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Le Data Scientist, expert responsable de la gestion et de l’analyse de la Big Data est aujourd’hui un « asset » essentiel de l’écosystème Data. Ses compétences sont requises dans tous les secteurs, toutes les entreprises sont aujourd’hui concernées. Le métier de Data Scientist a de beaux jours devant lui ?

Data Scientist
Le Data Scientist, expert responsable de la gestion et de l'analyse de la Big Data est aujourd'hui un « asset » essentiel de l'écosystème Data. Ses compétences sont requises dans tous les secteurs, toutes les entreprises sont aujourd'hui concernées. Le métier de Data Scientist a de beaux jours devant lui ?

Autres intitulés :

Consultant Data Senior, Ingénieur décisionnel Data, Ingénieur Big Data.

Type d’employeurs et secteurs d’activité :

Agence digitale / Conseil / ESN, , Distribution / Retail, E-commerce, Editeur de logiciels, Plateformes digitales / Intermédiation, ,

Devenir Data Scientist

Si vous ne disposez pas de solides bases techniques en informatique/ingénierie/statistique, la fiche métier du data scientist va vous paraître bien complexe. En effet, qui dit nouveau métier dit nouvelles connaissances. Le métier de data scientist exige de nombreuses compétences techniques, analytiques et logiques qui peuvent être difficiles à acquérir via l’enseignement traditionnel.

Grand frère du Data analyst, de “simples” compétences en data sciences et programmation ne seront pas suffisantes pour espérer devenir un Data Scientist aguerri. Des compétences en data Mining & analyse des modèles prédictifs sont nécessaires, tout comme de très solides bases en statistiques et mathématiques. Il faut aussi être curieux et capable de penser “outside the box” pour imaginer les stratégies qui permettront de mettre en lumière les données pertinentes !

Missions :

De façon synthétique, le data scientist recueille et analyse des volumes de données massives, diversifiées et multiples (internes et externes à l’entreprise). Il exploite ce qu’on appelle le Big Data : des quantités massives d’informations numériques trop volumineuses et complexes pour les applications traditionnelles de traitement et de management des datas.

Expert de la gestion de la data, il traite des données récoltées dans le but de faire ressortir des insights clés qui serviront la Business Intelligence (BI) . Une expression nouvelle qui se réfère au fait de mettre la donnée au service des équipes commerciales & marketing notamment par la data visualisation.

Il doit donc définir une stratégie de collecte, d’analyse et de tri (de la data) afin de faire émerger les données pertinentes et, à terme, répondre à une problématique ou un enjeu business. Pour cela, il établit un plan stratégique, de la définition des enjeux à la restitution finale des learnings,  insights et divers enseignements tirés de son analyse.

Recueil et Stockage

  • Recueil des besoins et des enjeux auprès des équipes métiers, puis élaboration d’une modélisation statistique afin de répondre à la problématique posée.
  • Définition des solutions de stockage et mise en œuvre de process de structuration de données (toutes sources confondues internes et externes)
  • Audit des solutions et des outils, évaluation des prestataires et solutions
  • Enrichissement des bases de données tout en satisfaisant les exigences de qualité des données recueillies.
  • Conception et mise en œuvre des outils pour la réalisation et le fonctionnement de la DATA Warehouse.

Gestion de la data & Analyses Prédictives

  • Construction des modèles prédictifs, création des modèles de segmentations et de détection des insights.
  • Développement des outils algorithmiques et prédictifs (scoring, segmentation, modèles d’algorithmes, etc)
  • Prise en main des bases de données à forte volumétrie pour ensuite transformer, analyser et exploiter la Data
  • Instauration des démarches de restitutions finales des données « datavisualisation » et coordination avec les métiers.

Encadrement & Veille

  • Supervise et collabore les opérations de Data mining (machine learning, intelligence artificielle, deep learning)
  • Joue un rôle d’interface entre le Chief Data Officer et les équipes de l’écosystème DATA
  • Effectue la veille technologique : collecte de données, plateformes de traitement, expérimentation…

Découvrez toutes les offres d’emploi Data

Compétences :

Solides connaissances en algorithmique, et expérience en industrialisation de solutions techniques idéalement en contexte cloud. Un nice-to-have serait d’avoir implémenté une solution fondée sur du machine learning (tout en sachant différencier machine learning de deep learning). Des outils et langages Big Data sont requis (datalake, framework Hadoop, moteur de type ElasticSearch, Python reste le langage le plus utilisé)

Rigueur, Esprit d’analyse mais aussi Esprit d’équipe / Capacité à travailler de manière très transversale (avec différents services de l’entreprise) sont des qualités indéniables pour réussir.

 

Evolution de carrière :

Le data scientist monte très vite en compétences et peut évoluer vers un poste de Chef de projet data ou Data scientist senior après une première expérience significative.

Après 5 ans d’expérience, il peut devenir Lead data scientist et encadrer des data scientists, ensuite il évolue vers des postes plus senior tel que Responsable d’un pôle data ou Chief Data Officer.

Salaire 2022 d'un Data Scientist :

Le salaire du Data Scientist débutant de moins de 2 ans d’expérience (dit “junior”) débute à 45K€.

Entre 3 et 5 ans d’expérience, il peut prétendre à un salaire compris entre 55K€ et 60K€.

Enfin, pour un data scientist au profil expérimenté (dit “senior”), sa rémunération peut s’élever au dessus de 75K€.

À noter que ces chiffres sont indicatifs et que chaque profil est différent. Les soft skills ou encore la maîtrise de plusieurs langues peuvent faire monter les enchères, à l’inverse un profil moins expérimenté que le poste demandé ou le manque de certaines compétences peuvent brider le salaire.

Formations privilégiées :

Formation de haut niveau en statistiques / économétrie de type ENSAI, ENSAE.

Formation universitaire de niveau Bac+5 (ex : Master en statistiques et marketing, en statistique et informatique décisionnelle)

A noter que depuis quelques années, les formations & cursus universitaires menant au métier de data scientist (et aux métiers de la data en général) se multiplient pour combler la forte demande des étudiants comme des entreprises. 

 

Sources

Machine learning & Big data, Bigdata.fr

Guide Big Data, Talend.com