CrĂ©er des lignes de code, tu adores ça et tu souhaites appliquer ces compĂ©tences dans ton futur mĂ©tier ? Reste avec nous, tu devrais apprĂ©cier ! đ
PrĂ©sentation du mĂ©tier đ„ïž
Ătre data scientist (aussi appelĂ© data analyst) consiste Ă analyser les donnĂ©es des clients ou des employĂ©s dâune entreprise pour crĂ©er des modĂšles prĂ©dictifs et aider la prise de dĂ©cision par la construction dâalgorithmes. đ
đĄ Qu’est-ce qu’un algorithme ?
Un algorithme, câest une sĂ©rie dâinstructions afin de rĂ©ussir Ă atteindre un objectif. Si tu as dĂ©jĂ fait du Scratch au collĂšge ou au lycĂ©e, tu as dĂ©jĂ apprĂ©hendĂ© un systĂšme de codage simple !
Quelle formation pour ĂȘtre data scientist ? đ
Il est possible dâeffectuer une formation de type bac +3, nĂ©anmoins, il est conseillĂ© de faire un bac +5 pour avoir de plus grandes responsabilitĂ©s par la suite.
Bac +3
- BUT informatique
- Licence professionnelle mĂ©tiers de lâinformatique
- Licence professionnelle métiers du décisionnel et de la statistique
- DiplĂŽme dâĂ©cole spĂ©cialisĂ©e (IA School)
Bac +5
- Master 2 avec spécialisation informatique, statistique, marketing, sciences des données ou data science
- MastÚre spécialisé en big data (ESGI, Grenoble école de management)
- MastÚre spécialisé en intelligence artificielle et management
- Ăcole dâingĂ©nieur (MINES ParisTech, ENSI, ENSAE Paris, Polytech)
- Ăcole de commerce (ESSEC, HEC)
đĄIl 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 dâentrer dans la vie active. đ€
Tu as aussi la possibilitĂ© de faire un doctorat pour ĂȘtre encore plus chevronnĂ© dans le milieu.
Bac +8
- Doctorat en informatique, mathématiques, statistiques, data science ou modélisation des données
đ Il existe Ă©galement de nombreuses formations de data science en ligne qui sont trĂšs spĂ©cifiques.
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âš Il est possible que tes parents soient un peu rĂ©ticents Ă lâidĂ©e que tu deviennes data scientist et que tu fasses une formation dĂ©diĂ©e Ă cela ! Câest normal, câest un mĂ©tier trĂšs rĂ©cent, quâils ne connaissent pas encore et ils ont du mal Ă accrocher Ă ce projet ! Pour cela, on tâa concoctĂ© un article pour que tu suives tes rĂȘves, tout en Ă©chappant Ă la pression de tes parents. Il nây a pas de quoi ! đ
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Quelles sont les tĂąches dâun data scientist ? âïž
Le mĂ©tier consiste Ă recueillir, traiter, analyser les donnĂ©es dâune entreprise, Ă lâaide par exemple du web scraping ou de modĂšles statistiques. Un data scientist est souvent affiliĂ© aux services marketing, finance ou encore commerce. Câest grĂące Ă son action que des problĂšmes business peuvent ĂȘtre analysĂ©s Ă lâaide des mathĂ©matiques et des statistiques. â
đ Tu auras des missions trĂšs variĂ©es ! Tu peux faire un travail dâanalyse en dĂ©finissant des solutions pour le stockage des donnĂ©es et en effectuant une veille technologique. Parfois, tu es aussi amenĂ© Ă passer Ă lâaction en crĂ©ant des lignes de code et des algorithmes qui permettent dâamĂ©liorer les rĂ©sultats de lâentreprise. Lâemploi de data scientist reste trĂšs scientifique et trĂšs spĂ©cifique, donc tu devras reformuler tous tes rĂ©sultats dans des tableaux de bord afin de les rendre exploitables pour tes collĂšgues moins connaisseurs !
Selon Ă©galement le domaine dans lequel tu travailles, tes compĂ©tences techniques auront diffĂ©rentes finalitĂ©s. Dans le secteur de la finance, ton rĂŽle sera plus de veiller aux fraudes. Dans le marketing, tu seras chargĂ© de construire des modĂšles de recommandation dâachats alors que dans le domaine militaire ou mĂ©dical, tu dois travailler le machine learning.
đĄ Machine learning, quĂ©sako ?
Le machine learning, câest une technologie qui permet aux machines de fonctionner dâune maniĂšre spĂ©cifique sans avoir Ă©tĂ© prĂ©alablement codĂ©es pour cela. Pour vulgariser, câest une sorte dâintelligence artificielle. Futuriste, non ? đ€Ż
Quel est le salaire dâun data scientist ? đ€
La rĂ©munĂ©ration dĂ©pend en grande partie de lâexpĂ©rience et aussi des rĂ©sultats du data scientist. Selon lâOnisep, le mĂ©tier rapporte environ 2 200 ⏠brut par mois pour un dĂ©butant.
