Les métiers de data scientist et de data analyst se rejoignent et traitent tous deux les données de l’entreprise. Si le data analyst exploite et interprète les données, le data scientist a une mission plus globale. Quel est son rôle ? Quels sont les prérequis pour occuper ce poste ? Quel cursus choisir et quelles sont les formations disponibles chez Digital Campus pour s’y préparer ?
Quelles formations suivre à Digital Campus pour devenir data scientist ?
Digital Campus propose des formations pour se spécialiser dans les métiers du digital.
Le Bachelor Marketing Digital
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Le Bachelor en développement web
pendant 3 annèes, vous vous spécialiserez dans le développement web.
Le Mastère en data marketing
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Le Mastère tech lead
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Data scientist : de quoi s'agit-il ?
Le data scientist est un professionnel spécialisé en statistiques, informatique, mathématiques et marketing. Il collecte, traite, analyse et interprète les données massives, ou big data, dans le but d’accroître les performances d’une entreprise. Il récupère les datas des clients, des employés et des prospects par l’intermédiaire de nombreux canaux, avant de les analyser et de les exploiter.
Suivant les besoins de l’entreprise, le data scientist transforme ces données en algorithmes pour les transférer dans un outil de gestion de bases de données.
Créatif, il met en place de nouveaux modèles d’analyse pour traiter les données brutes et hétérogènes obtenues.
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.
Salaire et possibilités d’évolution du 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.
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