Les données massives ou « big data » sont traitées et analysées de façon à améliorer les performances d’une entreprise. Le data scientist se spécialise dans ce domaine. Entre formation, salaire, et débouchés, découvrons ensemble tout ce qu’il y a à savoir sur le métier de data scientist.

Le métier de data scientist : les points à retenir

Plus de 5 000 data scientists sont recherchés dans les entreprises en France. Pour pouvoir faire partie de ces personnes, il est tout d’abord primordial d’avoir connaissance des missions, des formations et des qualités à avoir.

Description des missions d’un data scientist

Si le métier de data scientist est récent, il n’empêche que plusieurs personnes maîtrisent chaque aspect de ses missions. En général, il est responsable de la gestion et de l’analyse des données d’une entreprise, pour pouvoir dégager les points indispensables pour son développement.

Afin d’atteindre les objectifs fixés, le data scientist se charge d’achever des missions plus complexes telles que l’étude des données. Elle consiste à croiser toutes les informations (celles-ci doivent être tirées de sources internes et externes) de l’entreprise grâce à la détermination des outils d’analyse à utiliser et la conception d’un ensemble d’algorithmes spécifiques.

Une fois les données croisées, le data scientist devra réaliser une synthèse des conclusions dégagées, donner des recommandations afin de faciliter l’exploitation des informations, ainsi que la prise de décision. Il doit également faciliter l’interprétation et la lecture des données en créant des tableaux de bord.

Les formations à suivre

Pour pouvoir exercer le métier de data scientist, il est indispensable de suivre des formations en statistique, en informatique ou en marketing. Si le métier est accessible à partir du bac +3, il est toujours préférable de posséder un bac +5 dans l’un de ces domaines. Voici une liste des formations qu’il est possible de suivre pour devenir data scientist.

Au niveau du Bac +3, il est notamment possible de suivre une formation en :

  • Licence professionnelle des métiers de l’informatique en se spécialisant en big data
  • Licence professionnelle métiers de la statistique avec une spécialisation en data science

Le fait d’avoir à son actif un master peut faire pencher la balance en faveur du futur data scientist. Parmi les formations à suivre, il y a :

  • Le Master en informatique. Plusieurs parcours et spécialisations sont disponibles : la machine learning et le data mining, le big data, ou la gestion et extraction des données à grande échelle.
  • L’ingénierie en big data. À la fin du cursus, l’étudiant obtiendra un diplôme d’ingénieur système d’information, ou d’ingénieur spécialisé dans les applications des masses de données.
  • Le MSc ou master of sciences. Ici, l’intéressé se spécialisera en data sciences et business analytics, ainsi que le data management.
  • Le Master en sciences des données, ainsi que le Master méga données et analyse sociale
  • Le Master MIAGE ou Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises. Le big data décisionnel sera, principalement abordé dans ce cursus.
  • Le Master SIAD. Dans ce cursus, l’étudiant approfondira ses connaissances sur les systèmes d’information et sur les techniques à adopter pour faciliter les prises de décision.

Quelles sont les compétences requises pour devenir data scientist ?

Pour devenir data scientist, il est nécessaire de posséder un certain nombre de compétences afin de pouvoir achever correctement les missions, et espérer obtenir une meilleure rémunération. Parmi les qualités requises, celles-ci sont particulièrement valorisées :

  • la maîtrise du langage de programmation Python. Plus de 5 % des entreprises sont à la recherche d’un data scientist qui a une parfaite connaissance de cet outil.
  • la maîtrise des outils et l’analyse Big Data. Nous avons constaté qu’environ 3 % des sociétés apprécient ses compétences, et les recherchent chez les candidats lors des recrutements.
  • la connaissance approfondie des derniers outils informatiques, et de statistiques tels que Java, NoSQL, Cloud Computing, Data mining, Google Analytics, Omniture, et Datavisualisation.
  • la maîtrise de la langue anglaise. Étant donné que les data scientists sont recherchés dans les quatre coins du monde, l’intéressé peut être amené à voyager pour exercer sa passion. Il est donc primordial de comprendre et parler l’anglais pour communiquer avec les collaborateurs. De plus, cette langue est principalement utilisée dans le langage informatique.

D’autres qualités sont également requises pour le poste de data scientist. Ce dernier doit être apte à recueillir, à analyser et à modéliser les données statistiques. Les connaissances en statistiques et mathématiques permettent d’extraire les données essentielles et de faciliter la prise de décision au sein de l’entreprise. En d’autres termes, le data scientist doit être passionné par les chiffres, et les données.

Posséder une forte connaissance en marketing est un plus dans ce métier. Grâce à elle, le data scientist pourra adopter avec son équipe, des stratégies efficaces pour développer l’entreprise. En bref, un data scientist doit impérativement posséder des compétences en statistiques, marketing et informatique, car ces domaines sont interdépendants dans ce métier. De plus, la maîtrise des outils de data management (Access, SPSS, SAS) est souhaitée.

Afin d’accompagner ces compétences techniques, quelques qualités personnelles sont indispensables. Le data scientist doit notamment avoir un bon sens de la communication verbale et écrite. Il doit, par exemple, savoir expliquer les données pertinentes qu’il a recueillies afin que l’équipe puisse entamer des actions concrètes, et prendre les bonnes décisions.

Le data scientist doit également être rigoureux, organisé, curieux et fort de proposition. Grâce à ces qualités, il pourra déterminer les vraies sources de problèmes, et ainsi proposer des solutions adéquates. La complexité des responsabilités du data scientist requiert, d’autant plus, une bonne résistance au stress et à la pression.

