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Métier data scientist

Une fois les données extraites et disponibles, le Data Scientist est celui qui va en tirer des tendances et effectuer des prévisions grâce à des algorithmes. Son objectif est de créer des modèles prédictifs d’intelligence artificielle pour donner un cap et de la visibilité à la Direction de l’entreprise.

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Pourquoi devenir data scientist ?

Data Scientist : l’interprète qui fait chanter les données

Avec la production massive de données par les entreprises, l'analyse et l'exploitation de ces données deviennent des enjeux essentiels et offrent un avantage concurrentiel indéniable.

De plus, à l'ère des données et de l'avancement des I.A génératives, il est de plus en plus pressant de les maîtriser pour rester compétitif.

Ce métier présente des défis stimulants tels que la création de modèles prédictifs et l'optimisation des algorithmes. En utilisant des techniques comme le deep learning et le machine learning, les Data Scientists développent des solutions innovantes qui impactent des domaines variés tels que la médecine, la finance et le marketing.

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Le métier de data scientist

Prédire les tendances

Les canaux de communication se multiplient et les données qu’ils transportent également. C’est pourquoi les entreprises ont de plus en plus besoin d'experts capables de gérer et de contrôler ces flux d'informations. Diverses professions liées à la Data Science ont ainsi émergé pour mieux répondre aux besoins des entreprises. Parmi elles, le métier de Data Scientist s'avère être une solution idéale pour la valorisation des données à travers différents algorithmes d’intelligence artificielle (Machine Learning) tels que la prédiction, l'analyse d'image ou encore l'analyse de texte.

Le Data Scientist a de grandes responsabilités, puisqu’il est chargé d'extraire les données, de les traiter et de les analyser. Il crée aussi des modèles statistiques afin d’identifier les éléments clés dans l'énorme flux de données d'une entreprise. Parce qu’il offre une grande visibilité aux entreprises qui jusqu’ici naviguaient à vue, son expertise technique est très demandée sur le marché du travail.

Un profil technique rare et demandé

Le poste de Data Scientist a tout simplement été élu métier le plus sexy du XXIᵉ siècle par la Harvard Business Review.

Tous les secteurs d’activité s’arrachent ce profil : Finance, Assurance, IoT, Agriculture, Énergie, Écologie… L’interprétation des données en modèles prédictifs est un formidable levier de croissance pour les entreprises. Ainsi, selon Data Recrutement, plus de 11 200 profils LinkedIn se présentent comme “Data Scientist” en France en 2023. Ils étaient 10 000 en 2022. Au fil des années, l’offre et la demande ne font qu’augmenter.

Rôle et compétences du Data Scientist

Si le rôle principal du Data Scientist est bien scientifique, il est aussi amené à traiter des problématiques liées à la production, à l'analyse de marché et à l'efficacité des campagnes marketing. Mais dans la plupart des cas, le Data Scientist est assigné à un secteur spécifique de l'entreprise. Si elle ne dispose pas de Data Engineer, le Data Scientist sera chargé de collecter un très grand volume de données non structurées à partir de sources de données multiples et dispersées. Dans le cas contraire, il sera responsable d'extraire les données nécessaires à la création de ses modèles.

Son rôle est ensuite de transformer ces données en mettant en place des indicateurs pertinents pour l'analyse. Il répond enfin aux problèmes commerciaux de l'entreprise en analysant les données et en les modélisant à l'aide de statistiques pour interpréter les résultats. La Direction peut ainsi utiliser ses analyses pour prendre de meilleures décisions ou pour lancer de nouveaux produits ou services en adéquation avec les attentes des consommateurs.

Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer : késako ?

Le Data Analyst, le Data Scientist et le Data Engineer ont des postes et des responsabilités bien distinctes.

