De plus en plus recherché par les entreprises, le métier de data scientist a le vent en poupe. Désigné comme « métier le plus sexy du XXIe siècle » par la Harvard Business Review, en quoi consiste-t-il réellement ?
Qu’est ce que la data science ?
Par définition, la data science est la science des données. C'est un domaine multidisciplinaire. Elle se trouve à mi-chemin entre les statistiques, les mathématiques et l’informatique. Elle consiste en l’analyse de données structurées ou non, utilisées à des fins stratégiques ou techniques.
Le data scientist met en exergue des tendances et des comportements que l’entreprise va pouvoir utiliser pour perfectionner son produit ou son service. À partir des données extraites du big data, le data scientist créé des modèles et des algorithmes pour résoudre les problèmes identifiés par l’entreprise. Le modèle doit être facilement compréhensible.
Pour cela, la science des données repose sur différentes disciplines comme :
- L’intelligence artificielle, qui est utilisée pour imiter les fonctions cognitives propres à l’humain. On s’en sert par exemple pour mettre en place le pilotage des voitures autonomes.
- Le machine learning, qui repose sur un processus d’apprentissage supervisé ou non, qui est automatisé. Il est principalement utilisé pour la prédiction (estimer la valeur du panier moyen d’un visiteur sur un site e-commerce) ou pour la classification (associer un morceau à un genre et recommander des musiques similaires sur un service de streaming musical).
- Le deep learning, qui est dérivé du machine learning, et s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels, inspiré du cerveau humain. Il est utilisé pour la reconnaissance d’image ou pour les chatbots par exemple.
La data science, un concept de plus en plus en vogue dans les entreprises
La data science ne date pas d’hier, mais c’est grâce à la puissance toujours grandissante des ordinateurs qu’elle est enfin rendue possible à grande échelle.
Dans notre monde ultra connecté, il y a désormais de plus en plus de données qui circulent sur le web. Les entreprises ont bien compris que les datas étaient des mines d’or à exploiter. Elles mettent au point des techniques et des stratégies data driven, c’est-à-dire des stratégies qui repose sur l’analyse de données. Cette recrudescence de data a entrainé la création de nouveaux métiers.
Netflix par exemple, est une entreprise qui exploite ses données au maximum pour améliorer son contenu, son algorithme, son catalogue, sa communication et la gestion de sa plateforme.
Aujourd’hui, les entreprises recherchent des experts en science des données pour mettre au point des leviers de création de valeur. Cet engouement a donné naissance à d’autres nouveaux métiers comme data engineer, data architect ou data analyst.
Le métier de data scientist plus en détail
Les missions du data scientist
Le data scientist collecte, trie, et analyse les données en possession de l’entreprise. Il en extrait des informations qui permettent de répondre à des besoins spécifiques liés à la production, ou à la vente par exemple. Les données qu'il collecte peuvent servir à optimiser le parcours client. Les résultats des extractions de données sont souvent probants et pertinents pour l'entreprise.
Il conçoit des modèles prédictifs ou des algorithmes qui lui permettent de comprendre le comportement des clients. Il modélise ensuite les résultats de ses analyses de manière à les rendre lisibles et compréhensibles par ses managers, sous forme de fiche ou de rapport.
Le travail du data scientist peut également servir à donner des recommandations business afin d’aider à la prise de décision.
Les compétences du data scientist
Le data scientist, tout comme le data architect ou data analyst, doit posséder de solides connaissances en programmation informatique, car c’est son principal outil de travail. Il doit être à l’aise avec les chiffres et les statistiques. Il doit maîtriser les bases de données et les outils de data management comme Python.Le data scientist doit également posséder des connaissances en data mining ou en intelligence artificielle.
Des compétences en marketing lui sont utiles pour pouvoir comprendre les problématiques de l’entreprise et collecter des données pertinentes.
En soft skills, le data scientist doit posséder un bon esprit critique et un sens de l’analyse. Il doit également être curieux et bon communicant afin de restituer des informations claires et précises.
Quelles formations faire pour devenir data scientist ?
Il existe désormais de nombreuses formations data scientist, ce qui n’était pas le cas il y a quelques années. Il y a trois types d’établissements possibles :
- Les écoles d’ingénieurs comme l’ENSAI, l’ENSAE Paris Tech ou Télécom Paris Tech. Les spécialisations en big data ne sont généralement abordées en profondeur qu’à partir de la quatrième année après le bac. Pour pouvoir intégrer ces parcours, il faut donc justifier d’un cursus universitaire ou ingénieur dans le domaine de l’informatique, des statistiques ou des mathématiques. Un bon niveau en informatique est requis. La réalisation de ces formations en apprentissage est toujours un plus afin d'augmenter l'employabilité de l'ingénieur.
- Les formations universitaires, et plus spécifiquement en master. L’université Louis Lumière-Lyon 2 propose par exemple une formation en Master Informatique-Data mining. L’université de Reims Champagne-Ardenne dispose d’une formation en Master 2 Statistique pour l’Évaluation et Prévision (SEP). Elles peuvent être complétées par une certification.
- Les organismes de formation spécialisés comme Datascientest. Cette école propose des programmes courts, accessibles après un bac +3 en mathématiques ou un bac +5 en sciences. La formation s’effectue en grande partie en distanciel.
Un diplôme de niveau 7 (bac +5) est le minimum requis pour exercer le métier de data scientist. Avant de se lancer dans le projet de devenir un data scientist, il faut s'assurer d'avoir un bloc de compétence solide.
Quel salaire pour un data scientist ?
En France, un data scientist junior gagne en moyenne 38 000 € brut par an. C'est une activité dont la rémunération peut rapidement augmenter avec l’expérience et atteindre les 45 000 € en moyenne. Pour un data scientist senior, son salaire peut augmenter jusqu’à 77 000 €, voire plus.
C’est un emploi rare, et les gains qui y sont liés sont importants pour l’entreprise, ce qui justifie ces salaires. Une partie variable peut également s’ajouter au fixe. Le data scientist est un emploi très recherché par les entreprises.
Le data scientist freelance a son propre modèle de rémunération, il fixe lui même son taux journalier moyen (TJM). Pour un profil débutant, il oscille autour de 300 € et peut aller jusqu’à 700 € par jour pour un profil expert. Ces tarifs ne dépendent pas que de l’expérience du data scientist mais aussi de son bloc de compétence, des différentes technologies ou outils qu’il maîtrise et de ses certifications.
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