🔢 Data scientist : fiche métier

Créer des lignes de code, tu adores ça et tu souhaites appliquer ces compétences dans ton futur métier ? Reste avec nous, tu devrais apprécier ! 😉

Présentation du métier 🖥️

Être data scientist (aussi appelé data analyst) consiste à analyser les données des clients ou des employés d’une entreprise pour créer des modèles prédictifs et aider la prise de décision par la construction d’algorithmes. 📊

💡 Qu’est-ce qu’un algorithme ?

Un algorithme, c’est une série d’instructions afin de réussir à atteindre un objectif. Si tu as déjà fait du Scratch au collège ou au lycée, tu as déjà appréhendé un système de codage simple !

Quelle formation pour être data scientist ? 📚

Il est possible d’effectuer une formation de type bac +3, néanmoins, il est conseillé de faire un bac +5 pour avoir de plus grandes responsabilités par la suite.

Bac +3

BUT informatique
Licence professionnelle métiers de l’informatique
Licence professionnelle métiers du décisionnel et de la statistique
Diplôme d’école spécialisée (IA School)

Bac +5

Master 2 avec spécialisation informatique, statistique, marketing, sciences des données ou data science
Mastère spécialisé en big data (ESGI, Grenoble école de management)
Mastère spécialisé en intelligence artificielle et management
École d’ingénieur (MINES ParisTech, ENSI, ENSAE Paris, Polytech)
École de commerce (ESSEC, HEC)

💡Il faut savoir que la plupart du temps, il est possible de concilier son master avec une formation en alternance pour te confronter au monde professionnel avant d’entrer dans la vie active. 🤓

Tu as aussi la possibilité de faire un doctorat pour être encore plus chevronné dans le milieu.

Bac +8

Doctorat en informatique, mathématiques, statistiques, data science ou modélisation des données

👉 Il existe également de nombreuses formations de data science en ligne qui sont très spécifiques.

Quelles sont les tâches d’un data scientist ? ✔️

Le métier consiste à recueillir, traiter, analyser les données d’une entreprise, à l’aide par exemple du web scraping ou de modèles statistiques. Un data scientist est souvent affilié aux services marketing, finance ou encore commerce. C’est grâce à son action que des problèmes business peuvent être analysés à l’aide des mathématiques et des statistiques. ✅

👉 Tu auras des missions très variées ! Tu peux faire un travail d’analyse en définissant des solutions pour le stockage des données et en effectuant une veille technologique. Parfois, tu es aussi amené à passer à l’action en créant des lignes de code et des algorithmes qui permettent d’améliorer les résultats de l’entreprise. L’emploi de data scientist reste très scientifique et très spécifique, donc tu devras reformuler tous tes résultats dans des tableaux de bord afin de les rendre exploitables pour tes collègues moins connaisseurs !

Selon également le domaine dans lequel tu travailles, tes compétences techniques auront différentes finalités. Dans le secteur de la finance, ton rôle sera plus de veiller aux fraudes. Dans le marketing, tu seras chargé de construire des modèles de recommandation d’achats alors que dans le domaine militaire ou médical, tu dois travailler le machine learning.

💡 Machine learning, quésako ?

Le machine learning, c’est une technologie qui permet aux machines de fonctionner d’une manière spécifique sans avoir été préalablement codées pour cela. Pour vulgariser, c’est une sorte d’intelligence artificielle. Futuriste, non ? 🤯

D’ailleurs, si tu veux progresser dès maintenant dans le milieu de la big data pour être à un top niveau, Les Sherpas ont plein de profs particuliers rien que pour toi !

Quel est le salaire d’un data scientist ? 🤑

La rémunération dépend en grande partie de l’expérience et aussi des résultats du data scientist. Selon l’Onisep, le métier rapporte environ 2 200 € brut par mois pour un débutant.

