Marine Pierrot Plenard
12 décembre 2018

Data scientist – Fiche métier

Découvrez la fiche métier complète du data scientist.

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 et d’améliorer les services/produits qu’elle propose à ses clients.

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”.

Qualités requises :

  • Curiosité intellectuelle
  • Esprit entrepreneurial
  • Bon sens de la communication
  • Esprit de synthèse
  • Rigoureux

Compétences de l’ingénieur en data science :

  • En programmation (R, Python, C, C++, SQL…)
  • En statistiques
  • En machine learning
  • En algèbre linéaire et des fonctions de plusieurs variables

Évolution possible :

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 ou data scientist senior. 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.

Salaire moyen :

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, la moyenne tournerait autour de 37,8K euros par ans. Il monterait à 50 K€ pour les 2-5 ans, et 59,5 K€ pour les 5-10 ans d’expérience.

Formation requise :

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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