Comment devenir data scientist ?
Découvrez tout ce qu’il faut savoir pour devenir data scientist, des missions et des responsabilités confiées à ce spécialiste du big data en passant par les formations et les compétences requises pour exceller dans ce métier.
Qu’est-ce qu’un data scientist ?
Un data scientist est un professionnel spécialisé en big data. Très polyvalent, il est responsable de la collecte, de l’analyse et de l’interprétation de quantités massives de données.
Pour y parvenir, le data scientist doit posséder de nombreuses compétences techniques avancées dans plusieurs domaines, tels que l’informatique, les mathématiques et les statistiques. En outre, il doit maîtriser certains outils technologiques analytiques avancés, comme la modélisation prédictive ou l’apprentissage automatique.
En entreprise, le rôle du data scientist est de développer des hypothèses et de relever des tendances qui ont une plus-value commerciale pour l’organisation. Ces tendances, obtenues grâce à l’utilisation de grandes quantités de données, sont très utiles pour prendre des décisions stratégiques à moyen et long terme. Il est notamment possible de prédire le comportement des clients et d’identifier de nouvelles opportunités commerciales encore mal exploitées sur le marché.
Quelles sont les missions d’un data scientist ?
Dans le cadre de sa fonction, le data scientist doit réaliser un large éventail de missions diverses et variées afin de permettre à l’entreprise d’analyser efficacement ses données et de développer des stratégies commerciales pertinentes et rentables.
Parmis les principales missions du data scientist, nous pouvons citer :
- collecter, trier et analyser des données récoltées par l’entreprise afin d’en retirer des informations exploitables stratégiquement ;
- déployer des modèles afin de prévoir des tendances et déceler des opportunités sur le marché de l’entreprise ;
- concevoir et utiliser des algorithmes complexes afin de rendre l’analyse des données et l’extraction d’informations pertinentes plus rapide et facile ;
- analyser les méthodes de récolte et d’analyse des données et émettre des recommandations afin d’optimiser ces processus ;
- rédiger des rapports écrits qui sont compréhensibles par toutes les parties prenantes du projet afin de communiquer ses observations et ses recommandations ;
- résoudre les problèmes rencontrés par le client en utilisant des techniques et des outils axés sur l’analyse de données ;
- etc.
Quelles sont les différences entre le métier de data scientist et le métier de data analyst ?
Bien que les métiers d’analyste de données et de scientifique de données consistent tous les deux à trouver des modèles et des tendances à partir de grandes quantités de données afin d’aider une organisation à prendre des décisions stratégiques, il existe plusieurs différences entre ces deux spécialistes du big data.
De manière générale, un data scientist est un professionnel qui dispose de compétences techniques plus avancées et de plus d’expérience sur le terrain qu’un data analyst. Dès lors, le data scientist a généralement plus de responsabilités au sein d’une entreprise.
Tandis qu’un data analyst va davantage travailler en collaboration avec des équipes qui ont déjà des questions et des objectifs définis, le data scientist doit formuler lui-même des questions qui sont stratégiquement pertinentes pour booster les performances de l’entreprise. Il doit donc avoir un sens aigu des affaires pour savoir comment travailler efficacement.
Enfin, le data scientist doit utiliser plus régulièrement le machine learning, des modèles prédictifs et des algorithmes très complexes afin de trier et analyser rapidement de grandes quantités de données chiffrées et statistiques d’une entreprise.
Pourquoi devenir data scientist ?
La demande en data scientist s’est considérablement accrue au cours de ces dernières années en raison des quantités toujours plus importantes de données récoltées par les entreprises. Il est donc particulièrement intéressant de devenir data scientist.
Ces quantités massives de données, qu’elles soient structurées ou non, contiennent des informations qui ont une valeur inestimable pour la plupart des organisations. De nos jours, il est devenu presque indispensable de prendre des décisions basées sur les données afin de rester concurrentiel au sein de son marché.
Les entreprises qui ne suivent pas cette tendance prennent le risque de perdre des parts de marché au profit de leurs concurrents qui exploitent leurs données avec l’aide de data scientists.
Le marché du métier de data scientist : une demande forte avec une offre encore faible
Le marché du métier de data scientist se porte très bien et offre de nombreuses opportunités de carrière. Pour preuve, la plupart des étudiants en science des données sont déjà engagés par de grandes entreprises avant même d’avoir obtenu leur diplôme.
Les deux raisons principales qui font que le marché du métier de freelance data scientist se porte si bien sont la demande croissante et le manque de professionnels compétents et expérimentés disponibles.
La cybersécurité, le commerce électronique ou la finance sont quelques-uns des secteurs d’activité qui recrutent le plus de data scientists pour gérer leurs données. Néanmoins, la science des données est une discipline qui peut apporter des bénéfices à n’importe entreprise, quel que soit son secteur d’activité ou sa taille.
