Comment être le Data Scientist de demain ?

En collaboration avec l'E2SE Business School
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Le métier de Data Scientist

« Sans données, vous êtes juste une personne lambda avec une opinion », disait le Statisticien américain, Edward Deming. Ainsi, le Data Scientist, ce spécialiste des chiffres et de la statistique, donne du sens aux données et joue un rôle essentiel dans les solutions apportées aux consommateurs finaux.

Quelles sont les missions du Data Scientist ? Combien gagne-t-il ? Peut-on devenir Data Scientist sans diplôme ? Quelles compétences pour réussir dans ce poste ? Faites-vous partie des futurs experts de la data 3.0 ?Réponses dans cet article.

 

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Un Data Scientist, c’est quoi précisément ? Le Data Scientist (ou Data Analyst) est responsable de la collecte, la gestion, et l’analyse de données.

Exemple : durant sa navigation sur un site web, l’internaute accepte les fameux « cookies”. Pour rappel, il s’agit des fichiers que le navigateur installe sur son ordinateur pour sauvegarder ses préférences de navigation, le garder connecté d’une session à l’autre, lui proposer du contenu personnalisé, etc. Ces informations sont si nombreuses qu’on les appelle la « big data”. Votre rôle en tant que Data Scientist est donc de collecter, organiser et rendre digeste et utilisable cette masse d’informations à destination des autres services de l’entreprise.

En d’autres termes, vous aidez les entreprises à valoriser les données qu’elles collectent et leur proposez des solutions qui répondent à des problèmes concrets. Pour cela, vous pouvez être amené à créer des outils de suivi et d’organisation des informations. Vous assurez également une veille technologique continue.

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Crédit photo : Unsplash / Campaign Creators

 

Quel est son rôle au sein de l’entreprise ?

Voici trois exemples de rôles qui pourraient vous incomber en tant que Data Scientist :

Exemple #1 – dans le commerce. Vous proposez une expérience personnalisée aux clients en fonction de leur profil. Pour ce faire, vous développez des algorithmes de recommandation de produits et vous essayez de prédire où les pièces auront le plus de chances d’être vendues afin d’optimiser la logistique et éviter une rupture de stock. Votre rôle peut aussi recouvrir la protection des données des utilisateurs dans le respect de la réglementation RGPD.

Exemple #2 – en marketing digital. Vos missions sont liées à des campagnes de marketing en ligne dont vous devez analyser l’impact sur les consommateurs pour cibler au mieux de futurs prospects. Une mission qui implique de savoir transformer la donnée brute en donnée exploitable (le Data Cleaning).

Exemple #3 – ingénierie. Ici, vous résolvez un problème présenté par d’autres services de l’entreprise. Vous déterminez les outils d’analyse et les modèles les mieux adaptés pour être efficaces et compréhensibles par tous. Vous pouvez également travailler sur des projets de recherche et développement à plus long terme.

 

Quelles sont les compétences d’un bon Data Scientist ?

Voici le TOP 10 des compétences du (très) bon Data Scientist :

1. Avoir de la curiosité intellectuelle : être curieux est le « soft skill » qui vous permettra de maîtriser les 9 compétences suivantes de ce TOP 10 et de vous adapter aux nombreux domaines que recouvre la science des données.

2. Posséder un grand esprit d’analyse : vous devez être capable de sélectionner les variables pertinentes pour résoudre votre problème, puis aller les chercher et les amalgamer pour en tirer des conclusions.

3. Avoir une base solide en mathématiques : algèbre linéaire, probabilités, statistiques…

4. Maîtriser des langages de programmation informatique : savoir coder (Python, notamment), comprendre le fonctionnement des bases de données (SQL, no-SQL), des plateformes cloud, des outils de web analyse (Google Analytics), de l’Intelligence Artificielle…

5. Connaître les spécificités de son secteur (bancaire, e-commerce, finance, médecine…) : partout où il y a de la donnée à collecter, il y a une place pour un Data Scientist. Celui-ci peut donc être amené à travailler dans des secteurs de pointe très variés tout au long de sa carrière.


Événement



6. Etre orienté business : les solutions proposées par la data science doivent répondre à des problèmes business concrets.

7. Etre rigoureux : lorsqu’il s’agit de sélectionner et vérifier la qualité des données.

8. Rassembler des compétences en Data Engineering : le Data Scientist possède alors une double casquette appelée Machine Learning Engineer.

9. Maîtriser le Data Storytelling : être capable d’expliquer les résultats de façon simple et actionnable à des professionnels qui ont une appréciation différente des modèles.

10. Avoir un bon niveau d’anglais, pour vous tenir informé des publications et des découvertes dans le domaine. What else ? (Savoir faire le café, ou ressembler à George Clooney, ne vous aidera pas à devenir un bon Data Scientist)

Des savoir-faire et savoir-être indispensables dans la réalisation des missions qui vous seront confiées.

 

Combien gagne-t-il ?

Voici une data qui parle à tout le monde : le salaire. Combien gagnerez-vous en tant que Data Scientist ?

Évidemment, cela dépend de votre niveau de spécialisation, de votre profil, de votre niveau académique, de votre capacité de négociation, etc. Mais le salaire moyen d’un Data Scientist est d’environ 45 000 €/an. Selon Glassdoor, si vous êtes débutant, comptez sur une rémunération de 38 000 €/an et en tant que senior, 80 000 € annuels.

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Crédit photo : Adobe Stock / Gorodenkoff

 

Comment devenir Data Scientist ?

Il est possible de devenir Data Scientist sans diplôme en suivant des formations en ligne. Un choix qui nécessite toutefois une grande rigueur pour maîtriser la théorie nécessaire à la résolution des problèmes. Statistiques, probabilités, algèbre et codage informatique sont des disciplines que vous devrez comprendre et vous approprier.

E2SE Business School propose un cursus diplômant spécifique au métier de Data Scientist avec une spécialisation en marketing. A savoir, BAC+5 : MASTÈRE Manager de la Communication Digitale et Data Science. De même, à l’E2SE, il existe d’autres programmes diplômants liés à la data science :

• BAC+2 : BTS Communication
• BAC+3 : BACHELOR Chef de Projet E-Business
• BAC+3 : BACHELOR Concepteur Réalisateur Web et Digital

 

Quels sont les débouchés pour le Data Scientist ?

Data Scientist : un métier d’avenir. Partout où il y a de la donnée à collecter, stocker et analyser, il y a une place pour vous. Les débouchés sont nombreux et les secteurs concernés font face à une pénurie de talents. En voici des exemples, qui recrutent :

  • Commerce et e-commerce
  • Bancassurance
  • Finance
  • Ingénierie (Chief Data Officer (CDO), ingénieur Big Data)
  • Yield Manager (optimise la politique tarifaire d’une entreprise et donc le chiffre d’affaires)
  • Administrateur base de données
  • Community manager
  •  Responsable de projets informatiques
  • Designer UX / UI

En bref, voici 3 bonnes raisons de vous former à la Data Science :

1. Un métier d’avenir : pénurie de talents et forte demande.
2. Un secteur en plein essor.
3. Un métier mis en avant dans tous les domaines !

 

Intéressé par ce métier ? Vous souhaitez faire partie des Data Scientists de demain ? Rendez-vous sur la page école de l’E2SE Business School pour en savoir plus !

Page école E2SE Business School

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