Évolution du métier de data scientist 📈

Véritable emploi d’avenir, on a de plus en plus besoin des data scientist ! Les perspectives d’évolution sont donc nombreuses et très intéressantes ! Tu peux évoluer vers des postes à responsabilités où tu seras chargé de gérer une équipe ! Au bout d’une dizaine d’années de métier, tu as l’opportunité de devenir data scientist senior ou bien même lead data scientist.

Data scientist : compétences et qualités ✅

Dans data scientist, il y a data, soit données, et scientist soit scientifique : il te faut donc être un expert des données !

👉 De manière plus complète, c’est un métier complexe et très technique avec des compétences très spécifiques. Tu dois être capable d’utiliser différents outils comme la programmation, le marketing et les statistiques de données. 🧠

Tu maîtrises deux langages : le langage humain (pour communiquer, c’est mieux quand même) et le langage informatique ! Créer des algorithmes n’a aucun secret pour toi ! 💻

💡 Le savais-tu ?

Il existe des certifications informatiques utiles pour certifier de ton niveau : tu peux par exemple passer la certification Agile, Scrum ou la certification de l’auditeur certifié des systèmes d’information pour tester tes compétences en cybersécurité.

Python pour toi, c’est plus qu’un serpent ? Tant mieux ! Tu dois être un fin connaisseur des outils de big data management comme Python, Excel, Access, SAS… 🐍

Enfin, un data scientist maîtrise et a pour compétences les outils du web analyse.

👉 Concernant les qualités, tu dois avoir un esprit d’analyse qui te permet d’identifier les problèmes que ton entreprise rencontre.

Un data scientist doit être précis, rigoureux et organisé pour ordonner toutes les données auxquelles il fait face !

Être force de proposition sera également un plus pour coordonner les différentes équipes avec lesquelles tu interagis. Cette curiosité, cet esprit d’initiative et ce goût pour l’innovation que tu as, feront de toi un excellent data scientist ! 👑

You speak english ? Perfect ! La plupart des langages de code sont en anglais, et puis même, dans tous les cas, c’est mieux de connaître cette langue à un niveau avancé ! 💬

Avantages et inconvénients ⚖️

Les avantages ✅

Bon forcément, ce n’est pas un secret, mais si tu es passionné par les données, les statistiques et l’informatique, ce devrait être un métier de passion ! 💗

En plus, quand tu fais un métier de passion, le salaire n’est pas ta préoccupation numéro une ! Mais ici, bonne nouvelle, le salaire est très sympathique, même pour un débutant ! 🤑

De plus, si tu as pour projet de devenir data scientist, c’est un domaine qui recrute énormément, alors tu devrais avoir un travail à la sortie de tes études assez facilement. 🤝

Les inconvénients ❌

L’ordinateur est ton outil de travail : tu vas devoir passer tes journées les yeux rivés à l’écran. Arme-toi de lunettes anti-lumière bleue pour travailler en toute sérénité ! 👓

Dans cet emploi, il n’est pas impossible que tu ne vois pas forcément les résultats de ce que tu entreprends : ce sont les décideurs ou chefs d’entreprise qui transforment ton travail en résultat concret pour un projet quelconque.

Le data scientist est extrêmement utile au sein d’une entreprise et on lui confie de nombreuses missions. Il y a un niveau élevé d’exigence, et c’est pour cette raison que tu peux parfois être soumis au stress et aux deadlines qui arrivent toujours trop vite !

Où peut travailler un data scientist ? 🏙️

Tu peux travailler dans différentes entreprises dans des secteurs tout aussi différents ! Mais on peut voir que ce métier est très demandé dans les secteurs de la finance, de l’informatique, de l’assurance, de l’e-commerce ou dans la grande distribution !

Diverses structures recrutent pour ce métier : de la start-up, en passant par des agences, jusqu’aux grandes entreprises multinationales.

Lorsque tu exerces en tant que data scientist, tu es la plupart du temps rattaché au directeur des systèmes d’information ou au directeur des études et de la recherche.

Autres métiers du secteur 👇

Il existe d’autres métiers de la big data :

développeur informatique
administrateur base de données,
community manager,
directeur du marketing,
responsable de projets informatiques,
statisticien…

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