Comment devenir data scientist
Le métier de data scientist consiste à collecter et analyser des données provenant de sources très variées afin d’y dénicher des informations pertinentes pour la société pour laquelle il travaille. L’analyse des informations recueillies répond souvent à des besoins marketing et commerciaux. Les rapports d'un data scientist permettront d'aider les entreprises dans leur prise de décision en vue de les rendre plus performantes et compétitives.
Quel est le rôle d'un data scientist ?
La transition numérique et l'avènement d'Internet et du web 2.0 permet aux entreprises de stocker un nombre incalculable de données. Ces données peuvent correspondre à des informations relatives à la clientèle, aux membres d’une entreprise ou encore à des données sensibles comme dans le domaine de la sécurité. Mais comment les exploiter correctement ? Le data scientist est l'expert qui va permettre du donner du sens à ces données afin que son entreprise puisse tirer le meilleur parti des informations obtenues. Pour ce faire, le data scientist se sert des outils de la data science (science des données) et s'appuie sur des disciplines comme les statistiques et les mathématiques, l'intelligence artificielle et le machine-learning et bien sûr l'informatique.
Son travail peut être divisé en 4 étapes principales :
- la collecte des données
- le nettoyage des données (data cleaning)
- l'exploitation et l'analyse des données
- la présentation des résultats aux managers et autres supérieurs hiérarchiques.
Pour prendre un exemple concret, si un data scientist est chargé de gérer les données d'un site e-commerce, il devra d'abord trier les informations pour écarter celles qui sont inexploitables ou incomplètes (car l'internaute n'a par exemple pas rempli une case d'un formulaire) avant de passe à la phase d'analyse de données. Le data scientist pourra s'appuyer sur des algorithmes pour faire de la prédiction de comportements et proposer des optimisations en vue d'accroître le nombre de conversions et d'augmenter les ventes réalisés par la boutique en ligne.
Environnement de travail du data scientist
De plus en plus de secteurs d’activité s’intéressent à ces statisticiens aguerris : banque, finance, assurances, industrie... Il faut dire que les entreprises savent pertinemment que le recrutement d'un data scientist leur permettra de développer leur activité. Fort de son expertise, il pourra effectuer des modèles prédictifs et anticiper l’évolution des données récoltées.
En fonction des structures et du type de données analysées, le data scientist est susceptible d’évoluer aussi bien au service marketing qu’au service financier ou commercial d’une entreprise. Le data scientist n’opère pas tout seul dans son coin, il peut travailler en équipe avec d’autres data scientist ou data analyst ainsi que des chefs de projet. La relation client peut occuper une part importante de la profession.
Quelles sont les qualités requises pour devenir data scientist ?
En tant qu’expert de la science des données, le data scientist est reconnu par sa rigueur, son grand sens de l’analyse, sa capacité à synthétiser des informations complexes et à les retranscrire avec pédagogie et donc clarté. Rares sont les professionnels qui disposent de ses compétences techniques, il devra donc faire en sorte de s’adapter au niveau de connaissance de ses interlocuteurs afin qu’ils puissent disposer d’une information claire et précise qu'elle soit retranscrite à l’oral comme à l’écrit (des compétences rédactionnelles seront un plus).
La gestion et l'analyse de données implique d'avoir une bonne maîtrise des outils informatiques et de connaître certains langages de programmation comme Python, SQL ou encore R. Des connaissances pointues en Big Data, en machine learning et deep learning seront toutes aussi essentielles pour exercer ce métier d'avenir. Enfin, la maîtrise de l'anglais est clairement une compétence à mettre en avant sur son CV lorsque l’on postule à une offre d’emploi de data scientist. N'hésitez pas à indiquer votre score TOEIC si celui-ci est suffisamment élevé !
Quelles études pour devenir data scientist ?
Pour devenir data scientist, un diplôme de niveau bac+5 dans le domaine du marketing digital , des statistiques ou de l'informatique est recommandé.
Voici quelques exemples de formations :
- BUT Informatique
- Licence Master en Mathématiques Appliquées
- Master en Statistiques
- Master en Data Science
- Master SIAD (Système d'Information et d'Aide à la Décision)
- Ecole d’ingénieur spécialité Big Data
Avant d’atteindre un tel niveau d’études, il est possible de préparer un bac +2 dans l'un de des domaines évoqués : le BTS MCO (Management Commercial Opérationnel), le BTS SIO (Services Informatiques aux Organisations) ou le BTS NDRC (Négociation et Digitalisation de la Relation Client) pourront constituer une première approche avant une spécialisation.
Quelle formation continue pour devenir data scientist ?
Les candidats à la reconversion peuvent très bien emprunter les mêmes cursus que les jeunes en formation initiale. Néanmoins, tout le monde n'est pas prêt à retourner sur les bancs des écoles (ou des amphis). Si vous êtes déjà titulaire d'un bac +5, vous n'aurez heureusement pas nécessairement besoin de repartir de zéro. Dans ce cas de figure, une formation de data scientist à distance ou en présentiel vous permettra d'obtenir une certification professionnelle enregistrée au RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles). Le programme de formation proposé sera exclusivement centré sur le cœur de métier de data scientist, autant dire que vous serez certain d'acquérir toutes les compétences requises pour mener vos futurs missions avec brio.
Les data scientist en activité sont conscients de l'importance qu'il y a à se former tout au long de sa carrière, surtout dans ce type de métier qui nécessitent de mettre ses connaissances à jour régulièrement. De nombreuses formations vous permettront de vous perfectionner dans différents domaines. Très souvent accessibles en e-learning, elles pourront aussi avoir lieu dans les locaux de votre entreprise ou au sein d'un organisme de formation.
Parmi les formations les plus pertinentes pour un data scientist :
Quelle évolution pour un data scientist ?
Les perspectives de carrière sont nombreuses pour un data scientist. La plupart des secteurs d'activité peuvent avoir besoin de leur savoir-faire et un data scientist qui souhaite quitter un domaine pour un autre n'aura en principe pas de mal à décrocher un entretien rapidement. Au bout de quelques années d'exercice, un data scientist peut se voir confier des responsabilités managériales et devenir chef data scientist ou lead data scientist.
Quel est le salaire d'un data scientist ?
Le salaire d'un data scientist débutant varie en moyenne entre 35 000 et 50 000 brut par an même si cela peut varier en fonction des critères habituels : zone géographique, taille de l'entreprise, niveau de diplôme, etc. Un data scientist senior pourra toucher un salaire pouvant atteindre plus de 65 0000 € brut annuel et parfois même au-delà.
(Crédit Image: Pixabay/David Schwarzenberg)
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DATA SCIENTIST | Titre RNCP niveau 7 - Bac +5 | Co-certifiée école...
