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Data Scientist à Nice : tout ce qu’il faut savoir

L’utilisation des médias sociaux et de la numérisation est de plus en plus courante. Cette tendance a contribué à l’apparition de grandes quantités de données. La variété de données augmente également d’année en année. Un Data Scientist est chargé de créer une base de données structurée à partir de données brutes non structurées afin que l’analyse de ces données puisse être utilisée comme recommandation d’action ou même comme base de décision pour les entreprises.

Dans la perspective de la numérisation, qui progresse dans toutes les industries, on parle à plusieurs reprises de Big Data, d’analytique ou de Data Science ou de connaissance des données. En effet, le big data est l’une des tendances les plus importantes du secteur informatique. Selon le site Statista, le volume de données dans le monde serait estimé à 180 zettaoctets d’ici 2025. Les Data Scientists sont des experts dans la préparation de ces données afin que des recommandations d’action ou des décisions d’entreprise puissent être dérivées de l’analyse des données.

Comment devient-on Data Scientist ?

Le Data Scientist est désormais une profession populaire et certaines Universités et Grandes Écoles proposent des cours spécialisés en science des données. Il existe également des formations spéciales et des cours à temps partiel. De plus, le sujet de la « Data Science » fait partie de certains cours d’informatique. Il existe donc plusieurs manières de devenir Data Scientist. Toute personne intéressée par le métier de Data Scientist doit se renseigner au préalable sur la formation la plus adaptée à son profil.

Les mathématiques et l’analyse de données font partie des compétences enseignées dans de nombreux programmes d’études dans le domaine de la Data Science. Les autres compétences que les Data Scientists acquièrent au cours de leurs études sont les méthodes et les technologies d’acquisition de données. Ils apprennent également à enregistrer, traiter et visualiser les données.

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Où devenir Data Scientist ?

Il existe plusieurs façons d’atteindre cet objectif de carrière. Les mathématiciens, les informaticiens de gestion, les économistes ou les statisticiens ont de bonnes chances s’ils entreprennent une formation complémentaire après avoir terminé leurs études. Certains prestataires proposent des formations ciblées et souvent très pratiques, à l’instar de DataScientest qui propose une formation continue (9 mois) ou une formation bootcamp (11 mois) avec un cursus bien complet. Les programmes de formation peuvent aussi mener à un objectif de carrière.

Toute personne ayant déjà effectué un apprentissage dans le secteur informatique et pouvant justifier d’une expérience professionnelle pertinente a également la possibilité de suivre un cours à distance dans le domaine de la Data Science et du Big Data dans des Grandes écoles (ENSAE ParisTech, ENSAI, ESILV Paris La Défense…) ou des Universités (Université de Reims Champagne-Ardenne, Université Lumière Lyon 2…). Les personnes qui changent de carrière ont également de bonnes chances de devenir Data Scientist après avoir terminé leur formation.

Quelles compétences sont importantes pour les Data Scientists en herbe ?

Étant donné qu’un Data Scientist travaille pour une grande variété de départements spécialisés dans une entreprise, il est particulièrement important qu’il ait de bonnes compétences en communication. Parce qu’en tant que Data Scientist, il doit travailler avec d’autres collègues qui ne connaissent pas les exigences et les procédures impliquées dans la collecte et le traitement des données. Par conséquent, il doit être capable de bien échanger avec ses collègues d’autres domaines et répondre à leurs questions.

Un Data Scientist doit se familiariser avec les objectifs de l’entreprise et les différents services spécialisés. Ainsi, il pourra collecter et traiter les données de manière ciblée et d’en présenter les résultats aux services spécialisés.

De plus, un Data Scientist doit aimer mettre de l’ordre dans le chaos. Une grande partie des données collectées ne sont pas structurées et doivent donc être manipulées ou traitées afin que des informations puissent être tirées des données.

Par ailleurs, il y a également des connaissances spécifiques qu’il doit acquérir :

  • Maîtriser les mathématiques et les statistiques
  • Maîtriser les langages de programmation
  • Maîtriser les méthodes analytiques
  • Être à l’aise dans la communication
  • Avoir une connaissance des affaires

Quel est le salaire d’un Data Scientist ?

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Il est souvent difficile de donner des détails précis sur le salaire d’un Data Scientist, car de nombreux facteurs, notamment les connaissances et les qualifications, jouent ici un rôle. Pour le salaire de départ, les diplômés ont des perspectives salariales entre 38 000 et 42 000 euros bruts par an. La taille de l’entreprise et le secteur d’activité jouent également un rôle dans le salaire de départ. Le salaire d’une grande entreprise sera probablement plus élevé que celui d’une start-up. Plus tard, avec 5 ans d’expérience, le salaire moyen peut varier de 46 500 à 55 500 euros bruts par an. En effet, l’expérience professionnelle et la spécialisation peuvent conduire à des salaires élevés. Par exemple, plus de 10 ans d’expérience peut valoir au final plus de 90 000 euros bruts par an.

La raison de ces rémunérations assez conséquentes est qu’il y a une pénurie de Data Scientists expérimentés dans le monde. Toutefois, les perspectives d’un salaire supérieur à la moyenne sont bonnes, même pour les jeunes professionnels.

Les comparaisons salariales dans ce domaine sont difficiles au-dessus du seuil de revenu, car la base de données est insuffisante. Lorsqu’on compare les salaires, il y a souvent un manque de taille d’entreprise et de diversité des secteurs dans lesquels travaillent les Data Scientists.

Pourquoi c’est payant de devenir Data Scientist ?

Les tâches et les domaines d’application sont très larges. À l’avenir, il y aura de nombreuses tâches et postes pour les Data Scientists, en particulier lorsqu’il s’agira de développer davantage les possibilités techniques : l’Intelligence artificielle et les algorithmes. Par conséquent, les perspectives de carrière peuvent être trouvées, par exemple, dans la gestion informatique des entreprises et dans les entreprises dont les modèles économiques sont basés sur des données. Alors que l’importance des mégadonnées et de la science des données continuera d’augmenter à l’avenir, les Data Scientists sont en demande.

En outre, la numérisation comporte de nombreux défis. Par conséquent, les experts du Big Data et de la Data Science doivent de plus en plus se familiariser avec des sujets tels que la sécurité informatique, la protection des données et la qualité de l’information. Ils doivent également être bien informés sur les modèles commerciaux numériques.

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