Fiche métier Data Scientist : Nouveaux CV identifiés et nouvelles missions publiées

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Le métier de Data Scientist

Le Data Scientist a une place particulière dans notre monde digital. En effet, il transforme les flux de données brutes en insights précieux, propulsant ainsi les stratégies d'affaires vers de nouveaux sommets. Cette fiche métier est conçue pour éclairer les aspirants Data Scientists sur les compétences et les parcours qui mènent à cette carrière très demandée, tout en guidant les entreprises dans leur quête du candidat idéal pour leurs projets d'envergure. C’est parti !

Qu'est-ce qu'un Data scientist ?

Imaginez un architecte qui conçoit des bâtiments non pas avec des briques et du mortier, mais avec des chiffres et des informations. Ce bâtisseur de données, c'est le Data Scientist. Son terrain de construction, c'est un vaste paysage de données brutes, aussi diverses et complexes que les matériaux d'une grande ville.

Avec ses plans et ses calculs, qui sont des algorithmes et des analyses statistiques, il érige des structures de connaissances, créant des fondations solides pour la prise de décision. Il sait quelles données assembler pour soutenir les stratégies d'entreprise et prédire les tendances futures, comme un architecte sait choisir les bons matériaux pour que son édifice résiste au temps.

Et tout comme un architecte doit présenter ses projets de manière compréhensible pour ses clients, le Data Scientist doit traduire ses analyses complexes en visualisations et en rapports clairs, pour que tous puissent saisir les insights et les intégrer dans le plan d'action de l'entreprise. C'est un métier qui requiert une vision stratégique, une précision mathématique et une capacité à révéler la beauté cachée dans les chiffres.

Quel est le rôle d’un Data scientist ?

Le rôle principal d'un Data Scientist est d'analyser et d'exploiter les données massives, ou "big data", pour améliorer les performances d'une entreprise. Cette analyse se fait par la création de modèles prédictifs et la construction d'algorithmes pour aider à la prise de décision. Le Data Scientist traduit les problèmes business en problèmes mathématiques et statistiques, fournissant des rapports qui orientent les décisions managériales et améliorent les stratégies marketing. Il interagit avec diverses équipes, comme le marketing et la finance, et son travail impacte directement l'activité globale de l'entreprise.

La différence principale avec un data analyst réside dans la portée du travail et le niveau d'expertise. Le data analyst se concentre sur l'analyse des données existantes pour en tirer des rapports et des visualisations qui aident à comprendre les performances actuelles, tandis que le data scientist travaille sur des ensembles de données plus complexes et utilise des algorithmes avancés, y compris l'apprentissage automatique, pour prédire et modéliser des phénomènes futurs, et pour fournir des insights plus profonds qui peuvent influencer les décisions stratégiques. Pour reprendre des analogies, le data analyst est un détective qui analyse le passé et le présent ; le data scientist est un architecte qui fait des plans pour demain.

Les missions d’un Data scientist

  • Identification des outils d’analyse : Sélectionner les technologies et méthodologies les plus adaptées pour l'analyse des données.
  • Définition de solutions de stockage des données : Mettre en place des systèmes efficaces pour stocker et accéder aux données.
  • Recueil et analyse des données pertinentes : Collecter les données des clients, prospects ou employés et les analyser pour en extraire des informations significatives.
  • Construction d’algorithmes : Développer des algorithmes pour améliorer les résultats de recherches et de ciblage.
  • Élaboration de modèles de prédictions : Créer des modèles prédictifs pour anticiper les évolutions des données et des tendances du marché.
  • Création de tableaux de bord adaptés : Concevoir des interfaces visuelles pour rendre les résultats des analyses compréhensibles et utiles pour tous les départements de l'entreprise.

Combien gagne un Data scientist : salaire et TJM ?

Le métier de Data Scientist est l'un des plus convoités dans le domaine de l'informatique et de l'analyse de données. En France, selon les données récentes de Glassdoor, le salaire annuel moyen pour un Data Scientist est de 52 000 euros. Pour les postes plus avancés, un Data Scientist senior peut gagner en moyenne 67 222 euros par an, tandis qu'un Data Scientist lead peut atteindre un salaire moyen de 76 579 euros par an.

