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 !
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.
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.
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 :
Les compétences d'un Data Scientist sont à la fois vastes et spécialisées, nécessitant une combinaison de connaissances techniques approfondies et de capacités interpersonnelles.
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.
Voici comment vous pouvez vous former :
Voici quelques étapes et considérations clés si vous cherchez un prestataire freelance :
Voici une stratégie pour se lancer et trouver des missions :
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 :
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.
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.
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.
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,...