Métier Data Scientist, Salaire, formations, missions et compétences

Qu’est ce qu’un Data Scientist ?

Le Data Scientist est le professionnel qui va donner de la valeur à la donnée d’une entreprise. Si vous n’avez pas d’idées de ce que peut être de la donnée, imaginez simplement une feuille Excel. Chaque cellule de cette feuille est composée d’une donnée (certains appellent cela d’ailleurs une statistique) et vous pouvez faire beaucoup de choses avec !

Bien sûr en entreprise, la donnée n’est pas organisée en simples feuilles excel, vous aurez des bases de données faites pour stocker de larges volumes de données (Big Data). Ces bases de données sont de types SQL ou NoSQL en fonction des besoins. Pour cela, il existe de nombreuses différences entre les préconçus du métier de Data Scientist et le terrain. Ici nous vous expliquons tout.

Le rôle du Data Scientist va donc être d’utiliser la donnée à disposition pour faire des analyses statistiques descriptives ou créer des algorithmes de Machine Learning qui vont permettre d’automatiser des tâches complexes ou d’optimiser des processus déjà en place.

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Quelles sont les missions du Data Scientist ?

Le métier de Data Scientist est très transverse, que vous souhaitiez devenir Data Scientist Freelance ou non. De ce fait, ses missions sont variées. Voici quelques exemples sur lesquels celui-ci peut travailler :

• Développer un algorithme de Machine Learning pour optimiser un processus ou automatiser une tâche (ex : déterminer un pourcentage de remise optimal pour booster des ventes durant les soldes) ;
• Recueillir de la donnée pour alimenter des bases ou pour construire un algorithme ;
• Analyser du Big Data avec des outils comme Spark ;
• Nettoyer de la donnée pour la rendre utilisable. On pourra par exemple détecter les valeurs aberrantes ou remplacer les valeurs manquantes ;
• Présenter des résultats d’analyse en créant des Dashboards par exemple.
  

À quelle étape d'un projet Data retrouve-t-on le Data Scientist ?

Si l’on devait résumer les projets Data, il faut les décrire comme un pipeline en plusieurs étapes. On retrouvera les suivantes dans un projet Data :

1. Collecte des données : Vous allez devoir trouver la donnée dont vous aurez besoin pour vos analyses. Elles peuvent se trouver dans des bases de données, vous devrez les scraper sur le web ou vous pouvez encore les récupérer de votre CRM !
2. Exploration : Une fois que vous avez la donnée, vous allez devoir la nettoyer et la préparer. Pour cela, on effectue souvent une phase exploratoire qu’on appelle EDA en anglais pour Exploratory Data Analysis. L’objectif est de détecter par exemple les valeurs aberrantes ou manquantes.
3. Exploitation : Maintenant que tout est prêt, vous allez pouvoir utiliser la donnée pour l’objectif qui a été fixé. Par exemple, en Data Science, vous allez développer un algorithme de Machine Learning.
4. Mise en production : Une fois que vous avez réussi à développer votre algorithme ou votre solution d’Intelligence Artificielle, vous allez devoir la mettre en production à l’échelle de votre entreprise. Ceci implique différentes technologies et est une étape à part entière.
   

En tant que Data Scientist, on va surtout le retrouver dans les premières étapes allant de la collection à l’exploitation. On va moins le retrouver sur la partie mise en production même si de plus en plus de Data Scientist se mettent sur cette partie car c’est un bon moyen de se différencier devant des recruteurs qui recherchent la perle rare.

Quelles sont les 6 compétences à avoir en tant que Data Scientist ?

Si vous souhaitez devenir Data Scientist, vous allez avoir besoin d’acquérir des compétences en statistiques et programmations. N’hésitez pas d’ailleurs à lire notre article sur le Top 6 des compétences pour devenir Data Scientist qui va vous donner un ordre de priorité sur les compétences à privilégier.

Au global, voici les grands piliers :

• Programmation : C’est une compétence clé pour être Data Scientist. Nous vous conseillons de vous concentrer d’ailleurs sur Python comme langage qui est de loin le plus populaire et le plus facile à prendre en main.
• Statistiques : Il y a une dimension mathématique dans la Data. Bien qu’il ne faille pas être statisticien de formation, il est important que vous ayez des bases solides autour de la statistiques (moyennes, médianes, intervalles de confiance), l’algèbre linéaire (gestion de matrices) et les fonctions (dérivées etc.)
• Machine Learning & Deep Learning : Bien que cela rentre dans l’univers de la statistique, ce sera tout de même un sujet sur lequel vous allez beaucoup travailler et donc qu’il était important de mentionner. Vous allez concevoir des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning, très souvent en Python pour les besoins de votre entreprise.
• Data Visualisation : Quand vous allez mener des analyses, vous allez très souvent devoir les présenter des néophytes et quoi de mieux qu’un beau graphe pour appuyer votre propos. C’est le principe de la Data Visualisation !
• Gestion de bases de données SQL : Lorsque vous allez collecter de la données, vous aurez besoin d’utiliser SQL. C’est une compétence très demandée chez les Data Scientist et les Data Analyst
• Big Data : De plus en plus souvent, les entreprises disposent de données dites Big Data. Les infrastructures sont légèrement différentes lorsque vous accueillez ce type de données et c’est pourquoi vous devrez apprendre à les utiliser. Très souvent, on utilise le framework Spark pour cela.
  
