Considéré comme un poste à haute responsabilité, le métier de data scientist est désormais en vogue. Il s'agit d'une profession diva de l’analyse et de la gestion de données massives. Cette mission est confiée à des spécialistes des statistiques, des chiffres et des programmes informatiques. Collaborant avec des entreprises, ces grosses têtes aident leurs clients à prendre des décisions.
Description du métier
Responsable du croisement de données de la société qui l’emploie, le data scientist doit promettre une valeur ajoutée. Les prestations qu’il fournit doivent aider à la prise de décisions opérationnelles ou stratégiques. Collaborant de près avec les autres services de la société, ce spécialiste conçoit des algorithmes et des prototypes permettant de collecter, de stocker, de traiter ou encore de renvoyer les données. Dans un premier temps, il est tenu de traduire un problème business en problème statistique ou mathématique. Le data scientist doit ensuite trouver les sources d’informations pertinentes et donner des conseils sur les Bases de données (BDD) à travailler.
De manière générale, le data scientist a une vision plus élargie des données. Il est chargé de croiser des informations de plusieurs sources. Combinant une triple compétence, à savoir l’expertise informatique, statistique et la connaissance de BDD, le spécialiste dispose d’une expérience probante dans le secteur d’activité.
Occupant une place stratégique au sein de l’entreprise, le data scientist fournit un travail d’analyse bien élaboré. La profession exige d’ailleurs un grand sens de l’organisation. Rigoureux, ce spécialiste des chiffres doit avoir une réelle passion pour son métier. Il est largement impliqué au développement du big data. Le data scientist est souvent recruté par les grandes enseignes, les industries, les commerces, les firmes dans le secteur de la finance et les organismes médicaux.
Formations à suivre
Faisant preuve de professionnalisme, le data scientist dispose d’un bagage intellectuel élevé. Près de 88 % des datas scientists sont titulaires d’un diplôme de master au minimum et environ 46 % d’entre eux possèdent un doctorat. Ces compétences s’avèrent obligatoires afin d’approfondir les connaissances nécessaires pour l’exercice du métier. La plupart des professionnels ont suivi une formation en statistiques et mathématiques, bien que d’autres aient intégré des écoles d’ingénieurs.
En France, nombreux sont désormais les instituts supérieurs qui forment les candidats pour le métier de data scientist. Celui-ci est accessible avec des masters spécialisés, des masters of science, des masters universitaires, des MBA et des spécialisations de 3e année. Se divisant en trois catégories, les cursus permettent aux impétrants d’acquérir les bases essentielles sur la profession. Parmi les établissements proposant une formation en data scientist figurent Ensae, Ensai, Télécom ParisTech, Epita et Eisti. Pour les formations universitaires, Louis-Lumière Lyon-II propose un M2 en data Mining, parcours Business Intelligence et Big data. Par ailleurs, on recense des organismes de formation spécialisés comme DataScientest. Fondé en 2015, l’établissement fait partie des leaders des formations en data science en France. En contrepartie de frais supplémentaires, le cursus peut faire valoir une co-certification par la Sorbonne.
Qualifications et rôles
Soumis à la croisée de nombreux métiers, le data scientist n’a pas une place particulière dans la structure qui l’emploie. Selon l’entreprise, notamment le département qui mène le projet Big data, le professionnel peut être rattaché à la direction des systèmes d’information, au service marketing ou encore au département financier. En tout cas, le spécialiste entretient une étroite collaboration avec les différents services de la firme. Il travaille avec les statisticiens, les informaticiens, les data analysts, les data miners, les chefs de produits et les directeurs marketing.
Les rôles et attributions du professionnel se concentrent sur l’architecture ainsi que le sens ajouté aux données informatiques. Disposant d’un grand sens de la créativité, le data scientist conçoit les outils dédiés à structurer et à traiter les informations. Il imagine alors le mode d’exploitation des données. Vis-à-vis de sa mission de consultance, le spécialiste se soumet à une grande faculté d’adaptation pour tous les secteurs d’activité. Il doit avoir des connaissances élargies sur les statistiques et les méthodologies applicables à tous les contextes.
En plus d’être un statisticien, le spécialiste est avant tout un technicien. Ses prestations visent à optimiser la rentabilité et la performance de l’entreprise. Ce professionnel doit disposer de solides compétences en mathématiques, en modélisation, en statistique et en analyse de données.
Rémunérations et évolutions de carrière
En 2017, le métier dominait le marché de l’emploi américain. Classée parmi les métiers les mieux payés de tous, la profession générerait près de 110 000 $ de revenus. En France, un data scientist débutant touche entre 45 000 et 50 000 € par an. Avec la diversité de formations, les entreprises ont toutefois du mal à trouver de profil qualifiés.
Très évolutif, le métier ne risque pas de se dissiper pour les années à venir. Au même titre que l’utilisation des outils et données analytiques, les efforts des data scientists se verront augmenter dans le futur proche.