À l'ère du Big Data, un nouveau profil d'expert fait sensation : le Data Scientist. Bien plus qu'un simple analyste de données, ce spécialiste maîtrise l'art de transformer des millions d'informations en véritables leviers stratégiques pour les entreprises. Vous souhaitez explorer cette profession d'avenir ? Découvrez comment devenir Data Scientist, les compétences indispensables pour réussir, et les formations Digital Campus qui vous permettront d'accéder à ce métier passionnant à la croisée de l'intelligence artificielle et de la stratégie d'entreprise.
Data scientist : de quoi s'agit-il ?
Le data scientist est un expert qui se situe à la croisée des statistiques, de l'informatique, des mathématiques et du marketing. Sa mission principale ? Transformer les données massives (big data) en informations stratégiques pour améliorer les performances de l'entreprise. Pour cela, il collecte et analyse les données des clients, des employés et des prospects à travers différents canaux.
Expert en intelligence artificielle, le data scientist convertit ces données en algorithmes sophistiqués qu'il intègre aux bases de données de l'entreprise. Son expertise en machine learning lui permet d'automatiser le traitement des informations et d'optimiser l'aide à la décision.
Véritable innovateur, il développe des modèles d'analyse pointus pour exploiter efficacement les données brutes, qu'elles soient structurées ou non. Sa capacité à créer des solutions sur mesure en fait un acteur clé dans la transformation digitale des organisations.
Missions et compétences : que fait le data scientist ?
L’objectif principal du métier de data scientist est de créer des modèles prédictifs et de contribuer à la prise de décision grâce à l’interprétation des données.
Le métier de data scientist est assez récent et lié à l’émergence du big data. Ce professionnel est employé aussi bien dans les grandes entreprises que dans l’industrie, le commerce, la finance et les organisations médicales ou paramédicales. Voici ses missions principales :
- Structuration des datas
- Il extrait les données utiles à l’analyse ;
- Il définit les solutions de stockage de données ;
- Il établit les règlements de nettoyage et de structuration des bases de données ;
- Il rédige les spécifications d’automatisation des règlements de gestion à la DSI (Direction des systèmes d’information) ;
- Il élabore les variables à insérer dans les modèles statistiques ou les algorithmes.
- Construction des algorithmes d’intelligence artificielle
- Le data scientist industrialise et modernise les modèles d’apprentissage et les modèles statistiques ;
- Il définit les règles de gestion du monitoring.
- Participation directe aux projets
- Le data scientist participe aux activités d’expression des besoins internes de l’entreprise ;
- Il essaie de comprendre les problématiques métiers et contribue à la recherche des solutions avec les équipes métiers.
- Veille technologique
- Le data scientist procède à une veille permanente sur les nouvelles technologies, les outils et les solutions logicielles de data science ;
- Face à la concurrence, il recherche et expérimente de nouvelles méthodes de modélisation.
- Innovation et modernisation
- Afin d’anticiper les tendances et le développement des données, le data scientist est tenu de créer des modèles de prédiction ;
- Il élabore des tableaux de bord adaptés au personnel de l’entreprise pour une meilleure compréhension des résultats.
Pour devenir un excellent data scientist, des compétences techniques et des aptitudes professionnelles sont requises. Il doit avant tout avoir une expertise avérée en algorithmes. Il doit connaître parfaitement les méthodes de machine learning ainsi que de deep learning.
Véritable technicien, il doit maîtriser les architectures de réseaux neuronaux. En parallèle à cela, il doit maîtriser les environnements de développement associés, tels que Caffe, TensorFlow ou encore PyTorch. Il doit être familier des différents systèmes d’exploitation et des langages de programmation. Par ailleurs, il doit être excellent en gestion de base de données.
Afin de compléter ces compétences techniques, le data scientist doit également faire preuve de rigueur et de pédagogie ; doit être doté d’un bon sens de l’écoute, de la communication et d’analyse. À la tête de l’innovation, il doit avoir un bon esprit de synthèse et posséder une grande curiosité.
Les études ou formation pour faire de la data science
Digital Campus propose des formations pour se spécialiser dans les métiers du digital.
Le Bachelor Marketing Digital
Après une année de tronc commun, vous vous spécialisez au sein de notre bachelor marketing digital, disponible en alternance
Le Bachelor en développement web
pendant 3 annèes, vous vous spécialiserez dans le développement web.
Le Mastère en data marketing
Disponible sur 2 ans en alternance, pour en savoir plus.
Le Mastère tech lead
Disponible en alternance, pour en savoir plus.
Quel est le salaire d'un data scientist ?
Le salaire d’un data scientist dépend de son expérience et de l’entreprise qui l’emploie.
Généralement, un data scientist débutant gagne entre 35 000 et 40 000 € brut par an. Un professionnel comptant entre 2 de 5 années d’expérience touche entre 40 000 et 50 000 € brut annuellement. Entre 5 et 15 années d’expérience, il peut prétendre entre 60 000 et 80 000 € brut par an.
À l’heure du big data, les perspectives d’évolution de carrière du data scientist sont nombreuses. Il peut se consacrer à un service numérique particulier. Par ailleurs, après quelques années au poste de data scientist, il peut gravir les échelons pour devenir data scientist senior, chief data scientist, lead data scientist ou encore chief data officer (CDO).
Les données manipulées par le data scientist sont l’essence même de l’entreprise. Délicates et confidentielles, elles requièrent des professionnels stratèges pour leur manipulation. Ainsi, le data scientist, en plus de sa passion pour les mathématiques et les chiffres, doit veiller au respect des règles de confidentialité.
Data engineer vs ingénieur data scientist
Les rôles de data engineer et data scientist sont complémentaires dans l'écosystème des données. Le data engineer construit et maintient l'architecture technique permettant de collecter et traiter les données brutes. Son expertise en bases de données et en développement rend possible le travail d'analyse.
Le data scientist, quant à lui, transforme ces données préparées en modèles prédictifs grâce aux mathématiques et au machine learning. Cette complémentarité est essentielle : sans l'infrastructure du data engineer, le data scientist ne pourrait pas créer ses algorithmes d'aide à la décision.
Les chefs de projets recherchent souvent ces deux profils pour constituer des équipes complètes, chacun apportant ses compétences nécessaires à la réussite des projets data.
En résumé, c'est quoi le métier de data scientist ?
En résumé, c'est quoi le métier de data scientist ?
Au carrefour des statistiques et des nouvelles technologies, le data scientist occupe une place centrale dans la transformation digitale des entreprises. Sa maîtrise des modèles mathématiques et des algorithmes lui permet d'exploiter les données massives pour guider les décisions stratégiques.
Les secteurs d'activités qui recrutent sont variés : e-commerce, grande distribution, banques ou encore ressources humaines. La détection de fraudes, l'optimisation du service client ou l'amélioration des processus internes constituent des missions concrètes pour ces experts en sciences des données.
Les jeunes diplômés d'écoles d'ingénieurs trouvent rapidement leur place sur le marché, avec de nouvelles opportunités qui émergent chaque année. Les offres d'emploi recherchent particulièrement des profils alliant expertise technique et capacité à dialoguer avec la direction générale.
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