Ăvolution du mĂ©tier de data scientist đ
VĂ©ritable emploi dâavenir, on a de plus en plus besoin des data scientist ! Les perspectives dâĂ©volution sont donc nombreuses et trĂšs intĂ©ressantes ! Tu peux Ă©voluer vers des postes Ă responsabilitĂ©s oĂč tu seras chargĂ© de gĂ©rer une Ă©quipe ! Au bout dâune dizaine dâannĂ©es de mĂ©tier, tu as lâopportunitĂ© de devenir data scientist senior ou bien mĂȘme lead data scientist.
Data scientist : compĂ©tences et qualitĂ©s â
Dans data scientist, il y a data, soit donnĂ©es, et scientist soit scientifique : il te faut donc ĂȘtre un expert des donnĂ©es !
đ De maniĂšre plus complĂšte, câest un mĂ©tier complexe et trĂšs technique avec des compĂ©tences trĂšs spĂ©cifiques. Tu dois ĂȘtre capable dâutiliser diffĂ©rents outils comme la programmation, le marketing et les statistiques de donnĂ©es. đ§
Tu maĂźtrises deux langages : le langage humain (pour communiquer, câest mieux quand mĂȘme) et le langage informatique ! CrĂ©er des algorithmes nâa aucun secret pour toi ! đ»
đĄ 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 lâauditeur certifiĂ© des systĂšmes dâinformation pour tester tes compĂ©tences en cybersĂ©curitĂ©.
Python pour toi, câest plus quâun serpent ? Tant mieux ! Tu dois ĂȘtre un fin connaisseur des outils de big data management comme Python, Excel, Access, SAS⊠đ
Enfin, un data scientist maßtrise et a pour compétences les outils du web analyse.
đ Concernant les qualitĂ©s, tu dois avoir un esprit dâanalyse qui te permet dâidentifier les problĂšmes que ton entreprise rencontre.
Un data scientist doit ĂȘtre prĂ©cis, rigoureux et organisĂ© pour ordonner toutes les donnĂ©es auxquelles il fait face !
Ătre force de proposition sera Ă©galement un plus pour coordonner les diffĂ©rentes Ă©quipes avec lesquelles tu interagis. Cette curiositĂ©, cet esprit dâinitiative et ce goĂ»t pour lâinnovation que tu as, feront de toi un excellent data scientist ! đ
You speak english ? Perfect ! La plupart des langages de code sont en anglais, et puis mĂȘme, dans tous les cas, câest mieux de connaĂźtre cette langue Ă un niveau avancĂ© ! đŹ
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Avantages et inconvĂ©nients âïž
Les avantages â
Bon forcĂ©ment, ce nâest pas un secret, mais si tu es passionnĂ© par les donnĂ©es, les statistiques et lâinformatique, ce devrait ĂȘtre un mĂ©tier de passion ! đ
En plus, quand tu fais un mĂ©tier de passion, le salaire nâest pas ta prĂ©occupation numĂ©ro une ! Mais ici, bonne nouvelle, le salaire est trĂšs sympathique, mĂȘme pour un dĂ©butant ! đ€
De plus, si tu as pour projet de devenir data scientist, câest un domaine qui recrute Ă©normĂ©ment, alors tu devrais avoir un travail Ă la sortie de tes Ă©tudes assez facilement. đ€
Les inconvĂ©nients â
Lâordinateur est ton outil de travail : tu vas devoir passer tes journĂ©es les yeux rivĂ©s Ă lâĂ©cran. Arme-toi de lunettes anti-lumiĂšre bleue pour travailler en toute sĂ©rĂ©nitĂ© ! đ
Dans cet emploi, il nâest pas impossible que tu ne vois pas forcĂ©ment les rĂ©sultats de ce que tu entreprends : ce sont les dĂ©cideurs ou chefs dâentreprise qui transforment ton travail en rĂ©sultat concret pour un projet quelconque.
Le data scientist est extrĂȘmement utile au sein dâune entreprise et on lui confie de nombreuses missions. Il y a un niveau Ă©levĂ© dâexigence, et câest pour cette raison que tu peux parfois ĂȘtre soumis au stress et aux deadlines qui arrivent toujours trop vite !
OĂč peut travailler un data scientist ? đïž
Tu peux travailler dans diffĂ©rentes entreprises dans des secteurs tout aussi diffĂ©rents ! Mais on peut voir que ce mĂ©tier est trĂšs demandĂ© dans les secteurs de la finance, de lâinformatique, de lâassurance, de lâe-commerce ou dans la grande distribution !
Diverses structures recrutent pour ce mĂ©tier : de la start-up, en passant par des agences, jusquâaux grandes entreprises multinationales.
Lorsque tu exerces en tant que data scientist, tu es la plupart du temps rattachĂ© au directeur des systĂšmes dâinformation ou au directeur des Ă©tudes et de la recherche.
Autres mĂ©tiers du secteur đ
Il existe dâautres mĂ©tiers de la big data :
- développeur informatique
- administrateur base de données,
- community manager,
- directeur du marketing,
- responsable de projets informatiques,
- statisticienâŠ