7 conseils pour candidater au poste de Data Scientist
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Carrière
 Publié le 
13/2/2021

7 conseils pour candidater au poste de Data Scientist

Le poste de Data scientist nécessite d’avoir une très grande aisance dans l’analyse et la gouvernance des données d’une entreprise. Ces profils sont spécifiquement recrutés par les entreprises pour optimiser les ressources techniques, pour analyser les nouvelles opportunités de business et pour innover. Si vous prétendez à ce poste, vous serez chargé de l’ensemble de ces fonctions. Avant de candidater à ce poste, voici quelques conseils qui vous permettront de prétendre à un poste de Data Scientist !

Les informations à ne pas oublier dans votre CV

Si vous postulez à un poste de Data Scientist, vous devez orienter votre CV pour montrer que vous êtes àl’aise avec l’analyse des données : expériences passées, volumes de données déjà analysées, succès passés, projets réalisés… Sur votre Curriculum Vitae, vos formations et votre parcours doivent refléter les qualités d’un bon Data Scientist. N'hésitez pas à vous inspiré de ce type de modèle de CV pour réaliser le votre. Si vous avez déjà utilisé des outils ou logiciels de gestion de données, précisez-le !

Si vous postulez à un poste de Data Scientist, il faudra ajouter certaines informations clés. Ce que les recruteurs attendent tous : votre compréhension et votre implication dans les divers projets sur lesquels vous avez travaillé, en effet l'expérience par les projets se justifie extrêmement bien en entreprise. Ainsi, pour chacune de vos expériences professionnelles, précisez votre degré d’implication, vos réussites, les problèmes rencontrés…. Attention tout de même de ne pas vous attribuer tout le mérite des projets auxquels vous avez participé. Le travail en équipe, la complémentarité sont également des valeurs très appréciées pour un Data Scientist.

Savoir programmer et analyser des grands volumes de données

Le métier de Data Scientist est avant tout une fonction technique. En effet, il est chargé de la création d’algorithmes et de bots pour analyser les données qu'il a auparavant nettoyées. Il est donc nécessaire de savoir programmer sur certains langages spécifiques tels que le VBA, R, Python, SQL, Java, Scala... La connaissance de l’un de ces langages pourra être requise afin d’accéder à un poste en entreprise. Si vous souhaitez apprendre Python, n'hésitez pas à télécharger notre manuel introduction pratique à Python en bas de cette page !

Se former sur des outils et logiciels incontournables

De nombreux outils sont incontournables pour faire parler les données. Il peut s’agir d’outils de Web Analytics (Google analytics, Piwix…), d’outils orientés serveurs(Amazon S3, Google Big Query, Snowflake…), d’outils de préparation de données ou d’outils permettant la visualisation de données (Tableau, Power BI…). Vos compétences sur ces outils est toujours très appréciée. Lors de nouvelles expériences de Data Scientist, vous aurez l’occasion de vous former sur ces différentes technologies. En tant que professionnel de la donnée, vous devrez également effectuer une veille technologique active sur les différentes solutions existantes sur le marché.

Connaître les enjeux stratégiques et économiques des entreprises que vous sollicitez

Au-delà des compétences purement techniques, le Data Scientist devra occuper une posture de conseil au sein de son entreprise afin d’innover, de trouver des nouveaux modèles d’analyses et d’améliorer le processus de production. Son objectif final est de faire des profits en exploitant mieux les données. Pour cela, il devra également comprendre les enjeux business et stratégiques de sa société, maîtriser les différents processus, et surtout connaître les retours clients. Cette connaissance s'acquiert bien évidemment au début de votre expérience au sein de l'entreprise. L’ensemble de ces enjeux place le Data Scientist comme une fonction transverse entre les directions techniques, commerciales, RH et la production.

Par conséquent, il n’est pas rare qu’un profil Data Scientist ait fait un complément de formation en école de commerce sur les stratégies d’entreprises ou sur un secteur d’activité spécifique. Ces compétences complémentaires sont toujours très appréciées !

Il n'est jamais mal de le répéter : avant de candidater à un poste, renseignez-vous sur l’entreprise, son business modèle et son organisation.

Passer par un poste de Data Analyst

Afin de devenir Data Scientist, vous devrez montrer que vous savez analyser les données. Le poste qui répond le mieux à cette problématique est celui de Data Analyst. Cette fonction se focalise sur l'investigation e ces données afin d'en tirer des informations pertinentes sur des performances passées, alors qu’un Data Scientist se concentre la création de modèle pour optimiser automatiquement des process ou prédire des phénomènes dans la futur (prédiction de revenu, classification de clientèle). Par conséquent, ce peut être une bonne stratégie de passer par un poste d’analyste data avant de prétendre à la fonction de Data Scientist. N'hésitez pas à lire notre article sur les 4 stratégies pour devenir Data Scientist si vous souhaitez en savoir plus.

Privilégier les entreprises du digital

Afin d’orienter sa carrière, il existe différentes stratégies. La première stratégie consiste à privilégier l’évolution rapide à des postes de management, en postulant dans les grandes entreprises du digital. Ces entreprises récupèrent un volume considérable de données et deviennent des exemples dans leur manière de traiter et d’exploiter les données. Passer par l’une de ces organisations vous donnera plus d’autorité pour la suite de votre carrière. A l'échelle Française, est récemment sorti la promotion 2021 de la French Tech Next, référençant les 40 entreprises françaises pourvoyant de belles opportunités carrière dans la tech.

Travailler au sein d’une ESN

L’autre stratégie consiste à évoluer dans des entreprises de services du numérique (ESN) et à privilégier l’expérience sur divers cas pratiques que vous rencontrerez. Les ESN spécialisées dans la data offrent des services sur-mesure à de nombreuses entreprises. Vous serez ainsi amené à travailler sur divers projets, à adapter des programmes pour différentes structures, à développer des plateformes destinées à améliorer l’analyse et la gouvernance des données et donc à monter en compétences très rapidement ! Au sein de ces plus petites structures vous aurez moins l’occasion d’évoluer mais vous développerez des compétences plus larges.

Vous l'aurez compris, devenir Data Scientist et postuler à un tel poste est loin d'être inaccessible. Si vous souhaitez maintenant vous former par la pratique à des formations complètes, vous pouvez postuler aux formations Data de Jedha.

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Myriam Emilion
Écrit par
Myriam Emilion
 - 
Directrice Marketing @
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