DATA SCIENTIST

Le Data Scientist, professionnel de la data est spécialisé dans l'analyse des données complexes collectées par l’entreprise afin d'anticiper l'évolution des besoins de ses clients. Il est responsable de la gestion de ces données afin d’établir des recommandations et des modèles prédictifs, c’est-à-dire des modèles de statistiques qui permettent d’émettre des hypothèses et des prédictions.

Grâce à des techniques statistiques et des outils informatiques spécifiques, il assure une bonne maîtrise des algorithmes d’apprentissage automatique. Il contribue ainsi à résoudre les problèmes commerciaux d’une entreprise et participe à la prise de décision stratégique de celle-ci.

La fiche métier Data Scientist comprend les missions suivantes :

• la collecte, la conservation et la préparation des données ;
• la détection de tendances dans les ensembles de données ;
• la rédaction de rapports et la communication avec les responsables de l’entreprise ;
• la résolution de problèmes grâce aux données ;
• la responsabilité du bon déploiement des modèles qu’il établit.

Être Data Scientist nécessite d’acquérir des compétences techniques solides et diverses.

En effet, il doit avoir une solide compréhension des principes techniques mathématiques, notamment dans les statiques.

Côté technique, plusieurs requis sont attendus :

• la maîtrise des différentes architectures de réseaux neuronaux ainsi que les librairies de développement associées (TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras et Onns) ;
• la connaissance des environnements Hadoop/Spark, qui sont des framework open-sources, c’est-à-dire des logiciels dont le code est ouvert à tous et qui permettent de prendre en charge le développement d’applications Web ;
• la maîtrise des différents langages de programmation (Python, C++, Java et le R) et, bien évidemment, la parfaite connaissance des outils d’analyse de données et d’apprentissage automatique, c’est-à-dire, l’expertise en algorithme et dans les méthodes de machine et deep learning.


Enfin, une bonne capacité de communication est également très appréciée : elle permet de comprendre les besoins des clients et de transmettre efficacement les résultats obtenus à la Direction de l’entreprise.

Afin de devenir Data Scientist, il est nécessaire d’obtenir un niveau de Bac +5.

Après un Bac +3 (une Licence ou un Bachelor) dans les domaines de l’informatique ou des mathématiques, il est conseillé d’être détenteur d’un Master Data Scientist (spécialisé, dans le Big Data ou l’intelligence artificielle) obtenu dans une école d’ingénieurs, d’informatique ou bien dans certaines universités.

Si vous souhaitez vous spécialiser dans un domaine précis, des formations et des certifications spécifiques sont aussi possibles.

Enfin, pour faire la différence avec d’autres candidats, n’hésitez pas à multiplier les expériences professionnelles : un stage data scientist ou une alternance data scientist seront toujours appréciés par le recruteur.

Le Data Scientist peut évoluer vers des postes avec plus de responsabilités tels que :

• Data Engineer, en charge de la gestion, du traitement et de la mise en forme des données collectées,
• Lead Data Scientist, responsable de l’équipe des Data Scientists,
• Chief Data Scientist, responsable de tous les projets d’analyses de données.

Il peut également choisir de se spécialiser dans des domaines comme l'intelligence artificielle ou le Big Data.
Enfin, il peut se diriger vers un poste d’Architecte SI, de Software Engineer ou de Business Analyst.

Dans une « journée type », le Data Scientist participe à des réunions avec les différentes parties prenantes de l’entreprise afin de mieux comprendre leurs besoins. Il s’occupe de collecter et nettoyer les données afin de pouvoir les analyser de manière optimale. Enfin, il teste les différents modèles qu’il met en place et évalue leur performance.

Le salaire moyen d'un Data Scientist varie en fonction de son expérience, de sa localisation géographique et du secteur d’activité de l’entreprise dans laquelle il travaille. Par exemple, en France, un Data Scientist junior peut gagner en moyenne entre 40 000€ et 50 000€ euros par an, tandis qu'un Data Scientist expérimenté, autrement appelé sénior, peut prétendre à un salaire de plus de 70 000€ par an.

Le Data Scientist analyse les données et le développement de modèles prédictifs. Un Data Engineer, quant à lui, assure la gestion et l’ingestion des données (processus d’importation de données volumineux dans un support de stockage unique) pour assurer la construction et le maintien des infrastructures nécessaires à la collecte de données.

Un Data Scientist travaille sur l'analyse avancée des données et développe les modèles prédictifs appropriés pour répondre à des besoins commerciaux particuliers, tandis qu’un Data Analyst analyse des données pour établir des recommandations permettant la prise de décision stratégique de l’entreprise.