Spécialiste du traitement des données, le Data Scientist en exploite des volumes gigantesques pour en faire des analyses présentées sous forme de recommandation stratégique à l’attention des directions. Ce métier du big data trouve sa place dans de nombreux domaines : animation 3D et jeux vidéo, informatique, cybersécurité, webmarketing, etc. Il est particulièrement prisé par les entreprises, qui misent beaucoup sur l’exploitation des données.
Au cœur des missions du Data Scientist : la collecte, le tri et l’analyse de données. Enjeu capital pour les entreprises, l’exploitation intelligente des données est une source infinie d’informations, qui permet de déployer toute sorte de stratégie. Le Data Scientist va avoir pour rôle de traduire toutes les données récoltées en problématique spécifique à la data science, pour ensuite la résoudre grâce à des algorithmes et autres méthodes de calcul. Ensuite, il va en faire des analyses compréhensibles par les autres corps de métiers, afin de pouvoir enclencher une réflexion stratégique commune.
Le travail de Data Scientist peut se matérialiser par la création de moteur de recommandations, ou par des outils prédictifs ayant pour objectif d’améliorer les ventes, voire par des intelligences artificielles à destination d’applications mobiles. Tout dépendra de la problématique initiale. Une fois définie, elle va pouvoir guider le travail de modélisation statistique qui va être mis en place pour y répondre. Parmi ses tâches, il y a un grand travail de sélection. En effet, c’est lui qui va devoir trier les données pertinentes, et les classer. C’est à ce moment là qu’il va pouvoir se lancer dans des analyses, et transformer le big data en smart data.
Le Data Scientist est un expert hyper spécialisé, aussi doit-il maîtriser un large panel de compétences purement techniques. Spécialiste de l’analyse de données, il a une parfaite connaissance des méthodes statistiques lui permettant de trier les données et de donner vie à des modèles prédictifs. Il a une excellente connaissance des logiciels informatiques spécialisés en software development, en data modeling et en solution ETL. Ses compétences en informatique s’étendent jusqu’à la programmation, notamment en Python, Java, Perl, C et C++.
Pour être Data Scientist, il faut aussi aimer travailler en équipe. En fonction des structures, il peut collaborer avec des experts métiers comme le Traffic Manager, le Chef de projet digital, mais aussi le Game Programmer. En tant qu’hyper spécialiste, il faut avoir une capacité à vulgariser ses rapports techniques, et donc être un bon communicant à l’aise à l’oral et à l’écrit. Au-delà de ça, il faut être rigoureux, méthodique, organisé et très autonome. À ce niveau de poste, le Data Scientist a souvent des équipes à sa charge, aussi mieux vaut avoir le goût du management et de la gestion d’équipe.
Les profils les plus complets auront une bonne connaissance du domaine de l’intelligence artificielle et du machine learning, qui sont les nouvelles technologies à suivre. Il sait parler base de données, mathématiques, modélisation, etc.
On estime le salaire d’un Data Scientist en sortie d’études autour de 40 000€ annuel. Après quelques années d’expériences, son salaire peut monter jusqu’à 60 000€ annuel. Cela dépend du type de structure où il travaille : studio indépendant, grosse entreprise, cabinet de conseil, freelance, etc. Le salaire du Data Scientist évolue également en fonction du lieu d’exercice, c’est-à-dire s’il est en France ou à l’étranger.
On retrouve les postes de Data Scientist au sein de nombreuses structures : startup, grosse entreprise, cabinet de conseil, agence marketing ou agence spécialisée. Ce métier, particulièrement attendu par les entreprises, s’exercer quasiment partout. Il travaille généralement avec les directions marketing, financière, informatique, etc. Ce métier se développe de plus en plus, et les jeunes diplômes sont nombreux à s’y former. Pour cette raison, l’école d’informatique Ynov Paris dispense des formations de qualité, en faisant intervenir des professionnels qui ont conçu les enseignements dans le cadre d’une insertion rapide dans le monde du travail.
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