Data scientist

Le data scientist (code rome M1403) est chargé d'analyser des données stockées dans des bases de données afin d'en tirer des conclusions et présenter les résultats obtenus à de tiers personnes pour qu’elles puissent prendre des décisions en toute connaissance de cause. L'analyse des données permet au data scientist d'aider une entreprise à prendre des décisions à partir des informations qu'elles détiennent. C'est là tout l'objectif du data scientist : donner du sens aux données ! Les données étudiées peuvent être conséquentes (Big Data) et provenir aussi bien du secteur marchand que du marketing ou bien des ressources humaines. Ces données serviront au choix à mieux comprendre le comportement d'un internaute sur un site e-commerce ou encore à ajuster une tarification en se basant sur le suivi des risques dans le domaine des assurances. Grâce à ses capacités d'analyse et à ses connaissances en statistiques, le data scientist participe bien activement à la prise de décisions stratégiques et à l'accroissement du chiffre d'affaires de son entreprise. Pour en apprendre encore plus sur les savoirs spécifiques et les savoir-faire du domaine, retrouvez la fiche ROME « Data scientist », sous le code M1403.

Un diplôme de niveau bac+5 est généralement recommandé pour exercer le métier de data scientist. Les diplômes d'écoles d'ingénieur et les formations diplômantes dans le domaine du marketing, de l'informatique, des statistiques ou encore des mathématiques appliqués sont particulièrement appréciés des recruteurs. Il est également possible d'intégrer des formations certifiantes ou diplômantes spécialisées dans le domaine de la data science (Licence, Bachelor, Master…).

Le niveau bac+5 est conseillé afin de pouvoir exercer le métier de data scientist. Les formations universitaires à privilégier sont le Master spécialisé en mathématiques appliquées, en science des données ou en statistiques. Certaines universités disposent même d'un Master data scientist pouvant se réaliser en alternance afin de se confronter au monde professionnel avant même d'entrer dans la vie active. Rejoindre une école d'ingénieurs ou une formation en informatique peut aussi s'avérer être un choix pertinent pour devenir data scientist. Il faut également savoir que de centres de formation préparent au métier de data scientist via des cours intensifs sur une période de plusieurs mois. Il sera alors nécessaire de se renseigner auprès de chaque organisme pour connaître les conditions d’entrée et savoir si les compétences acquises seront suffisantes pour obtenir un poste de data scientist.

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Les missions du data scientist se découpent souvent en différentes étapes bien distinctes. Dans un premier temps, il doit identifier une problématique marketing afin de savoir quelles données seront pertinentes pour y répondre. L'analyse des données de sources multiples occupe une place importante dans le quotidien d'un data scientist, il devra alors restituer les résultats obtenus de façon claire et synthétique afin que les informations récoltées soient facilement compréhensibles par le département marketing ou tout autre service.

• La capacité à pouvoir « prédire l'avenir »
• La profession de data scientist est souvent bien rémunérée
• Un poste idéal pour les passionnées de mathématiques et de statistiques

• C'est un poste assez technique qui requiert entre autres la maîtrise de plusieurs langages informatiques
• Le data scientist ne voit pas forcément les résultats des missions qu'il réalise (cela appartient aux décideurs)

Le data scientist est doté d'une grande expertise en statistiques et en mathématiques appliqués. La construction d'algorithmes ne lui fait pas peur. Il doit avoir des compétences en machine learning, en Big Data ainsi qu'en programmation informatique : des connaissances en Python, Java, R et SQL sont souvent requises. De sérieuses capacités d'analyse sont de rigueur pour pouvoir effectuer des analyses prédictives pertinentes en mesure d'aider une entreprise à prendre des décisions. Le data scientist est aussi un bon communicant et doit avoir une certaine familiarité avec la gestion de projet pour pouvoir communiquer avec des profils de divers horizons. La pédagogie et la vulgarisation sont des qualités supplémentaires s'il souhaite que ses résultats soient compris des néophytes : les données obtenus doivent être présentée avec le plus de clarté possible, elles prendront souvent la forme de graphiques percutants afin d'aider mieux les décideurs dans leur prise de décisions. Enfin, un tel poste peut demander un (très) bon niveau en anglais et une aptitude à travailler avec des équipes pluridisciplinaires.

Un data scientist débutant gagne environ 3000€ annuel brut.  En fonction de l’expérience et de la structure pour lesquels ils travaillent, les salaires des data scientists peuvent aller de 35 000€ à 60 000€ annuel.

Les employeurs des data scientist exercent aujourd'hui dans une multitude de domaines d'activité : banque, finance, assurances, ainsi que dans le secteur du marketing. Quel que soit son secteur d'activité, un data scientist doit prendre conscience du caractère confidentiel des données traitées, certaines d'entre elles sont particulièrement sensibles notamment dans le secteur de la santé ou de la défense.