Le Taux Journalier Moyen (TJM) pour un Data Scientist freelance varie en fonction de l'expérience et de la localisation. Voici un aperçu des TJM moyens selon l'expérience :

  • Moins d'un an d'expérience : 150-198 euros
  • 1 à 2 ans d'expérience : 258-310 euros
  • 3 à 4 ans d'expérience : 436-482 euros
  • 5 à 10 ans d'expérience : 578-625 euros
  • 11 à 15 ans d'expérience : 626-675 euros
  • Plus de 15 ans d'expérience : 781-822 euros

Quelles sont les compétences d’un Data scientist ?

Les compétences d'un Data Scientist sont à la fois vastes et spécialisées, nécessitant une combinaison de connaissances techniques approfondies et de capacités interpersonnelles.

Hard Skills (Compétences techniques) :

  • Informatique : Maîtrise des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) et des langages de programmation.
  • Marketing : Connaissances en outils de data management tels que SAS, SPSS, SAP, Python, R, Excel, Access.
  • Statistiques : Maîtrise des outils de web analyse comme Omniture et Google Analytics.
  • Bases de données : Compétences en SQL et no-SQL pour la gestion et l'analyse des données.

Rappelons que le SQL, ou Structured Query Language (Langage de Requête Structuré), est un langage informatique utilisé pour communiquer avec des bases de données relationnelles. Il permet de créer des tableaux, d'y insérer des données, de les mettre à jour, de les rechercher et de les organiser de manière très précise et structurée.

Le NoSQL, quant à lui, est un terme qui englobe une grande variété de technologies de bases de données qui ne suivent pas le modèle classique du SQL. Elles sont conçues pour stocker et gérer de grandes quantités de données de manière flexible, sans structure fixe comme les tableaux du SQL. Cela peut être utile pour des données qui changent fréquemment ou qui sont très diversifiées, comme les posts sur les réseaux sociaux ou les données collectées par des capteurs dans l'Internet des objets.

Soft Skills (Compétences comportementales) :

  • Esprit d'analyse : Capacité à comprendre les problématiques business et à les traduire en problèmes mathématiques et statistiques.
  • Communication : Aptitude à rendre les résultats compréhensibles pour tous les métiers et à convaincre les décideurs.
  • Proactivité : Être force de proposition et coordonner les actions avec les différentes équipes métiers.
  • Maîtrise de l'anglais technique : Indispensable pour l'exercice de la fonction dans un contexte international.

Comment se former au métier de Data scientist ?

Voici comment vous pouvez vous former :

  • Études universitaires : Un parcours académique en mathématiques, statistiques, informatique ou dans un domaine connexe jusqu'au niveau Master (Bac +5) est souvent requis. Des spécialisations en data science ou en big data sont proposées par de nombreuses universités.
  • Écoles d'ingénieurs : Les écoles d'ingénieurs offrent également des cursus spécialisés en data science, intelligence artificielle et apprentissage automatique, souvent complétés par des projets pratiques et des stages en entreprise.
  • Formations professionnelles : Des organismes de formation continue proposent des cursus intensifs pour les professionnels souhaitant se reconvertir ou approfondir leurs connaissances en data science.
  • Certifications spécialisées : Obtenir des certifications de fournisseurs de technologies (comme IBM, Google, Microsoft) ou de méthodologies spécifiques (comme le Machine Learning ou le Deep Learning) peut valoriser un CV.
  • Apprentissage par la pratique : Pour aller plus loin, participer à des compétitions de data science comme Kaggle, travailler sur des projets personnels ou contribuer à des projets open source sont d'excellents moyens de mettre en pratique ses connaissances.

Comment trouver le bon Data scientist ?

Voici quelques étapes et considérations clés si vous cherchez un prestataire freelance :

  • Définir les besoins spécifiques : Avant de commencer la recherche, il est impératif de définir clairement vos besoins en termes de projets de données et les objectifs à atteindre.
  • Examiner les compétences techniques et comportementales : assurez-vous que les candidats possèdent les compétences nécessaires en data science.
  • Considérer l'expérience dans le secteur : L'expérience dans le même secteur que votre entreprise peut être un atout, car cela signifie que le freelance a une meilleure compréhension des défis et des opportunités spécifiques à l'industrie.
  • Utiliser des plateformes spécialisées : Des plateformes comme Freelance-informatique.fr peuvent aider à trouver des candidats qualifiés en fournissant un accès à un réseau de professionnels vérifiés.
  • Vérifier les références et les travaux antérieurs : Avant de finaliser un contrat, il est conseillé de vérifier les références et d'examiner les projets précédents du Data scientist pour s'assurer de son expertise et de sa fiabilité.

