Data Scientist

Le métier de Data scientist est directement lié au Big Data. L’ère du numérique dans laquelle nous vivons permet à nos entreprises d’accumuler un nombre incalculable de données qui peuvent être utilisées pour améliorer leurs services, ou pour mieux comprendre les besoins des clients en vue d’améliorer leurs offres.

 

Mais que faire de ces données quand elles sont trop nombreuses ? C’est là qu’une grande équipe de spécialistes du Big Data va intervenir. Le Data scientist fait partie de cette équipe, et joue un rôle crucial dans l’analyse, le stockage, et l’utilisation de ces données.

 

Grâce à sa curiosité et à ses compétences techniques, le Data scientist est capable de résoudre des problèmes complexes et de trouver la véritable valeur des données. Il travaille généralement en étroite collaboration avec le Data Engineer.

 

Ce spécialiste du Big Data n’a pas besoin d’utiliser un grand nombre d’outils pour réaliser ses différentes missions. Il utilisera principalement le code et des langages de programmation tels que Python ou R. Il devra notamment connaître quelques librairies indispensables sur Python :

 

• Matplotlib et Seaborn pour la visualisation
• Scikit-learn pour l’implémentation des méthodes de Machine Learning
• Pandas et Numpy pour la gestion des données et le preprocessing
• Tensorflow et Pytorch pour implémenter des modèles de Deep Learning

 

Le Data scientist peut travailler dans des entreprises de domaines divers et variés comme la banque, la finance, les assurances ou encore le secteur du marketing. Il doit également garder à l’esprit que les données qu’il traite sont confidentielles, surtout quand il évolue dans des secteurs comme la santé, la défense, ou la sécurité. Enfin, ce professionnel peut très bien travailler au service financier, au service marketing, ou au service commercial d’une entreprise.

 

Vous l’aurez compris, le Data scientist est donc un spécialiste du Big Data, qui traite et analyse des données stockées dans des bases de données, afin que les entreprises pour lesquelles il travaille puissent prendre des décisions en toute connaissance de cause.

 

Quel est le rôle d’un analyste de données / Data Scientist ?

 

Pour continuer sur notre fiche métier du Data scientist, nous allons parler du rôle qu’il doit tenir au sein de son entreprise, de ses missions, des compétences et des qualités qu’il doit avoir, ainsi que des avantages et inconvénients de cette profession.

 

Le rôle principal du Data scientist se divise en trois étapes :

 

• Collecter un large volume de données non structurées
• Transformer ces données dans un format exploitable
• Résoudre les problèmes de son entreprise grâce à l’analyse de données

 

Grâce à la pertinence de ses analyses et de son travail, il est en mesure de détecter les points forts et les points faibles de l’organisation afin que celle-ci puisse prendre de meilleures décisions et améliorer ses services.

 

Missions

 

Les missions d’un Data scientist sont diverses et variées. C’est avant tout un scientifique qui doit mettre sa science des données au service et au profit de l’entreprise pour laquelle il travaille. Pour résumer, il doit résoudre les problèmes de son entreprise en analysant des données.

 

Voici quelques exemples de tâches que le Data scientist doit accomplir dans son travail :

 

• Recueillir des données en masse et les structurer
• Modéliser le phénomène à l’origine des données pour répondre aux problèmes de l’entreprise
• Mettre en place des recommandations pour orienter les décisions stratégiques de l’entreprise
• Générer des représentations graphiques des données et les communiquer aux équipes concernées
• Évaluer et améliorer les performances d’un modèle d’apprentissage automatique
• Concevoir des outils permettant l’élaboration d’un entrepôt de donnée
• Maîtriser et protéger des flux de données
• Élaborer des scénarios que l’entreprise pourrait rencontrer grâce à une analyse complète et poussée des données
• Mettre en place des veilles sur les nouvelles technologies et les logiciels d’analyse des données
• dentifier les nouveaux comportements des clients et modéliser les résultats
• Etc.

 

Les missions d’un Data scientist sont nombreuses et demandent des compétences précises. Toutefois, il pourra s’appuyer sur sa connaissance des données et sur son sens de l’analyse pour remplir au mieux ses objectifs.

