Le métier de Data Scientist consiste à collecter, traiter, analyser et exploiter les données massives, communément appelées “big data”, dans le but d’améliorer les performances d’une entreprise. En combinant des compétences en statistiques, informatique et marketing, le Data Scientist joue un rôle clé dans la prise de décision et la création de modèles prédictifs.
Les principales missions du Data Scientist
Le Data Scientist travaille généralement au sein de la direction des systèmes d’information (DSI) d’une entreprise. Son objectif principal est d’analyser et d’exploiter toutes les données clients, prospects ou employés collectées par l’entreprise à partir de différents canaux. Il traduit ensuite les problèmes commerciaux en problèmes mathématiques et statistiques, afin de fournir des rapports et des algorithmes permettant d’orienter les décisions de gestion et d’améliorer les performances et les stratégies marketing. Il collabore également avec les équipes métiers telles que le marketing, la finance et les commerciaux pour assurer l’impact positif de son travail sur l’activité globale de l’entreprise.
Les missions du Data Scientist sont variées, notamment :
- Identification des outils d’analyse ;
- Définition de solutions de stockage des données ;
- Recueil et analyse des données pertinentes ;
- Construction d’algorithmes pour améliorer les résultats de recherche et de ciblage ;
- Élaboration de modèles de prédictions pour anticiper les évolutions ;
- Création de tableaux de bord adaptés ;
- Veille technologique.
Formation et profil pour devenir Data Scientist
Pour devenir Data Scientist, il est généralement nécessaire de suivre une formation de niveau Bac +5 en informatique, statistiques, marketing ou big data. Cette formation peut être obtenue dans une université, une école d’ingénieurs (MINES ParisTech, ENSI, ENSAE Paris, etc.) ou une école de commerce (ESSEC, HEC, etc.).
Le Data Scientist doit posséder une triple compétence en informatique, marketing et statistiques. Il doit maîtriser les algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning), les langages de programmation et les outils de data management tels que SAS, SPSS, SAP, Python, R, Excel et Access. De plus, il doit avoir une bonne compréhension des bases de données (SQL, no-SQL) et des outils de web analyse comme Omniture et Google Analytics.
En plus de ses compétences techniques, un Data Scientist doit avoir un esprit d’analyse lui permettant de comprendre les problématiques commerciales de l’entreprise. Il doit être rigoureux, organisé et précis, et avoir d’excellentes capacités de communication pour rendre son travail compréhensible par tous et convaincre les décideurs. La maîtrise de l’anglais technique est également indispensable dans ce domaine.
Perspectives de carrière du Data Scientist
À l’ère du big data et de l’augmentation constante des données stratégiques à exploiter, les perspectives de carrière en tant que Data Scientist sont nombreuses. Les opportunités d’évolution se trouvent notamment dans les secteurs des services financiers, des nouvelles technologies, du conseil, de la santé et de l’industrie.
Selon l’entreprise, après quelques années d’expérience, un Data Scientist peut évoluer vers des postes de Data Scientist Senior, Chief Data Scientist ou Lead Data Scientist, qui impliquent des responsabilités managériales.
Rémunération du Data Scientist
La rémunération d’un Data Scientist varie en fonction de son expérience. Un Data Scientist avec 2 à 5 ans d’expérience peut espérer gagner entre 40 000 € et 50 000 € bruts annuels, tandis qu’un profil senior avec 5 à 15 ans d’expérience peut prétendre à une rémunération allant jusqu’à 80 000 €.
- De 2 à 5 ans d’expérience : 45 000 € à 60 000 €
- De 5 à 15 ans d’expérience : 60 000 € à 80 000 €
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