  

Quel est le salaire moyen du Data Scientist ?

En fonction du type d’entreprise et du secteur les salaires varient mais voici une grille :

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Vers quelles formations se diriger pour devenir Data Scientist ?

Les métiers de la Tech sont ouverts à des horizons de profils divers, aucun besoin d'être ingénieur pour devenir Data Scientist. On pourrait penser que seuls les ingénieurs ou statisticiens peuvent aspirer à ce métier mais ce n’est pas le cas. Vous devrez cependant vous former et pour cela, vous pouvez opter pour trois choix :

• Les formations en ligne : sont très bien pour démarrer et vous former à votre rythme mais difficile d’avoir une crédibilité sur le marché avec seulement une formation en ligne
• Les masters en Data : où vous pourrez avoir des formations plus complètes et un diplôme reconnu d'État. Cependant, vous devrez investir entre 10 000 et 20 000€ ainsi qu’au minimum un an de votre temps.
• Les formations intensives type Bootcamp : C’est le bon compromis entre la flexibilité d’un cours en ligne et la profondeur théorique d’un master. Les bootcamps en Data sont devenus une vraie alternative à la formation classique car ils sont très orientés pratiques et vous enseigneront des compétences directement applicables en entreprises. N’hésitez pas par exemple à regarder nos formations intensives en Data Science classée meilleure formation bootcamp Data de France !
  

En fonction de votre background, de votre niveau initial et de vos aspirations, vous opterez plutôt pour un type de formation plutôt qu’un autre. Nous avons écrit tout un article pour vous aider à choisir d’ailleurs la meilleure formation Data qui vous correspond. Vous y trouverez tous nos conseils pour devenir Data Scientist. N’hésitez pas à y faire un tour.

Quels sont les perspectives d’évolution de ce métier ?

Lorsque vous démarrerez votre carrière dans la Data, vous verrez que beaucoup d’opportunités s’offriront à vous. Une fois que vous aurez acquis de l’expérience en tant que Data Scientist, vous pourrez aspirer à des postes à plus hautes responsabilités dont voici un aperçu :

• Lead Data Scientist
• Chief Data Officer
  

Vous pourrez aussi effectuer une progression plus horizontale avec des métiers comme :

• Machine Learning Engineer
• Data Engineer
  

C’est vous qui ferez votre propre parcours. Ce qui est à retenir c’est que le domaine de la Data offre des possibilités telles que vous n’aurez pas assez d’une carrière pour en découvrir tous les pans.

Nos 3 conseils pour devenir Data Scientist

Si vous souhaitez démarrer dans la Data, voici quelques conseils pour candidater à des postes de Data Scientist :

• Mettez en avant vos compétences techniques mais aussi métiers : Un Data Scientist ne se suffit pas à lui-même, connaître l’industrie dans laquelle il travaille est un vrai plus quand il s’agit d’analyser de la donnée.
• Réalisez des projets : si vous n’avez pas d’expérience professionnelle, ce n’est pas grave ! Vous pouvez en acquérir en faisant des projets open source sur Kaggle par exemple. N’hésitez pas à en faire le plus possible pour pouvoir les mettre dans votre portfolio.
  

Si vous souhaitez en savoir plus, n’hésitez pas à lire notre article sur les 4 stratégies pour devenir Data Scientist.

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Questions fréquentes à propos du métier Data Scientist

Comment devenir Data Scientist sans diplôme ?

Pour devenir Data Scientist sans diplôme, il vous faut dans un premier temps apprendre les compétences en programmation, maîtriser les langages de programmation populaire pour les données telles que Python, SQL ou R. Les statistique et l'analyse de données n'ont également aucun secret pour vous. Acquérez de l'expérience en vous exerçant sur des projets réels avec pour objectif : l'entraînement, et portfolio professionnel complet pour vos futurs entretiens.

Pourquoi embaucher un Data Scientist ?

Le domaine de la Tech est en plein boom, les secteurs de la data ne cesse de recruter des talents afin de palier le manque de professionnel. Embaucher un Data Scientist, c'est sécuriser le bon fonctionnement de son marché. Une entreprise qui veut accroître son business en 2023, doit embaucher des spécialistes.

Pourquoi choisir le data science ?

La data science est un domaine passionnant, car elle est interdisciplinaire, et vous permet de découvrir des insights cachés dans la data, vous permettant ainsi à prendre des décisions pour résoudre des problèmes complexes. La demande pour les professionnels de la data science est en perpétuelle croissance, ce qui garantit un potentiel de carrière et de salaire élevé.

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