 

Compétences et qualités requises

 

Le Data scientist ou scientifique des données doit donc posséder des qualités et des compétences indispensables à l’exercice de son métier. Ses compétences se développeront au fur et à mesure de son travail, et les bases lui seront données au cours de sa formation :

 

• Maîtriser différents langages de programmation comme Python ou R
• Maîtriser les statistiques
• Maîtriser les techniques d’intelligence artificielle comme le Machine Learning ou le Deep Learning
• Connaître les principales plateformes comme AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud
• Etc.

 

En revanche, le Data scientist doit aussi posséder un grand nombre de qualités, qu’il devra avoir dès le début de sa formation :

 

• Être passionné d’informatique
• Être curieux
• Avoir un très bon sens de l’organisation
• Savoir travailler en autonomie mais aussi en équipe
• Avoir un bon sens du relationnel
• Avoir une appétence pour tout ce qui touche au développement informatique
• Être rigoureux
• Avoir un très bon niveau d’anglais
• Etc.

 

Avantage et inconvénient du métier de Data scientist

 

Les avantages du métier de Data scientist sont nombreux. Effectivement, c’est avant tout un métier de passion. La plupart des scientifiques des données exercent donc leur profession avec passion, et les missions à accomplir sont stimulantes. Ce professionnel du Big Data aime relever des défis, et son rôle au sein de son entreprise lui tient à cœur.

 

D’autres avantages font partie intégrante de ce métier :

 

• Une bonne rémunération
• De belles perspectives de carrière
• L’impression de pouvoir prédire l’avenir en analysant les données
• Associer travail et passion
• Des objectifs concrets avec de vrais résultats
• Etc.

 

Cependant, si le métier de Data scientist apporte beaucoup d’avantages, il peut aussi présenter quelques inconvénients. En effet, c’est une profession technique qui demande une longue formation et des études parfois poussées. Il est nécessaire d’être passionné, mais aussi rigoureux et organisé dans son travail.

 

C’est aussi une profession qui demande un lourd investissement vis-à-vis du temps passer à travailler. Effectivement, les horaires du Data scientist sont conséquentes et son travail demande de faire des heures supplémentaires pour rendre des rapports détaillés sur son analyse de données.

 

Le métier de Data miner présente donc plusieurs avantages et inconvénients qu’il faudra peser au moment de choisir cette voie. Toutefois, cette profession reste un travail de passion, qui plaira à tous les passionnés d’informatique et de Big Data.

 

Quelles formations pour devenir Data scientist ?

 

Les formations de Data scientist sont variées, mais il faudra compter sur un bac+5 au minimum pour pouvoir intégrer ce métier.

 

Pour commencer, il est généralement conseillé de venir d’un bac spécialisé dans les mathématiques. Voici une liste de baccalauréats possibles pour devenir Data scientist :

 

• Bac général spécialités Mathématiques, Numériques, ou Sciences de l’ingénieur
• Bac pro MIR - Micro-informatique et réseaux
• Bac pro CIEL - Cybersécurité, informatique et réseaux, électronique
• Bac STI2D - Sciences et Technologies de l'Industrie et du Développement Durable

 

Une fois votre bac en poche, vous pourrez vous diriger vers un bac+3. Il en existe plusieurs de possibles :

 

 

Notez que vous pouvez intégrer ces licences en première année, mais aussi directement en troisième année en validant un bac+2 de type BTS.

 

Enfin, après avoir validé un bac+3, vous pourrez envisager l’obtention d’un bac+5 pour devenir Data scientist :

 

Le salaire d’un Data scientist est très intéressant. En effet, cela fait partie des avantages de ce métier. De plus, il évoluera tout au long de sa carrière en corrélation avec sa montée en compétence.

 

Au début de sa carrière, son salaire sera compris entre 35 000 et 50 000 euros annuels. Avec l’expérience, le Data scientist pourra toucher jusqu’à 60 000 euros par an. Notez que ces salaires sont donnés à titre indicatif, et qu’ils sont sujet à évoluer en fonction de l’entreprise dans laquelle travaille le Data scientist.