Spécialiste des statistiques et de l’informatique, le Data Scientist recueille, traite, analyse et fait parler les données. Il peut s’agir de données massives, autrement appelées “big data”, dans le but de faciliter les prises de décision, et par extension d’améliorer les performances d’une entreprise.
Généralement rattaché à la direction des systèmes d’information (DSI) d’une entreprise, le Data Scientist a pour objectif d’analyser et d’exploiter toutes les données. Par exemple les données des clients, et des prospects notamment, que l’entreprise récupère via différents canaux. L’objectif est de créer des modèles prédictifs et d’aider la prise de décision par la construction d’algorithmes.
Si le Data Analyst a également pour mission d’exploiter et d’interpréter les données, le Data Scientist a une vision plus globale. Il se charge de traduire les problèmes business en problèmes mathématiques et statistiques, afin de fournir des rapports permettant d’orienter les prises de décision du management et d’améliorer les performances et les stratégies. Il est souvent amené à interagir avec les équipes métiers telles que le marketing, la finance, la production ou bien encore les commerciaux. Son travail a un impact direct sur l’amélioration de l’activité globale de l’entreprise et peut finalement concerner tous les services.
Les missions du Data Scientist
Les missions d’un data scientist sont variées et touchent plusieurs domaines :
- Identification des outils d’analyse ;
- Définition de solutions de stockage des données ;
- Recueil et analyse des données pertinentes pour l’entreprise ;
- Construction d’algorithmes permettant d’améliorer les résultats de recherches et de ciblage ;
- Élaboration de modèles de prédictions afin d’anticiper les évolutions des données et des tendances ;
- Création de tableaux de bord adaptés afin de rendre les résultats lisibles et exploitables par tous les métiers ;
- Veille technologique (collecte de données, plateformes de traitement, expérimentation).
Bien qu’il s’agisse d’un métier récent, on retrouve les Data Scientists dans de nombreux secteurs d’activité : finance, informatique, assurance, e-commerce ou encore grande distribution. Aussi, la taille du périmètre dépend évidemment beaucoup de l’environnement de l’entreprise et de l’ampleur du service lié au traitement des données. En effet, il pourra se voir confier quelques missions en lien avec la BI (Business Intelligence) également par exemple.
Quelle formation et quel profil pour devenir Data Scientist ?
Le Data Scientist est généralement issu d’une formation BAC +5 type université, école d’ingénieurs ou de commerce avec une spécialisation en informatique, en statistiques ou en big data.
Le Data Scientist possède une triple compétence :
- Informatique : maîtrise des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) et des langages de programmation,
- Statistiques : maîtrise des outils de web analyse (Omniture, Google Analytics)
- Outils : connaissances en outils de data management (SAS, Python, R, Excel, Access) et des bases de données (SQL)
Il peut également avoir un vernis spécifique en fonction des sujets qu’il adresse : marketing, commerciaux, production …
Outre ses compétences techniques, il est doté d’un esprit d’analyse, lui permettant d’identifier et de comprendre les problématiques de l’entreprise. Rigoureux, organisé et précis, un bon data scientist devra aussi faire preuve d’excellentes capacités de communication. Ce sont elles qui lui permettront de rendre intelligible son travail au plus grand nombre et de convaincre les décideurs. Il est force de proposition et coordonne les actions avec les différentes équipes métiers afin de satisfaire au mieux les demandes. La maîtrise de l’anglais technique est indispensable pour exercer cette fonction.
Quelles sont les perspectives de carrière du Data Scientist ?
A l’heure du big data et de l’augmentation croissante de données stratégiques à exploiter par les entreprises, les perspectives d’évolution du poste sont nombreuses. Comme par exemple dans les secteurs des services financiers, des nouvelles technologies, du conseil, de la santé ou de l’industrie.
Selon l’entreprise, après quelques années en poste, le Data Scientist peut monter en compétences et évoluer vers des fonctions managériales telles que Data Scientist Senior, Chief Data Scientist ou Lead Data Scientist.
La donnée devient centrale dans beaucoup de domaines, et par extension d’entreprises. C’est pourquoi disposer des compétences d’un Data Scientist est important, et va permettre de mettre à disposition des entreprises des outils décisionnels. Très demandées, il est parfois difficile d’accéder à ces compétences, aussi bien en CDI qu’en Freelance. Kicklox aide ses clients à accéder à ses compétences grâce à sa communauté, sa plateforme et son équipe de spécialistes. Parlons ensemble de votre besoin !
