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 recherchés sur le marché de l’emploi en France. 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”.
Quelles sont les compétences du Data Scientist ?
Certaines qualités sont indispensables pour un Data Scientist dans son quotidien de travail. Voici les compétences essentielles pour exceller dans ce domaine :
- En programmation (R, Python, C, C++, SQL…), le Data Scientist doit maîtriser des langages comme Python, SQL et R. Python est privilégié grâce à sa polyvalence et à ses bibliothèques puissantes comme pandas et NumPy, qui facilitent l’analyse des données.
- En statistiques et mathématiques, des compétences solides en probabilités, algèbre linéaire et calcul différentiel sont cruciales. Ces bases permettent d’effectuer des analyses fiables pour des décisions business stratégiques.
- En machine learning, le Data Scientist doit comprendre l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Il doit également être capable d’appliquer des algorithmes comme les réseaux de neurones ou les SVM pour analyser les données efficacement.
- En visualisation des données, il doit maîtriser des outils comme Matplotlib ou Seaborn. Cela permet de présenter les résultats d’analyses de manière claire et compréhensible, facilitant ainsi la communication des insights aux équipes business.
En résumé, un Data Scientist performant doit être compétent en programmation, mathématiques, machine learning et visualisation des données pour fournir des analyses pertinentes et soutenir la prise de décision business.
Qualités requises pour devenir Data Scientist :
Certaines qualités sont indispensables pour un Data Scientist dans son quotidien professionnel :
- La curiosité intellectuelle est essentielle. Il doit toujours être en veille et s’informer des nouvelles méthodes de travail. Cette curiosité est sa meilleure alliée pour trouver de nouvelles idées et enrichir son expérience.
- Un bon sens de la communication est primordial. Il doit être capable de transmettre clairement les données extraites et traitées, afin de dégager des tendances et des modèles. Ses analyses doivent être compréhensibles pour tous, même pour les non-experts.
- L’esprit de synthèse est crucial. Le Data Scientist travaille avec une quantité astronomique de données. Il doit donc savoir synthétiser efficacement ses résultats pour dégager les tendances pertinentes.
- L’adaptabilité est également importante. Le domaine de la data évolue rapidement, avec de nouvelles techniques et avancées constamment en développement. Il doit s’adapter rapidement afin de rester compétitif sur le marché.
Une formation continue en informatique est également nécessaire pour rester à jour dans ce domaine dynamique.
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Salaire moyen d’un Data Scientist :
La rareté des profils permet aux profils juniors de gagner entre 45 000 et 55 000 euros par an. Cela reste bien au-dessus de la rémunération moyenne des ingénieurs sortant d’école, environ 35 000 euros. Il est important de souligner que ce sont les profils “prometteurs” et “compétents” qui atteignent ces montants. Selon une étude du Turing Club et Opinion Way, le salaire moyen d’un data scientist est de 37,8 K euros par an. Ce salaire grimpe à 50 000 € pour 2 à 5 ans d’expérience et atteint 59,5 K € pour 5 à 10 ans.
Pour un data scientist senior, le salaire varie entre 60 000 € et 80 000 € bruts par an. Plusieurs variables influencent ce salaire, comme la zone géographique. Par exemple, en région parisienne, les salaires sont plus élevés. La taille de l’entreprise joue aussi un rôle dans la rémunération. Une multinationale offrira un salaire plus important qu’une PME. Les avantages, tels que le 13ᵉ mois ou les primes, varient aussi selon l’entreprise. Cela s’explique par les ressources de l’entreprise et le niveau de responsabilité.
Une analyse détaillée de ces éléments montre clairement comment ces facteurs affectent le business et la rémunération des data scientists. 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).
Comment recruter un Data Scientist ?
Pour recruter un Data Scientist, commencez par définir précisément les compétences et les qualifications nécessaires pour le poste. Recherchez des profils ayant une expertise en machine learning, analyse de données, et programmation, notamment avec des outils comme Python, R ou SQL. Publiez l’offre sur des sites spécialisés dans la Data Science et sur des plateformes professionnelles comme LinkedIn. Utilisez également des forums, des groupes de discussion et des événements liés à la Data Science pour attirer des candidats qualifiés.
Lors de l’entretien, évaluez la capacité du candidat à résoudre des problèmes complexes, ainsi que sa compréhension des enjeux métier. Enfin, assurez-vous que le salaire et les avantages proposés sont compétitifs en fonction du marché. Pour un recrutement réussi, pensez à offrir un environnement de travail stimulant et des opportunités d’évolution dans le domaine de la Data Science.
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Comment trouver des missions ou CDI pour Data Scientist ?
Pour trouver des missions ou CDI en tant que Data Scientist, explorez les offres sur des sites spécialisés. Mettez à jour votre CV et vos profils sur LinkedIn pour attirer l’attention des recruteurs. Participez à des événements et des conférences liés à la Data Science pour élargir votre réseau professionnel. Enfin, postulez directement auprès des entreprises qui recrutent des Data Scientists en fonction de vos compétences et expériences.
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Formation et études :
Il est recommandé de suivre un bac S (Scientifique) ou STI2D (sciences et technologies de l’industrie). Ensuite, la poursuite jusqu’à un bac +5 est primordiale. De plus, plusieurs formations spécialisées existent, comme les cursus en mathématiques appliquées et statistiques. Parmi elles, l’ENSAE, l’ISUP (Paris) ou Polytech Lille sont particulièrement recommandées. Polytech Lille propose aussi un cursus en génie informatique et statistique. Plusieurs écoles d’ingénieurs offrent des formations en big data, comme CentraleSupélec, l’École polytechnique, Télécom ParisTech, le CNAM et l’ENSIMAG (Grenoble).
Plusieurs écoles tirent leurs épingles du jeu comme :
- Le MS (mastère spécialisé) Big data de Grenoble Ecole de Management / Grenoble INP – Ensimag
- Le MS Big Data – gestion et analyse des données massives de Telecom ParisTech
- Le master Statistique pour l’évaluation et la prospective de l’université de Reims Champagne-Ardenne.
- Le master 2 Data Mining et parcours Business Intelligence et Big data de l’université Louis-Lumière Lyon-II
