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Spécialiste des statistiques, de l’informatique et du marketing, le Data Scientist recueille, traite, analyse et fait parler les données massives, autrement appelées “big data” ,dans le but d’améliorer les performances d'une entreprise. Missions, salaire, formation … : on vous dit tout sur le métier de Data Scientist.
Généralement rattaché à la direction des systèmes d'information (DSI) d’une entreprise, le Data Scientist a pour objectif d’analyser et d’exploiter toutes les datas des clients, des prospects ou bien encore des employés que l’entreprise récupère via différents canaux. L’objectif est de créer des modèles prédictifs et d’aider la prise de décision par la construction d'algorithmes.
Les missions du Data Scientist sont variées :
Bien qu’il s’agisse d’un métier récent, on retrouve les Data Scientists dans de nombreux secteurs d’activité : finance, informatique, assurance, e-commerce ou encore grande distribution.
Quelles différences entre un Data scientist et un Data analyst ? Si le Data Analyst a également pour mission d'exploiter et d’interpréter les données, le Data Scientist a une vision plus globale. Il se charge de traduire les problèmes business en problèmes mathématiques et statistiques, afin de fournir des rapports permettant d’orienter les prises de décision du management et d’améliorer les performances et les stratégies marketing.Il est souvent amené à interagir avec les équipes métiers tels que le marketing, la finance ou bien encore les commerciaux). Son travail a un impact direct sur l’amélioration de l'activité globale de l'entreprise.
Le Data Scientist est généralement issu d’une formation de niveau Bac+4/Bac +5 de type université, école d’ingénieurs (MINES ParisTech, ENSI, ENSAE Paris, etc.) ou de commerce (ESSEC, HEC, etc.) ) avec une spécialisation en informatique, en statistiques, en marketing ou en big data.
Voici quelques exemples de formations pour devenir Data Scientist :
Des certifications en ligne telles que Coursera, edX ou bien encore Udacity offrent également des programmes spécialisés en data science et en machine learning, souvent dispensés par des universités renommées (exemple : Data Science Specialization de Johns Hopkins sur Coursera). En outre des bootcamps en data science de courte durée (3 à 6 mois) comme Le Wagon, Ironhack, et DataCamp offrent une formation pratique et immersive reconnues par les entreprises.
Un Data Scientist doit maîtriser une variété de logiciels et d'outils pour collecter, analyser et interpréter des données.
Langages de programmation :
Outils et environnements de développement :
Bibliothèques et frameworks pour l'analyse de données :
Outils de visualisation de données :
Bases de données :
Outils de gestion et de versioning de code :
Outils de cloud computing :
Outils de traitement et de nettoyage de données :
Outre la maitrise de ces outils, un bon data scientist devra posséder des compétences en statistiques (moyenne, vecteurs, valeurs propres, ...), mathématiques (matrices, dérivées, intégrales, ...) et en marketing.
La maitrise de l’anglais technique est indispensable pour exercer cette fonction.
Côté compétences comportementales (soft skills), il devra être doté d'un esprit d'analyse, lui permettant d’identifier et de comprendre les problématiques business de l’entreprise. Rigoureux, organisé et précis, il devra aussi faire preuve d’excellentes capacités de communication lui permettant de rendre intelligible son travail au plus grand nombre et de convaincre les décideurs. Il sera force de proposition et coordonnera les actions avec les différentes équipes métiers afin de satisfaire au mieux les clients.
A l’heure du big data et de l’augmentation croissante de données stratégiques à exploiter par les entreprises, les perspectives d’évolution du poste sont nombreuses, notamment dans les secteurs des services financiers, des nouvelles technologies, du conseil, de la santé ou de l’industrie.
Selon l’entreprise , après quelques années en poste, le Data Scientist peut monter en compétences et évoluer vers des fonctions managériales telles que Data Scientist Senior, Chief Data Scientist ou Lead Data Scientist.
Un Data Scientist avec au moins 2 à 5 ans d'expérience en gestion de données peut espérer gagner entre 40 K€ et 50 K€ bruts annuels, tandis qu'un profil sEnior (5 à 15 ans d’expérience) pourra prétendre à une rémunération allant jusqu'à 80K€.
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