Le data scientist est un spécialiste des statistiques, du marketing et de l’informatique. À l’heure du Big Data, son rôle est essentiel : il capte, organise, filtre et analyse les données de l’entreprise, de ses produits / services et de ses clients pour proposer des axes d’amélioration. Il a donc un impact direct sur la stratégie, l’activité et la croissance de l’entreprise. Ce métier est aujourd’hui en tension : la demande pour le recrutement de candidats est très supérieure à l’offre disponible.
Analyser, comprendre et protéger la data : préoccupation n°1 des entreprises
L’analyse du Big Data n’est pas une nouveauté. Mais la crise sanitaire a permis à de nombreuses entreprises de constater combien la digitalisation et la compréhension des données qui en découlent pouvaient bénéficier à leur développement.
En affinant leur connaissance concernant leur écosystème et leur clientèle, elles sont désormais en mesure de mieux orienter leurs stratégies et leurs investissements.
Le data scientist évolue au cœur de cet environnement numérique. Il tente d’apporter des solutions pour aider l’entreprise à mieux s’adapter à l’évolution des modes de consommation et de travail, des réglementations, de la protection ou encore de la sécurisation des données.
Que fait le data scientist, cet expert du Big Data dans l’entreprise ?
Le data scientist est généralement rattaché à la DSI (Direction des Systèmes d’Information), mais peut aussi être directement intégré aux équipes métier.
Il côtoie le data miner qui se charge de l’extraction des données et de l’exploitation des bases de données, ainsi que le data analyst dont la mission est l’interprétation des données. Il peut également exercer en tant que consultant indépendant ou au sein d’un cabinet spécialisé dans l’analyse de données.
Le rôle du data scientist est d’avoir une vision plus globale de l’analyse de la data. Ce spécialiste des données est l’interface entre l’équipe d’analyse et les équipes métier. Il a pour mission de traduire l’interprétation des données en conseils qui viendront étoffer les rapports remis aux équipes, leur permettant ainsi de prendre les meilleures décisions pour l’entreprise et sa croissance.
Quelles sont les missions du data scientist au quotidien ?
Généralement responsable de son équipe, le data scientist réalise des missions très variées :
- il identifie les outils les plus appropriés pour la collecte et l’analyse des données
- il trouve la meilleure solution de stockage de données pour l’entreprise
- il définit les axes d’analyse pour orienter les recherches utiles à l’entreprise
- il construit les algorithmes servant à filtrer les données
- ilélabore les modèles de prédiction pour prévoir les évolutions des tendances
- il crée des tableaux de bord faciles à exploiter par les différentes équipes métiers
- il réalise une veille constante pour améliorer ses process et ses outils
Quelles sont les qualités et compétences nécessaires chez le data analyst ?
Pour réussir dans son activité, le data scientist a besoin de compétences personnelles fondamentales. Il fait preuve d’esprit critique et d’objectivité pour interpréter au mieux les données récoltées et proposer les meilleurs axes d’amélioration possible. Il dispose aussi d’excellentes capacités en communication afin d’échanger avec les différents métiers de l’entreprise et d’obtenir des résultats rapidement.
Côté technique, il dispose de bonnes compétences en mathématiques et en statistiques. Il maîtrise différents langages de programmation et a de l’expérience dans l’utilisation de différents outils de management (SAS, SPSS, SAP, Python, R, Excel, Access) et d’analyse des données (Omniture, Google Analytics, Tableau).
Quels secteurs recrutent le plus de data scientist ?
Portant un intérêt toujours plus grand pour le Big Data afin de mieux comprendre leurs clients et de mieux maîtriser leurs stratégies, les entreprises recherchent activement des spécialistes de la donnée. Les secteurs qui recrutent le plus de candidats pour effectuer de la data science sont :
- la finance
- l’informatique
- l’industrie
- la grande distribution
- l’assurance
- la santé
- l'e-commerce
- le conseil
Il ne faut pas oublier le secteur bancaire qui offre de belles opportunités de carrière pour les experts de la data.
Quels parcours de formation pour devenir data scientist ?
Formation
Pour devenir data scientist, une formation de type bac+5 à l’université, en école d’ingénieurs ou en école de commerce est recommandée. Afin d’optimiser ses chances de recrutement, il prend soin de choisir un parcours axé autour d’au minimum 1 de ces 4 spécialisations :
- Big Data : l’étude de l’utilisation de la donnée et les technologies liées
- Marketing : l’usage des outils de data management et des bases de données
- Statistiques : la pratique des outils de web analytics
- Informatique : l’apprentissage des algorithmes de machine learning et des langages de programmation
Il existe un grand nombre de masters en data science et de formations en mathématiques, statistiques ou informatique comme par exemple :
- le master MIAGE : Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises
- le master SIAD : Systèmes d'Information et d'Aide à la Décision
- le master MIASHS : Mathématiques Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales
- les mastères spécialisés en Big Data
Quels salaires et perspectives d’évolution pour le data scientist ?
Côté rémunération, le data scientist peut obtenir un salaire situé entre 2500 et 3000 euros par mois en début de carrière. Devenu expert en son domaine, le data scientist peut espérer gagner entre 4500 et 7000 euros par mois selon son expérience et la politique interne de l’entreprise qui l’emploie.
En fonction de son expérience et des opportunités d’évolution de poste qui se présentent, le data scientist peut devenir manager de son équipe, Data Scientist Senior, Chief Data Scientist ou encore bifurquer vers le métier d’analyste financier.
Vous recherchez une formation complète, en continu ou en alternance, pour devenir data scientist spécialisé dans le domaine de la finance ?
L’ESG propose un parcours de 2 ans, accessible après l’obtention d’un diplôme de niveau bac+3. À l’issue du mastère Big Data et Data Science en finance, vous obtenez le titre d’expert en ingénierie financière qui vous ouvre les portes de prestigieux établissements.
L'ESG Finance vous forme aux métiers de la Finance, de la Comptabilité et de la Gestion.
Pour en savoir plus, prenez rendez-vous avec l'un de nos conseillers !
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