Data Scientist

Présentation

Le Data Scientist est un spécialiste de la science des données. C’est le responsable de la gestion et de l’analyse des big datas, en bref, un geek orienté marketing. Il analyse les données qu’il récupère par et pour son entreprise. Elle-même les récupère via différents canaux. Son métier est de traiter, d’analyser, d’organiser et d’interpréter ces données. Son objectif est de dégager des stratégies via et autour de ces datas. Les stratégies issues de l’analyse des données et chiffres seront appliquées à des fins marketing ou encore de fidélisation des clients. À la fois stratégique et fonctionnel, le rôle du Data Scientist est essentiel au sein d’une entreprise IT ou digitale.

Description du Job

Les missions du Data Scientist débutent par la compréhension des problématiques de l’entreprise. Les problématiques se rapportent au marketing, à la fidélisation clients ou encore aux RH. Ensuite il recherche et crée une modélisation statistique pour y répondre. Puis, il s’agit de déterminer quelles sont les données dont il a besoin, avant de les consolider et/ou les modifier pour les rendre pertinentes. Enfin, il analyse ces données et en déduit des résultats afin qu’il s’en dégage des stratégies applicables à des fins généralement commerciales. La gestion des données massives par le Data Scientist c’est la transformation des big datas en smart datas.
Spécialiste de la statistique et en informatique, il peut se projeter aisément sur l’application des indicateurs des analyses qu’il dégage des données. Le Data Scientist est capable de créer des outils d’analyse et de collecte des données de l’entreprise. Ainsi il peut les sourcer et les rassembler aisément. Il analyse ces données pour modéliser des comportements utilisateurs notamment. C’est ce que l’on appelle la valorisation de données et réside dans la capacité à exploiter des données pertinentes dans le but de dégager un avantage compétitif pour sa société. Les algorithmes, qu’élabore le Data Scientist, permettent la résolution de problématiques et l’adoption de stratégies adaptées.
De plus, c’est au Data Scientist que revient la définition des solutions de stockage des données. Le Data Scientist est amené à établir des modèles prédictifs comme ceux des comportements clients (e-commerce par exemple) ou celui d’un virus (dans le cadre d’une épidémie). En bref, la Data Science a un rôle à jouer absolument dans tous les domaines.

Rôle

Le Data Scientist, dans son quotidien, est en relation avec le service marketing et le service informatique. Il travaille également en collaboration avec le chef de projet client et le responsable métier clients. Son poste est ainsi transversal au sein d’une société et travaille en étroite collaboration avec une équipe composée de Data Engineer, des Data Miners et de Data Analysts notamment. Son poste se révèle crucial plus particulièrement dans un environnement et un contexte de business concurrentiel. Il permet alors à son entreprise de prendre des décisions basées sur des rapports statistiques fiables et en connaissance d’analyses dont les concurrents n’ont pas forcément accès. Le Chief Data Officer peut d’ailleurs parfois être au même niveau hiérarchique de le Directeur technique (CTO).

Compétences requises

Autant de compétences techniques que de qualités personnelles sont requises pour exercer le métier de Data Scientist. Tout d’abord, le Data Scientist dispose d’excellentes capacités analytiques. C’est un expert en statistique et algorithmie mais pas seulement. En effet, il accomplit ses missions dans une perspective d’amélioration et de performance constante. Son sens des affaires est indéniable et il travaille toujours à l’augmentation de la rentabilité de son entreprise, via la pertinence de son offre ou de son positionnement par exemple. Le Data Scientist maîtrise les langages Python, Java ou C++, appréhende les structures de données, la gestion des bases de données (NoSQL, Mysql, Cassandra…) ou l’architecture de bases de données décisionnelles. Cela lui permet d’adopter un point de vue technique au besoin.
Le Data Scientist a une place transversale dans son entreprise. Il est primordial de faire preuve d’un sens aigu de la communication et du travail d’équipe. Il sait optimiser l’organisation de son travail de façon efficace. Enfin, le Data Scientist est une personne rigoureuse et qui reste concentrée sur ses objectifs. Il assure l’exactitude des calculs qu’il réalise.

Formation

Les formations que proposent les universités et les écoles sont récentes. Elles sont en général accessibles après un premier cursus universitaire ou d’ingénieur. Les spécialités sont les mathématiques, les statistiques et l’informatique évidemment. Les employeurs recherchent souvent des profils qui justifient d’un BAC+5 ou d’un Doctorat. Vous pourrez suivre différents masters si vous n’êtes pas ingénieur. Statistique, marketing, informatique ou encore économétrie. Il existe aussi des masters spécialisés en Big Data et valorisation. Les profils, BAC+8, doctorants sont très estimés car formés en modélisation des données.

