions du data scientist
Les missions de cet expert en données sont multiples. Il doit :
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être en mesure de comprendre les besoins des entreprises dans lesquelles il travaille afin de fournir une aide pertinente à la prise de décision ;
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être capable de développer ou de mettre en place des outils visant à collecter et à stocker une grande quantité de données avec l’aide d’ingénieurs ;
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pouvoir traiter les données afin d’en extraire des informations pertinentes vis-à-vis des objectifs à atteindre ;
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utiliser des modèles d’apprentissage automatique pour prédire des comportements ;
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visualiser et analyser les résultats et présenter des conclusions afin de conseiller les décideurs.
La journée type d’un data scientist
Un data scientist commence sa journée par une réunion avec les différentes équipes concernées. Son rôle est d’écouter les doléances de ces équipes et de poser des questions afin de bien comprendre les objectifs et de commencer à réfléchir à une traduction en langage technique.
Après la réunion, le data scientist créer le workflow nécessaire et demande l’accès aux données aux équipes concernées. Lorsque cet accès est permis, il les récupère. Mais les données ne sont pas toujours exploitables en l’état. Il doit donc les comprendre avant de procéder à un nettoyage, à la suite duquel il pourra les analyser.
Lorsque les données sont propres, elles sont exploitées puis passées dans des algorithmes. Les résultats sont traités lors de réunions avec le personnel concerné.
Quelles sont les qualités et compétences nécessaires pour être embauché en tant que data scientist ?
Un bon data scientist ne se limite pas à la simple lecture des données. Il est capable de les faire parler afin d’aider les décideurs à prendre les meilleures décisions possibles pour leur entreprise. Pour cela, il faut être passionné par le monde des affaires, mais aussi être très créatif. De bonnes capacités d’analyse et de jugement sont également à mettre en parallèle.
À l’heure où le domaine évolue très vite, il est nécessaire d’avoir des capacités d’apprentissage rapide afin de pouvoir utiliser de nouvelles technologies. Le data scientist maîtrise des langages de programme comme le R ou le Python. Il a de bonnes connaissances en matière de base de données relationnelle ou en colonne (clé-valeur). Il connaît le SQL et s’intéresse à l’intelligence artificielle, en particulier à des sous-domaines comme l’apprentissage automatique et le deep learning.
Qui sont les principaux interlocuteurs du Data Scientist ?
Au sein de l’entreprise dans laquelle le data scientist est embauché, il a de nombreux interlocuteurs avec qui communiquer. Tout d’abord, la direction générale de l’entreprise est son premier point de contact, puisque c’est elle qui lui donne ses missions. Il doit également interagir avec l’équipe marketing et plus globalement avec le département communication afin de communiquer sur les stratégies à mettre en place en fonction des prédictions analysées par le biais des données.
Les avantages et inconvénients du métier de data scientist
Les plus
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De nombreuses grandes entreprises recherchent des data scientists.
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Le niveau de salaire est élevé.
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Le secteur est en pleine évolution.
Les moins
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Les compétences nécessaires sont pointues.
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Les résultats ne sont pas visibles dans l’immédiat, il est donc compliqué de savoir immédiatement si le travail est bien fait.
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Les tâches sont répétitives.
Les différentes formations et études pour devenir data scientist
Le métier de data scientist ne s’improvise pas et nécessite de longues années d’études spécialisées dans le domaine. En effet, le data scientist doit à la fois maîtriser l’ingénierie informatique dont de nombreux langages comme le Python, mais aussi les mathématiques et notamment les statistiques.
Il sera donc nécessaire de s’orienter après une Licence en mathématique ou en informatique vers un Master spécialisé. Le Master généraliste en informatique, ou en statistiques, ainsi que le Master analyste ou informatique spécialisé en big data sont quelques exemples de masters qui sont en totale adéquation avec le métier de data scientist.
De grandes écoles proposent également des formations dans le domaine. C’est notamment le cas de HEC, de Polytechnique, ou encore de l’École Centrale. Il est aussi possible de faire appel à un centre de formation pour une formation intensive et rapide, comme Datascientest et Jedha. Enfin, pour acquérir de l’expérience, il est possible de faire un stage de fin d’année ou une alternance au sein d’entreprises. Ces dernières sont très demandeuses d’étudiants.
Quel est le salaire d’un data scientist ?
Un data scientist junior peut espérer un salaire brut mensuel compris entre 2500 € et 3500 €. Après une expérience significative de cinq ans, le salaire du data scientist augmente pour passer à 55 000 € par an, soit environ 4500 € par mois. Un senior, quant à lui, pourra toucher jusqu’à 60 000 € maximum par an, c’est-à-dire obtenir un salaire mensuel de 5000 €.
Quelles évolutions de carrière pour un data scientist ?
Dans le domaine de la science des données, il existe plusieurs évolutions et spécialisations.
Il peut devenir par exemple Data Engineer et se spécialiser dans le développement d’outils destinés aux analystes. Il est ainsi possible de s’orienter vers des domaines comme l’intelligence artificielle.
Le monde de la recherche est aussi une voie possible pour poursuivre la carrière du data scientist, et à plus forte raison si celui-ci dispose ou envisage d’effectuer un doctorat dans le domaine.
Enfin, il est possible d’acquérir une expertise technique dans un domaine particulier comme les finances et de se spécialiser dans celui-ci afin d’encadrer des équipes ou d’intervenir en tant que consultant.
Quels sont les principaux secteurs qui embauchent des data scientist ?
Ils sont très recherchés de nos jours, et principalement dans les SS2I (c’est-à-dire les Sociétés de Services et d’Ingénierie en Informatique, qu’on appelle aujourd’hui des ESN, c’est-à-dire des Entreprises de Services Numériques). Le data scientist trouvera également du travail dans le domaine de la finance et des banques, dans le marketing, dans l’assurance, dans la défense, mais aussi chez les éditeurs de logiciels.
Les autres intitulés du poste de data scientist
Voici quelques autres termes synonymes de data scientist :
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Principal Data Scientist ;
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Consultant Data Science ;
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Chargé de Data Science ;
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Ingénieur Data Scientist ;
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Data Engineer ;
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Data Miner ;
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Data Analyst.
Le data scientist est un acteur qui maîtrise à la fois l’informatique et les mathématiques : c’est celui qui analyse les données et les comportements pour aider à la prise de décisions dans l’avenir. Ce spécialiste est de plus en plus recherché par les grands groupes et les entreprises de services numériques. Le salaire est conséquent puisque l’avenir de l’entreprise repose en quelque sorte sur les épaules du data scientist.