Si le Data Analyst a pour mission d’interpréter et d'analyser les données, le Data Scientist se chargera ensuite de construire des modèles prédictifs pour faire des prévisions.
Le Data Engineer, quant à lui, facilite l’accès à la donnée en donnant tous les outils nécessaires aux Data Analysts et Data Scientists pour bien exploiter leurs ressources. Tous ces métiers ont en commun de collecter, nettoyer et transformer les données pour atteindre leurs objectifs.

Développeur et scientifique 

Le Data Scientist possède une expertise spécifique, avec des compétences pointues dans des domaines techniques tels que :

  • Les langages de programmation informatique (Python, R, et dans une moindre mesure Java ou C++) pour l'analyse des données ;
  • Les mathématiques et les statistiques pour exploiter les techniques d'intelligence artificielle (Machine Learning, Deep Learning, Analyse de texte) ;
  • L'extraction de données via les principales solutions de stockage (Data Warehouse, Data Lakes), ainsi que sur les principales plateformes (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) et le langage SQL ;
  • Si le Data Scientist est chargé du reporting, il doit utiliser les outils de Data Visualisation (Python, Tableau) pour résumer de manière graphique les résultats de l'analyse.

Le Data Scientist doit non seulement avoir de solides compétences techniques, mais également savoir communiquer et travailler en équipe. Il est généralement membre d’une équipe de Data Science et communique régulièrement avec les Data Engineers sur les bases de données et les équipes métiers sur les problématiques à résoudre.

Les outils du Data Scientist

Le Data Scientist dispose d'un large éventail d'outils nécessitant un haut niveau de compétences techniques. Parmi les plus couramment utilisés, on retrouve :

  • Les langages de programmation tels que Python ou R, qui offrent une grande polyvalence pour effectuer des tâches variées ;
  • Le notebook Jupyter pour écrire et tester facilement du code ;
  • Les bibliothèques Python telles que Matplotlib et Seaborn (visualisation), Pandas et Numpy (gestion de données), Scikit-learn (apprentissage automatique), Tensorflow/Keras et PyTorch (Deep Learning) ;

La carrière du Data Scientist

En fonction de l'entreprise dans laquelle il exerce, un Data Scientist peut évoluer vers des rôles de direction après quelques années en poste, tels que :

  • Chief Data Scientist ;
  • Directeur des Systèmes d’Information.

Le salaire du Data Scientist

La rémunération d'un Data Scientist varie en fonction de son expérience et de sa capacité à élaborer des algorithmes puissants et efficaces.  Selon Glassdoor, le salaire moyen est de 47 500 euros par an. Alors que l’offre et la demande explosent, ce sont principalement les géants de la tech qui s’arrachent les profils seniors.

  • Junior : entre 35 000 et 45 000 euros annuels ;
  • Expérimenté : entre 45 000 et 65 000 euros annuels ;
  • Senior : plus de 120 000 euros annuels.

Interpréter des grands volumes de données ne vous fait pas peur ? Vous aimez jongler entre les algorithmes et les feuilles de calcul ?
Alors rejoignez notre formation de Data Scientist dès maintenant pour percer tous les mystères de ce métier.

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DATA SCIENTIST

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Comment devenir
Data scientist ?

La Wild Code School propose une formation Data Scientist en alternance d’un an dédiée aux professionnels du web et de la data. Cette formation Data Scientist intensive nécessite des prérequis que vous pouvez notamment obtenir à la suite de notre formation Bootcamp Data Analyst sur 5 mois.

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    Financer sa formation

    Le financement de la formation est gratuite pour les salariés en alternance, financée par l'OPCO et parfois également par l'entreprise. L'OPCO est une structure qui finance les formations en alternance et auxquelles les entreprises sont adhérentes. La plus répandue dans les entreprises numériques est l'OPCO Atlas.

  • Rencontrez Dalila, Data Scientist chez OnceForAll

    Dalila, alumni de la Wild Code School, est aujourd’hui Data Scientist chez OnceForAll.

    Elle a suivi notre formation bootcamp Data Analyst avant de se spécialiser en Data Science, aujourd'hui elle vous raconte son métier, son parcours, ses missions, sa journée type et plus encore ! 

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