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Fiche métier Data Scientist : Définition, missions, compétences et salaire

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Définition Data Scientist : en quoi consiste ce métier ?

Le métier de data scientist consiste à analyser de manière pointue des données massives, couramment appelées « Big Data », concernant à la fois les clients, les prospects et les employés. Ce travail d’analyse a pour objectif de répondre aux problématiques de l’entreprise, d’orienter les décisions stratégiques, marketing et d’améliorer les services/produits qu’elle propose à ses clients. Il doit, pour ce faire, dégager des tendances et des modèles à partir des données qu’il a pu extraire, traiter et analyser.

Les data scientists sont très prisés sur le marché de l’emploi. Déjà en 2012, la Harvard Business Review avait utilisé l’expression “Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”, en français “Job le plus sexy du XXIe siècle”.

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Qualités requises pour devenir Data Scientist :

Certaines qualités sont indispensables pour le Data Scientist dans son quotidien de travail :

  • Curiosité intellectuelle: il doit toujours être en veille et s’informer des nouvelles méthodes de travail. Sa curiosité est sa meilleure alliée afin de trouver de nouvelles idées et pour gagner en expérience.
  • Bon sens de la communication: le data scientist doit avoir la capacité de communiquer clairement et avec efficacité les données qu’il à pu extraire et traiter afin de dégager des tendances et des modèles. Ses analyses doivent être claires et compréhensibles pour n’importe qui.
  • Esprit de synthèse: le nombre de données qu’il peut extraire est astronomique. Afin de présenter ses résultats et de pouvoir dégager certaines tendances, il doit avoir la capacité de synthétiser au maximum ses résultats.
  • Adaptabilité: le milieu des sciences de la data évolue très rapidement et de nouvelles techniques et avancées apparaissent tous les jours. Il doit être capable de s’adapter vite et bien afin de rester compétitif sur le marché.

Quelles sont les compétences du Data Scientist ?

Le Data Scientist doit posséder certaines compétences afin d’exercer son métier :

  • En programmation (R, Python, C, C++, SQL…) : la maîtrise des langages de programmations tels que python, SQL et R sont essentiel pour le data scientist. Python est largement privilégié pour sa polyvalence et le nombre conséquent de bibliothèques qui lui sont associées telles que pandas , NumPy, etc.
  • En statistiques et mathématiques : le data scientist doit posséder de solides compétences en statistiques, mathématiques, probabilités, en algèbre linéaire, en calculs différentiels et intégraux.
  • En machine learning: il doit avoir une solide compréhension des concepts d’apprentissage supervisé, non supervisé et de renforcement. De plus, il doit pouvoir appliquer des algorithmes tels que les réseaux de neurones, les SVM, etc.
  • En visualisation des données : le data scientist doit maitriser des outils comme Matplotlib ou Seaborn afin de pouvoir créer des graphiques pour pouvoir présenter de manière claire et compréhensible pour tous les résultats de ses analyses à ses différents collaborateurs.

Salaire moyen d’un Data Scientist :

La rareté des profils leur permet de gagner, en début de carrière, entre 45 000 et 55 000 euros annuel, nettement au-dessus de la rémunération moyenne des ingénieurs en sortie d’école (environ 35 000 euros). Il convient de préciser que ce sont les profils “prometteurs” et “compétents” qui peuvent gagner ces montants en début de carrière. D’après une étude du Turing Club et Opinion Way, le salaire moyen d’un data scientist tournerait autour de 37,8K euros par ans. Il monterait à 50 000 € pour les 2-5 ans, et 59,5 K€ pour les 5-10 ans d’expérience. Le salaire d’un data scientist senior est compris entre 60 000 € et 80 000 € bruts par an. Certaines variables peuvent rentrer en compte dans le calcul du salaire d’un data scientist. La zone géographique peut influer sur le salaire, en région parisienne par exemple, un data scientist pourra avoir des prétentions salariales plus élevés. La taille de la structure dans laquelle il exerce est, elle aussi à prendre en compte. Une multinationale ne paiera pas le même salaire qu’une entreprise de taille moyenne. Les avantages tels que le 13ème mois ou les primes ne seront pas les mêmes. Cela peut s’expliquer par les moyens que possède l’entreprise mais aussi par le niveau de responsabilité qui lui est accordé.

Il peut aussi d’orienter vers une évolution de carrière afin de voir son salaire augmenter. Voici quelques évolutions de poste pour le data scientist possibles :

Le data scientist dispose d’une évolution de carrière rapide. Dès une première expérience significative, il peut aspirer à un poste de chef de projet data. Passé les 5 ans d’expérience, il peut devenir Lead Data Scientist et manager une équipe de data scientists. Il évolue ensuite comme responsable d’un pôle data ou Chief data officer. Il peut aussi s’orienter vers les postes de Machine Learning Engineer (salaire moyen entre 70 000 et 100 000 euros bruts par an) ou de Data Architect (salaire moyen entre 100 000 et 150 000 euros bruts par an).

Formation et études :

Il est tout d’abord recommandé d’avoir suivi un baccalauréat S (Scientifique) ou STI2D (sciences et technologies de l’industrie et du développement durable).

La poursuite jusqu’à un bac +5 est primordial. Par ailleurs, différents types de formations apparaissent.  Les cursus de mathématiques appliquées et de statistiques sont recommandés : ­l’ENSAE, l’ISUP (Paris) ou Polytech Lille. Cette dernière propose un cursus en génie informatique et statistique. Des écoles d’ingénieurs dispensent des formations spécialisées en big data comme CentraleSupélec, l’École polytechnique, à Palaiseau (91), Télécom ParisTech, le CNAM, l’ENSIMAG (Grenoble).

Plusieurs écoles tirent leurs épingles du jeu comme :

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