Le Data Scientist joue un rôle clé dans l'exploitation des données massives (Big Data) pour en extraire des connaissances et créer des modèles prédictifs, permettant ainsi aux entreprises d'innover, d'optimiser leurs processus et de prendre des décisions stratégiques. Ce métier nécessite un profil scientifique (expertise en mathématiques, statistiques, informatique) et une connaissance profonde de l'entreprise qui l'emploie, de son secteur et de ses enjeux.
Quelles sont les compétences et les qualités du/de la spécialiste data ?
Ce métier nécessite une forte capacité à traduire les enjeux business en problématiques analytiques et à communiquer les résultats de manière accessible aux décideurs.
Compétences techniques :
- Maîtrise avancée des langages de programmation tels que Python et R.
- Expertise en statistiques, mathématiques appliquées et Machine Learning.
- Connaissance des outils de manipulation et d'analyse de données (p. ex., Pandas, Scikit-learn) et de visualisation (p. ex., Matplotlib, Seaborn).
Qualités personnelles :
- Curiosité intellectuelle et capacité à résoudre des problèmes complexes.
- Excellentes compétences en communication pour présenter des concepts techniques de manière simple.
- Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec différents départements.
Quelle formation et diplôme pour devenir Data Scientist ?
Pour détenir les compétences nécessaires aux data sciences, un niveau Bac+5 est incontournable. Si les premiers data scientists s'étaient auto-formés au fur et à mesure des développements et innovations technologiques, ils n'en étaient pas moins des experts informatiques dotés d'une profonde capacité d'analyse. Le profil du data scientist en entreprise repose sur un triptyque de connaissances :
- Mathématiques et statistiques
- Informatique
- Analyse marketing
Depuis plusieurs années, des formations spécialisées en data sciences sont disponibles auprès des établissements spécialistes de l'enseignement supérieur : les universités, les grandes écoles d'ingénieur ainsi que les grandes écoles de commerce qui proposent une approche plus orientée vers le marketing et l'analyse. Le profil du data scientist peut en effet être plus marqué sur l'une des trois spécialités selon la structure et les sujets sur lesquels il/elle travaille, ainsi que ses centres d'intérêt. Des écoles privées spécialisées en informatique et des formations en ligne proposent également des cycles d'enseignement pour se former à la data science ou à la data analyse, une première étape.
Bac+2/3
- Classes préparatoires aux Grandes Écoles.
- Licence Universitaire d'informatique, de mathématiques (parcours : Mathématiques, statistiques et informatique décisionnelle (MSID), Mathématique-Informatique, Mathématiques informatiques statistiques appliquées aux sciences humaines et sociales, etc)
- Bachelor d'École d'ingénieur
- Bachelor de Grande École de commerce suivi d'une spécialisation data.
- Éventuellement un BTS en informatique suivi d'une licence en informatique.
Bac+5
- Masters Universitaires : Sciences des données parcours data sciences, Data science et IA, etc.
- Masters de grandes écoles d'ingénieurs.
- Mastères spécialisés d'écoles spécialisées en informatique et data.
- Masters des grandes écoles de commerce en data management, et data intelligence pour une approche marketing, plus proche de la data analyse que de la data science.
- Mastères et Msc de grandes écoles en data et marketing après un premier cycle en informatique.
Quel est le salaire d'un(e) Spécialiste Data ?
Les métiers de la data sont attractifs en termes de rémunération, particulièrement pour les profils tech de haut niveau issus des grandes écoles d'ingénieurs. Les profils marketing et business sont également très recherchés par les grands groupes et les entreprises innovantes. Ainsi, les salaires observés sont de l'ordre de :
- De 40 à 45 000 euros brut annuels pour un profil débutant,
- De 50 à plus de 70 000 euros brut annuels pour un profil expérimenté, selon le type d'entreprise et de missions.
Évolution
Les Data Scientists peuvent évoluer au sein des services et entreprises en data sciences : vers des postes de Lead Data Scientist, de Chef de projet Data, mais aussi de Consultant en Data Science. L'expertise acquise permet également de s'orienter vers des domaines connexes tels que l'intelligence artificielle, la recherche opérationnelle ou l'analyse stratégique.