Opportunités

Lorsque le Data Scientist souhaite évoluer dans sa carrière, plusieurs options s’offrent à lui. En effet, il peut envisager des postes à plus haute responsabilité directe que son poste. Il pourra alors se porter candidat aux postes de Lead Data Scientist, Chief Data Officer et de Chief Data Scientist. L’objectif de ces postes aux responsabilités plus importantes demeurent les mêmes que celles d’un Data Scientist. Il s’agit de faciliter les prises de décisions de l’entreprise par l’analyse et l’interprétation des Big Datas.

Salaire

Le Data Scientist fraichement diplômé peut prétende à un salaire aux alentours de 42 000 € bruts annuels en moyenne. Il n’est pas rare qu’une partie variable s’ajoute au salaire fixe pour ce type de poste. Au bout de quelques années d’expérience le salaire brut annuel du Data Scientist peut atteindre aisément 60 000 € et largement le dépasser selon les cas et entreprises. Son salaire sera également réévalué en fonction de ses compétences et de sa capacité à produire des modèles de données précis et à élaborer des algorithmes efficaces et performants, améliorant significativement les performances de la société.

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Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?

Le Data Scientist est un spécialiste de la science des données. C’est le responsable de la gestion et de l’analyse des big datas, en bref, un geek orienté marketing. Il analyse les données qu’il récupère par et pour son entreprise. Elle-même les récupère via différents canaux. Son métier est de traiter, d’analyser, d’organiser et d’interpréter ces données. Son objectif est de dégager des stratégies via et autour de ces datas. Les stratégies issues de l’analyse des données et chiffres seront appliquées à des fins marketing ou encore de fidélisation des clients. À la fois stratégique et fonctionnel, le rôle du Data Scientist est essentiel au sein d’une entreprise IT ou digitale.

Rôle

Les missions du Data Scientist débutent par la compréhension des problématiques de l’entreprise. Les problématiques se rapportent au marketing, à la fidélisation clients ou encore aux RH. Ensuite il recherche et crée une modélisation statistique pour y répondre. Puis, il s’agit de déterminer quelles sont les données dont il a besoin, avant de les consolider et/ou les modifier pour les rendre pertinentes. Enfin, il analyse ces données et en déduit des résultats afin qu’il s’en dégage des stratégies applicables à des fins généralement commerciales. La gestion des données massives par le Data Scientist c’est la transformation des big datas en smart datas.

Spécialiste en statistique et en informatique, il est capable de se projeter aisément sur l’application des indicateurs des analyses qu’il dégage des données. Le Data Scientist est en charge de créer des outils d’analyse et de collecte des données de l’entreprise. Ainsi il peut les sourcer et les rassembler aisément. Il analyse ces données pour modéliser des comportements utilisateurs notamment. C’est ce que l’on appelle la valorisation de données et réside dans la capacité à exploiter des données pertinentes dans le but de dégager un avantage compétitif pour sa société. Les algorithmes, qu’élabore le Data Scientist, permettent la résolution de problématiques et l’adoption de stratégies adaptées.

De plus, c’est au Data Scientist que revient la définition des solutions de stockage des données. Le Data Scientist est amené à établir des modèles prédictifs comme ceux des comportements clients (e-commerce par exemple) ou celui d’un virus (dans le cadre d’une épidémie). En bref, la Data Science a un rôle à jouer absolument dans tous les domaines.

Environnement de travail

Le Data Scientist, dans son quotidien, est en relation avec le service marketing et le service informatique. Il travaille également en collaboration avec le chef de projet client et le responsable métier clients. Son poste est ainsi transversal au sein d’une société et travaille en étroite collaboration avec une équipe composée de Data Engineer, des Data Miners et de Data Analysts notamment. Son poste se révèle crucial plus particulièrement dans un environnement et un contexte de business concurrentiel. Il permet alors à son entreprise de prendre des décisions basées sur des rapports statistiques fiables et en connaissance d’analyses dont les concurrents n’ont pas forcément accès. Le Chief Data Officer peut d’ailleurs parfois être au même niveau hiérarchique de le Directeur technique (CTO).

Profil

Autant de compétences techniques que de qualités personnelles sont requises pour exercer le métier de Data Scientist. Tout d’abord, le Data Scientist dispose d’excellentes capacités analytiques. C’est un expert en statistique et algorithmie mais pas seulement. En effet, il accomplit ses missions dans une perspective d’amélioration et de performance constante. Son sens des affaires est indéniable et il travaille toujours à l’augmentation de la rentabilité de son entreprise, via la pertinence de son offre ou de son positionnement par exemple. Le Data Scientist maîtrise les langages Python, Java ou C++, appréhende les structures de données, la gestion des bases de données (NoSQL, Mysql, Cassandra…) ou l’architecture de bases de données décisionnelles. Cela lui permet d’adopter un point de vue technique au besoin.

Le Data Scientist a une place transversale dans son entreprise. Il est primordial de faire preuve d’un sens aigu de la communication et du travail d’équipe. Il sait optimiser l’organisation de son travail de façon efficace. Enfin, le Data Scientist est une personne rigoureuse et qui reste concentrée sur ses objectifs. Il assure l’exactitude des calculs qu’il réalise.

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