Saviez-vous que le métier de Data Scientist avait reçu le titre du « meilleur métier du monde » en 2020 d’après un classement réalisé par le site Glassdoor ? Découvrez les dessous de ce métier dans cette nouvelle rubrique dédiée aux métiers de la data.
Le Data Scientist, l’expert de la donnée
Créé en 2008, au sein des GAFA, le métier de Data Scientist consiste concrètement à structurer la donnée collectée par les entreprises pour l’exploiter, lui donner du sens et en tirer des tendances pour prendre des décisions stratégiques et opérationnelles.
Le Data Scientist s’appuie sur une triple compétence pour accomplir sa mission : mathématique, informatique et stratégique.
Lié à l’émergence du big data, ces spécialistes sont recrutés dans divers domaines : industrie, retail, finance et même médical, en témoigne les analyses effectuées sur la Covid-19.
Les missions du Data Scientist
L’objectif du Data Scientist : créer de la valeur à partir de données non-structurées pour en dégager des cas d’usages et tendances adaptés aux métiers.
Parmi les principales missions du Data Scientist, nous notons :
- La veille technologique et scientifique (collecte de données, plateformes de traitement, expérimentation)
- Le recueil et l’analyse des données pertinentes pour l’entreprise (Master Data Management)
- Le développement informatique d’algorithmes permettant d’améliorer les résultats de recherche et de ciblage
- L’élaboration de modèles de prédictions pour anticiper les évolutions des données et des tendances
- La création de dashboard facilitant la visualisation des résultats par les métiers
Ces missions sont de hautes responsabilités puisque l’objectif final est de prendre des décisions stratégiques. A tel point que, de plus en plus, on recherche dans les profils managériaux ou de direction métiers un volet de compétences en data science.
Les compétences du Data Scientist
À l’ère du Big Data, le métier de Data Scientist apparaît comme l’évolution du métier de Data Analyst avec une surcouche technologique.
Les compétences primordiales à ce métier sont :
- Des notions de calculs statistiques (les statistiques descriptives avec les moyennes, les médianes, la variance ou la déviation ; les distributions de probabilités ; les échantillons ; les statistiques inférentielles).
- Le traitement et l’analyse des mégadonnées à l’aide de différents outils (Hadoop, Spark, Apache Storm, Flink et Hive).
- La maîtrise des outils analytiques comme SAS ou R.
- La maîtrise d’au moins un langage de programmation (Python, Java, Julia, Pearl, C/C++)
- L’analyse et la manipulation des données (Data Wrangling)
- Le développement d’outils de Data Visualisation via Python ou des outils comme Power BI et Tableau Software.
- La maîtrise des algorithmes de Machine Learning comme les modèles de régression linéaire et logistiques, de Deep Learning et plus largement d’intelligence artificielle.
Au-delà du socle informatique, le Data Scientist doit avoir une forte expertise métier (marketing, finance, commerciale …) et un excellent esprit de communication et de narration.
Quelles formations pour devenir Data Scientist
S’il est recommandé d’avoir un Bac+4 ou +5 pour obtenir ce poste, il est avant tout essentiel d’avoir une formation dans l’une des spécialités suivantes : informatique, management, statistiques ou/et marketing.
Il est préférable également de coupler cette formation initiale d’un master spécialisé en Big Data. Aujourd’hui, s’il n’existe que peu de formations dans ce domaine, on peut toutefois noter l’arrivée de DataScientest.com, spécialisé dans ce type de formation.
Le salaire attendu d’un Data Scientist
En 2020, c’est le 16ème métier le mieux payé selon Glassdoor !
Un salaire élevé est lié à un niveau de compétences requis importants en statistiques, en mathématiques et en programmatiques.