Le fait d’avoir un esprit critique est apprécié dans le métier de data scientist, car il permet d’envisager les divers problèmes sous un angle différent pour pouvoir faire des découvertes intéressantes.

La discrétion est une qualité très appréciée au sein des entreprises. Étant donné que le data scientist travaille sur les données les plus sensibles et les plus stratégiques, il doit savoir rester discret et respecter les termes de confidentialité.

Parlons du salaire et de l’évolution de carrière du data scientist

Combien touche un data scientist ?

Le salaire d’un data scientist dépend de l’étendue de son expérience. En début de carrière, il touche entre 35 000 et 38 000 € brut par an, soit environ 2 900 € le mois. Après quatre ans d’expérience, ce salaire augmente entre 45 000 à 56 000 € brut l’année. À partir de cela, le data scientist expérimenté peut gagner jusqu’à 6 500 € brut le mois.

Bon à savoir : le salaire d’un data scientist varie en fonction du pays. Aux États-Unis, par exemple, celui-ci est plus élevé, soit en moyenne 97 000 $ brut par an.

À part l’expérience, la taille de l’entreprise contribue à définir le salaire d’un data scientist. Il faut savoir que les grandes entreprises, les institutions bancaires, ainsi que les startups qui ont levé beaucoup de fonds rémunèrent plus les data scientists. Ils proposent, en moyenne 2 500 € brut de plus par an que les sociétés plus modestes.

Afin de faciliter la recherche d’emploi, nous conseillons aux data scientists en herbe de postuler dans le secteur de l’informatique, de l’assurance, de l’e-commerce, ou des grandes distributions. Les cabinets de conseils, ainsi que les médias recrutent également les data scientist.

Les débouchés et les perspectives de carrière d’un data scientist

Les données à analyser au sein des entreprises sont de plus en plus nombreuses. Le data scientist débutant a donc l’opportunité d’acquérir de l’expérience, et ainsi évoluer rapidement. Après seulement quelques années d’exercice, il peut accéder au poste de data scientist sénior, puis de Chief Data Scientist ou Lead Data Scientist. À terme, il pourra occuper le poste de directeur des systèmes d’information.

Ces postes à responsabilités requièrent une capacité managériale, et sont donc mieux rémunérés.

Les avantages et inconvénients du métier de data scientist

Il faut dire que le métier de data scientist présente des avantages. Au-delà du confort financier qu’il offre, celui-ci fait partie des métiers d’avenir. Si aujourd’hui, les data scientists sont sollicités par les grandes entreprises, dans quelques années, tous les secteurs auront recours à l’expertise d’un data scientist. En d’autres termes, l’intéressé n’aura aucun mal à trouver un travail.

Le parcours est, cependant, long pour pouvoir devenir un data scientist. C’est en suivant un cursus de 5 ans qu’on peut intégrer cette position et espérer évoluer dans le domaine. De plus, il demande beaucoup d’implications de la part du professionnel. En effet, il peut être amené à faire des heures supplémentaires, ce qui peut empiéter sur la vie personnelle. Certains data scientists déplorent également le caractère répétitif de certaines tâches.

En somme, le métier de data scientist requiert le suivi d’un cursus académique de niveau bac +5 en informatique, ou en mathématiques, d’autant plus qu’il nécessite la maîtrise de plusieurs compétences à cause de la complexité des missions qu’on doit accomplir. Grâce à cet article, l’intéressé pourra déterminer la marche à suivre pour devenir data scientist, et postuler dans les secteurs qui l’intéressent.

Data scientist : CV et entretien, nos conseils pour commencer à travailler

Un bon CV data scientist est déterminant pour débuter votre chemin professionnel. Bien le rédiger maximise vos chances d’attirer l'attention des recruteurs, de décrocher un entretien et ainsi de travailler en tant que data scientist.

La rédaction du CV

Un data scientist est un professionnel des données. Votre CV doit donc refléter, dans sa présentation même, la maitrise de la manipulation et l’analyse des données. Il faut alors le concevoir de manière à fournir au recruteur les informations pertinentes de façon cohérente et logique. Structurez votre CV pour que votre profil soit cerné facilement. Organisez-le en sections : expérience, formation, vos diplômes et certificats, vos compétences, les projets accomplis et vos softs skills. Introduisez-vous aussi par un petit texte qui vous résume.

Ajoutez une section langages et technologies, en représentant par exemple votre niveau de maîtrise par une jauge horizontale (Soyez honnête dans votre représentation car vous serez surement testé). Regroupez-les par type : langages de programmation, frameworks, etc. Décrivez vos projets en détaillant les objectifs et résultats atteints. Mentionnez notamment les projets et réalisations notables sur lesquels vous avez travaillé, en incluant le lien de votre dépôt, GitHub par exemple, ou le lien direct du projet. Enfin, ajoutez une section centre d'intérêts.

Vous aurez enfin à envoyer votre CV par mail dans lequel vous insérerez un lien cliquable vers votre profil professionnel, tel que LinkedIn ou un site personnel.

Après la candidature : l’entretien

Une fois votre candidature retenue, vous aurez à passer une entrevue de recrutement. L’entretien d’embauche pour un data scientist consistera notamment à des questions et où des tests. Ces derniers concernent des sujets tels que la programmation, les statistiques et les probabilités, l'analyse de données et le machine learning. Entraînez-vous à répondre à ces questions pour être confiant lors de l’entretien. Par ailleurs, n'hésitez pas à vous renseigner par avance auprès de l’entreprise visée sur le déroulement de l’entretien.