Comment trouver des missions en tant qu'Data scientist ?

Voici une stratégie pour se lancer et trouver des missions :

  • Construire un réseau professionnel : Les relations sont cruciales. Participez à des événements de l'industrie, engagez-vous sur des plateformes professionnelles comme LinkedIn, et envisagez de rejoindre des groupes ou des forums spécialisés dans la data science.
  • Montrer ses réalisations : Créez un portfolio en ligne qui démontre votre capacité à résoudre des problèmes complexes et à générer de la valeur à partir de données. Incluez des études de cas et des témoignages si possible.
  • Utiliser des plateformes de freelance : Inscrivez-vous sur des sites spécialisés qui mettent en relation les freelances et les entreprises, comme Freelance-informatique.fr.
  • Proposer des solutions personnalisées : Lorsque vous approchez des clients potentiels, montrez-leur comment votre travail peut répondre spécifiquement à leurs besoins et améliorer leur activité.

Quelles sont les évolutions possibles pour ce métier ?

Les évolutions possibles pour le métier de Data Scientist sont variées et prometteuses, reflétant l'importance croissante de l'analyse des données dans tous les secteurs d'activité :

  • Spécialisation technique : Un Data Scientist peut choisir de se spécialiser dans des domaines techniques pointus tels que l'intelligence artificielle, le machine learning avancé, le deep learning, ou encore dans l'analyse de données spécifiques comme les données spatiales ou temporelles.
  • Leadership d'équipe : Avec de l'expérience, un Data Scientist peut évoluer vers des postes de management, comme chef d'équipe ou responsable d'un département de data science, où il dirigera des projets et des équipes.
  • Consultant en data science : Fort de son expertise, un Data Scientist peut devenir consultant et offrir ses services à différentes entreprises, les aidant à mettre en place ou à optimiser leurs stratégies de données.
  • Data engineering : Une évolution vers le data engineering est possible pour ceux qui s'intéressent davantage à la conception, la construction et la maintenance des systèmes de traitement des données.
  • Data architecture : Avec une compréhension approfondie des systèmes de données, un Data Scientist peut évoluer vers un rôle de Data Architect, en charge de la stratégie globale des données d'une entreprise.
  • Chief Data Officer (CDO) : À un niveau exécutif, un Data Scientist peut aspirer à devenir CDO, responsable de la gouvernance des données et de la valorisation des actifs de données d'une entreprise.
  • Entrepreneuriat : Les Data Scientists avec un esprit d'entreprise peuvent lancer leur propre start-up technologique, en utilisant leurs compétences pour créer des produits ou des services innovants basés sur les données.
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Exemple de missions de Khadir,
Data Scientist habitant Paris (75)

  • Senior Data scientist / Head of Data Lab

    NOVELIS/ PARIS
    Jan 2019 - aujourd'hui

    PROJET : SMART PROGRAMMING
    Développement d’une platforme permettant de générer des applications web à partir des cahiers de charges
    TEAM :
    1 data scientist, 2 Post-Doc, 2 PhD candidates, 1 Data engineer, 1 web developer
    MISSIONS:
    Proposition et développement des algorithmes de représentation et de modélisation des langues naturelles (Anglais et Français)
    afin de développer des interfaces capables de transformer un langage naturel à des modèles de bases de données relationnelles
    et des requêtes SQL.
     Tâches réalisées :
    Implémentation et fine tuning des modèles de transformation de connaissances pour la modélisation des langues en se
    basant sur le pre-trained model BERT.
    Implémentation des algorithmes de représentation des textes avec des graphes.
    Implémentation et développement des algorithmes d’extraction d’information à partir de Wikipedia.

    ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Python, Scikit-learn, Gensim, NLTK, Pandas, Flask, Tensorflow, MongoDB, Linux, GitLab, Docker.
  • Senior Data scientist/ Team lead

    GROUPE OCP / MAROC
    Jan 2017 - Jan 2019

    PROJET : EAGLE
    Développement d’une platforme IoT pour la maintenace prédictive (acquisition des données, monitoring et analytics)
    EQUIPE :
    2 data scientists, 3 data engineers, 3 software developers, 1 Devops engineer and 1 designer.
    MISSIONS:
    Développement d’un modèle de prédiction des pannes pour la maintenance des équipements et ateliers de l’OCP Group à base
    de deep learning.
    Développement d’un modèle d’analyse et diagnostique automatique des équipements.
    Développement des fonctions de traitement de signal et des modèles de classifications des défauts de roulement des différents
    machines tournantes
    PROJET : AGRIOP
    Développement d’une plateforme de recommandation et d’aide à la décision pour les agriculteurs dédiés à l’Afrique en
    partenariat avec les ministères d’agriculture du Maroc, Ethiopie et de TOGO.
    EQUIPE :
    3 data scientists, 4 software developers, 1 Devops engineer et un scrum master.
    MISSIONS:
    Implémentation des modèles de recommandation des fertilisants à partir des données du sol.
    Implémentation des modèles d’irrigation en analysant les caractéristiques de la culture, le type du sol et la météo
    Implémentation des modèles de prédictions des prix des produits agricoles.
    Implémentation des modèles de recommandation des cultures adéquat à chaque parcelle agricole.
    PROJET : AUTOMATED DATA SCIENCE PLATFORM:
    Développement d’une plateforme d'intelligence artificielle et de machine learning automatique (Automated Machine learning
    Platform).
    EQUIPE :
    1 Data scientist, 2 PhD students, 1 data engineer and 1 developer
    MISSIONS:
    Mon rôle dans ce projet est de concevoir la plateforme, de déterminer les flux de données nécessaires pour chaque projet
    d'intelligence artificielle, et d’implémenter des modèles de deep learning et de machine learning pour prédire et optimiser les
    hyper paramètres des différents modèles de machine learning, pour éviter les problèmes de overfitting, et ainsi pour
    sélectionner les meilleurs modèles pour des différents cas d'utilisation.

    ENVIRONNEMENT TECHNIQUE: Python, Anaconda, Spark, XGBoost, H2O, Scikit-learn, NLTK, Keras, Tensorflow, OpenCV, MongoDB, Docker, Git, Hadoop, Kafka, Oozie, Linux.
  • Consultant Data scientist

    OCTO TECHNOLOGY
    Jan 2017 - Jan 2017

    PROJET WAFASALAF BOT :
    Développement d’un système conversationnel automatique (chatbot) pour le compte de Wafa Salaf.
    EQUIPE :
    1 data scientist, 2 developers and 1 data engineer
    MISSIONS :
    J’ai contribué au développement d’un chatbot pour le compte de Wafa Salaf (une filiale de Attijari wafabank spécialiste au crédit
    et crédit de consommation), Durant ce projet, j’ai implémenté un programme qui permet de détecter la langue (Français, Arabe,
    Arabe dialectal écrite en caractère français ou arabe) et classer les messages par leurs types (réclamation, demande de crédit,
    demande de simulation de crédit, demande d’emploi,), j’ai implémenté par la suite un modèle de sélection de réponse en se
    basant sur Word2Vec et le deep learning (LSTM)
    PROJET : PREDICTION DES PROVISIONS
    Implémentation d’un modèle de prédictions des provisions.
    EQUIPE :
    2 data scientists
    MISSIONS :
    J’ai modélisé et implémenté un modèle de deep learning qui permet de prédire la valeur mensuelle globale des provisions liées
    aux échéances impayés.

    ENVIRONNEMENT TÉCHNIQUE: SAS, Dataiku, Python, Anaconda, Scikit-learn, Appache Lucene, NLTK, Elastic Search, Hortonworks data platform (HDP), MongoDB, Oozie, Flume, PyCharm IDE, Linux, Docker, Git.
  • Data scientist / chef de projet

    FRAKTAL
    Jan 2014 - Jan 2017

    PROJET : HARTI EXPERT
    Développement d’un systèmes de questions/réponses basé sur les ontologies des domaines et le deep learning.

    EQUIPE:
    2 Data scientist, 3 développeurs, un data engineer
    MISSIONS :
    Au sein de la Start-up Fraktal,...

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Google Cloud Platform BIGQUERY
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75 - PARIS
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JAVA PYTHON SCALA AZURE
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92 - BOULOGNE-BILLANCOURT
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PYTHON
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59 - LILLE
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FORMATION DATA

DATA
ASAP
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15 jours ouvrés
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Data Scientist - DEALING SUPPORT EXÉCUTION en Asset Management

SQL PYTHON PYSPARK
ASAP
75 - PARIS
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