Le métier de data scientist, qualifié de « plus sexy du XXIe siècle » par la Harvard Business Review, s’inscrit parfaitement dans l’ère numérique actuelle. Ces professionnels, spécialistes des statistiques, de l’informatique et du marketing, manipulent les big data afin de fournir des insights stratégiques et améliorer les performances des entreprises. Découvrez dans cet article les missions, le salaire, la formation et bien plus encore sur ce métier qui a le vent en poupe.
Les missions du data scientist
Le rôle du data scientist est d’analyser, d’organiser, de modéliser, de synthétiser et de restituer des données stockées dans des bases de données pour en extraire des conclusions qu’il présente à des tiers. Son objectif principal est de donner du sens à ces informations afin d’aider l’entreprise à prendre des décisions stratégiques.
Ces données, souvent massives (Big Data), peuvent provenir de divers secteurs comme le commerce, le marketing ou les ressources humaines. Grâce à ses compétences en analyse, en statistiques, en data mining et en machine learning, le data scientist contribue activement à l’amélioration des performances de son entreprise.
Comment devenir data scientist ?
Mathématicien, physicien, actuaire, statisticien, développeur ou ingénieur, il n’existe pas de voie unique pour devenir data scientist. De nombreux professionnels, souvent seniors, ont évolué vers ce rôle au fil de leur carrière, acquérant leurs compétences principalement sur le terrain.
Leur point commun ? Un solide bagage technique incluant la programmation, la maîtrise des technologies d’analyse, ainsi que des connaissances approfondies en statistiques et en mathématiques. Tout cela est souvent enrichi par de sérieuses notions en marketing, en commerce, en fidélisation client et une bonne compréhension du marché.
Des écoles prestigieuses comme les Mines, ENSI, Ensae ParisTech, Télécom ParisTech, Centrale, Polytechnique, Insa Rennes et HEC ont intégré des cursus liés au Big Data. Bien que tous ces programmes ne se concentrent pas uniquement sur le métier de data scientist, ils offrent aux étudiants une solide introduction à ce domaine. Ces connaissances doivent ensuite être complétées par des expériences en entreprise et par de l’autoformation, notamment via des Moocs.
Pour accéder au poste de data scientist, il est recommandé d’avoir un niveau bac+5. Les masters en mathématiques appliquées, en science des données, en informatique ou en statistiques, sont particulièrement appréciés des recruteurs. Certaines universités proposent aussi des Masters en data science en alternance pour acquérir une expérience professionnelle avant l’entrée dans la vie active.
Les qualités requises pour devenir data scientist sont les suivantes :
- grande expertise en statistiques et en mathématiques appliquées ;
- compétence dans la construction d’algorithmes ;
- connaissances en machine learning, Big Data et programmation informatique ;
- maîtrise de Python, Java, R et SQL ;
- capacité d’analyse pour effectuer des analyses prédictives pertinentes ;
- bonnes compétences en gestion de projet ;
- capacité à communiquer avec des profils divers ;
- capacité à prendre des décisions ;
- autonomie ;
- pédagogie et vulgarisation pour rendre ses résultats compréhensibles ;
- (très) bon niveau en anglais et aptitude à travailler avec des équipes pluridisciplinaires.
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Quel salaire ?
Le salaire d’un data scientist varie en fonction de plusieurs facteurs, tels que l’expérience, le niveau d’éducation, la localisation géographique et la taille de l’entreprise. Voici quelques fourchettes de rémunération approximatives pour un data scientist :
- Débutant (0-2 ans d’expérience) : entre 35 000 et 45 000 euros par an.
- Intermédiaire (3-5 ans d’expérience) : entre 45 000 et 60 000 euros par an.
- Senior (5+ ans d’expérience) : entre 60 000 et 80 000 euros par an.
Les salaires sont généralement plus élevés aux États-Unis qu’en France.
Quelles perspectives d’évolution pour les data scientists ?
Les perspectives d’évolution pour les data scientists sont variées et peuvent inclure les rôles suivants :
- Senior Data Scientist : après quelques années d’expérience, un data scientist peut évoluer vers un poste senior, prenant en charge des projets plus complexes et stratégiques ;
- Lead Data Scientist/Chef d’équipe Data Science : en acquérant de l’expérience en gestion de projet et en leadership, un data scientist peut devenir responsable d’une équipe de data scientists ;
- Data Science Manager : ce rôle implique la gestion de plusieurs équipes de data science, la planification stratégique et la coordination avec d’autres départements de l’entreprise ;
- Chief Data Officer (CDO) : à un niveau exécutif, le CDO supervise toutes les activités liées aux données au sein de l’entreprise, définissant la stratégie globale en matière de données ;
- Spécialisation technique : un data scientist peut choisir de se spécialiser davantage dans un domaine technique spécifique, comme le machine learning, l’intelligence artificielle, ou le Big Data, devenant ainsi un expert reconnu dans ce domaine ;
- Consultant en Data Science : en tant que consultant, un data scientist peut offrir son expertise à plusieurs entreprises, travaillant sur divers projets et aidant les organisations à résoudre des problèmes complexes liés aux données ;
- Entrepreneur/Création de start-up : fort de son expertise, un data scientist peut choisir de lancer sa propre entreprise, développant des solutions innovantes basées sur les données ;
- Recherche et Enseignement : les data scientists peuvent également se tourner vers la recherche académique ou l’enseignement, partageant leurs connaissances et contribuant à l’avancement du domaine.
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