Découvrez tout ce que vous devez savoir sur le métier de Data Scientist : rôle, responsabilités, compétences, salaire, formations existantes...
Avec l’essor du Big Data, les entreprises disposent aujourd’hui d’un immense volume de données. Afin de les analyser, de leur donner du sens et d’en dégager des informations exploitables, elles font appel aux scientifiques des données.
Un Data Scientist est un expert en analyse de données, capable de résoudre des problèmes complexes grâce à sa curiosité et ses compétences techniques. Son rôle est de révéler la véritable valeur des données.
Quelles sont les missions du Data Scientist ?
Le Data Scientist a plusieurs responsabilités principales. Avant tout, et comme son titre l’indique, le data scientist est un scientifique, on attend de lui de mettre sa science des données au profit de l’entreprise. Son rôle est de résoudre les problèmes de son entreprise grâce à l’analyse de données. Il traite, analyse et modélise les données puis interprète les résultats.
Il est chargé de déterminer la meilleure manière de répondre aux besoins métier et les données nécessaires à leur mise en oeuvre.
Il définit les algorithmes d’analyses les plus pertinents pour répondre aux différents besoins et développe des modèles descriptifs et prédictifs.
Il devra réaliser une veille sur les modèles d’analyse de données et savoir partager les meilleures pratiques avec le reste de l’équipe.
Enfin, il peut être chargé de collecter de larges volumes de données non structurées pour les transformer dans un format exploitable. Toutefois, il est souvent épaulé par le Data Engineer dans cette tâche.
La fiche métier Data Scientist :
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Quels sont les rôles et responsabilités du Data Scientist ?
Le Data Scientist a plusieurs responsabilités principales. Il est chargé de collecter de larges volumes de données non structurées, et doit ensuite les transformer dans un format exploitable. Toutefois, il est souvent épaulé par le Data Engineer dans cette tâche.
Son rôle est aussi de résoudre les problèmes de son entreprise grâce à l’analyse de données. Il traite, analyse et modélise les données puis interprète les résultats.
En identifiant des tendances et des patterns, il est en mesure de détecter les points forts et les points faibles de l’organisation. L’entreprise peut ensuite s’appuyer sur les résultats des analyses pour prendre de meilleures décisions, ou pour créer de nouveaux services et produits répondant aux attentes des consommateurs.
Quelles les sont les compétences du Data Scientist ?
Le Data Scientist est à la fois mathématicien et expert en informatique. Pour analyser les données, il utilise différents langages de programmation comme Python et R.
Le scientifique des données maîtrise aussi les statistiques. Contrairement au Data Analyst, il exploite également les techniques d‘intelligence artificielle pour l’analyse de données telles que le Machine Learning, le Deep Learning et l’analyse de texte.
Un Data Scientist doit aussi savoir interagir avec les bases de données et autres solutions de stockage d’informations telles que les Data Warehouses ou les Data Lakes. A l’ère du Cloud, il doit aussi connaître les principales plateformes comme AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud.
Ce professionnel est aussi capable de créer des programmes permettant d’automatiser les tâches les plus répétitives. Par ailleurs, il est doué d’un talent pour identifier les problématiques et les tendances.
Afin de partager les résultats de ses analyses avec les décideurs et les autres employés de l’entreprise, il doit aussi être doté de compétences en communication et d’un esprit collaboratif. Les techniques de » Data Visualization » lui permettent de présenter ses découvertes de façon graphique.
Gardez à l’esprit que chaque entreprise confiera des tâches différentes à ses Data Scientists. Dans certains cas, le scientifique sera épaulé par des analystes et des ingénieurs. Dans d’autres, il devra tout faire seul et maîtriser les techniques de pointe comme le Machine Learning.
Quels sont les outils du Data Scientist ?
Le Data Scientist est chanceux en un sens, car il n’a pas besoin d’énormément d’outils pour exercer. Son principal allié est le code, il privilégiera des langages de programmation tels que Python ou R qui disposent de librairies permettant d’à peu près tout faire.
Il éditera son code sur des notebooks Jupyter, ou bien sur d’autres environnements de développement (IDE) Python tels que Pycharm. Quelques librairies indispensables sur Python sont à connaître : Matplotlib et Seaborn pour la visualisation, Pandas et Numpy pour la gestion des données et le preprocessing et Scikit-learn pour l’implémentation des méthodes de Machine Learning. Les plus expérimentés travailleront avec Tensorflow et Pytorch pour implémenter des modèles de Deep Learning.
Le Data Scientist peut se satisfaire de ces outils pour une grande majorité de son travail, si cependant il est amené à travailler avec des données conséquentes, ou des calculs coûteux en temps il existe quelques outils qu’il est bon de connaître. Pour n’en citer que les plus connus, on peut se servir des services AWS tels qu’Athena pour effectuer des requêtes SQL, S3 pour le stockage de données et EC2 pour déployer des machines virtuelles plus ou moins performantes.
Quels sont les salaires et débouchés du Data Scientist ?
Le métier de Data Scientist offre de nombreuses opportunités. Selon une étude menée par le Bureau of Labor and Statistics des Etats-Unis, le nombre d‘offres d’emploi devrait augmenter de 16% par an d’ici 2028.
Des entreprises de toute envergure et de toutes industries recherchent activement des Data Scientists d’élite. C’est par exemple le cas de géants de la technologie comme Google, LinkedIn ou Amazon.
Aujourd’hui, les scientifiques des données se voient souvent confier des responsabilités de manager comme le calcul des retours sur investissement, la planification financière ou la gestion de budget.
Le salaire d’un Data Scientist est généralement élevé, mais dépend du niveau d’expérience, de l’entreprise et de son emplacement géographique. Aux Etats-Unis, selon Burtchtworks, le salaire moyen est de 118 370 $ par an voire 171 755 $ par an pour un profil senior.
En France, selon Payscale, le salaire moyen est d’environ 45 000€. Selon une enquête plus récente, menée en juillet 2020 par DataScientest auprès de 30 entreprises du CAC40, un débutant peut gagner entre 35 000€ et 55 000€ par an. Avec un peu d’expérience, il pourra toucher de 45 000€ à 60 000€ par an.
Vous connaissez maintenant le métier de Data Scientist. Pour acquérir les compétences requises afin d’exercer ce métier, plusieurs choix s’offrent à vous.
Il existe des cursus universitaires, mais aussi des formations en ligne. Dans ce domaine, DataScientest est le leader français et délivre des diplômes co-certifiés par l’Université de la Sorbonne.
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