Des salaires très attractifs
Grâce à la forte demande des entreprises en data scientists, les entreprises sont prêtes à payer des salaires très attractifs pour recruter les professionnels les plus compétents. Il est donc très intéressant d’un point de vue rémunération de devenir data scientist.
En France, un data scientist peut être payé entre 40 000 et 80 000 euros brut par an en fonction de son expérience et des missions qui lui sont confiées dans le cadre du projet. Un data scientist junior (0 à 2 années d’expérience) peut espérer obtenir un salaire compris entre 40 000 et 50 000 euros brut par an. Un data scientist confirmé (2 à 5 ans d’expérience) touche généralement un salaire compris entre 50 000 et 60 000 euros brut par an. Un data scientist senior, avec au moins 5 ans d’expérience, peut aisément atteindre un salaire de 80 000 euros brut par an.
En tant que freelance, un data scientist facture généralement un TJM (tarif journalier moyen) compris entre 300 et 800 euros par jour.
Quel formation pour devenir data scientist ?
Pour devenir data scientist, il est généralement nécessaire de suivre une formation de type Bac+5 dans l’un des domaines suivants :
- le marketing ;
- les mathématiques ;
- les statistiques ;
- l’informatique.
Un diplôme en ingénierie informatique ou un master avec une spécialisation dans le big data sont les formations à privilégier pour exceller dans la profession.
De nos jours, certains établissements proposent également des formations spécifiquement conçues pour devenir data scientist à la suite d’un premier cycle dans l’un des domaines cités ci-dessus. Ces formations sont majoritairement destinées aux personnes qui souhaitent développer leurs connaissances en apprentissage automatique ou en deep learning.
Cependant, cette formation convient davantage aux étudiants ayant déjà acquis certaines compétences en programmation et en mathématiques.
Comment se reconvertir et devenir data scientist ?
Il est possible de se reconvertir et devenir data scientist en cours de carrière. Il est néanmoins fortement recommandé d’avoir certaines compétences techniques en informatique et en mathématiques pour se lancer dans une carrière de data scientist.
Quelles sont les compétences techniques à acquérir pour se reconvertir et devenir data scientist ?
Voici les principales compétences techniques à acquérir pour devenir data scientist.
La maîtrise des langages de programmation R et Python – Les langages de programmation permettent au data scientist de traiter efficacement des quantités importantes de données non structurées. Tandis que le langage R est davantage utilisé pour résoudre des problèmes statistiques complexes, Python permet d’analyser et de classifier des quantités massives de données de manière simple et rapide. Ces deux langages sont indispensables pour devenir data scientist.
La maîtrise de certains concepts mathématiques – Il est nécessaire de savoir utiliser plusieurs concepts mathématiques, tels que les notions de moyenne, d’écart-type ou de médiane pour devenir data scientist et être capable d’analyser et retirer des informations pertinentes d’un ensemble de données. Des connaissances avancées en probabilités permettent de repérer des tendances sur le marché à partir des données. Enfin, il est requis d’avoir des notions en algèbre linéaire pour maîtriser le machine learning, compétence très recherchée par les grandes entreprises.
Savoir utiliser des outils analytiques – Le langage SQL est très utilisé en science des données, car il permet de communiquer avec les bases de données et d’extraire des données exploitables. D’autres outils d’analyse, comme Apache Spark, permettent au data scientist d’utiliser des algorithmes disponibles dans la libraire d’apprentissage automatique et gagner un temps précieux.
L’apprentissage automatique – La mise en place de solutions d’apprentissage automatique, également appelé machine learning, est une compétence essentielle pour devenir data scientist et savoir traiter rapidement de très grandes quantités de données.
Quelles qualités doit-on avoir pour devenir data scientist ?
En plus des nombreuses compétences techniques requises pour devenir data scientist, il est important d’avoir certaines qualités interpersonnelles. Sans ces qualités, même les professionnels très qualifiés ne sont pas capables de mener à bien leurs missions au sein d’une organisation.
Avant tout, il faut avoir le sens de la communication pour devenir data scientist et être capable de s’exprimer clairement avec l’ensemble des services de l’entreprise. En outre, un data scientist doit maîtriser l’anglais technique lié à son métier et connaître le secteur d’activité de l’entreprise cliente avec laquelle il collabore. Sans une bonne compréhension du fonctionnement du secteur d’activité, le data scientist n’est pas en mesure de soulever des questions pertinentes et d’analyser les données efficacement.
Enfin, il est recommandé d’avoir le sens du détail afin d’analyser correctement les données et de savoir travailler en équipe pour devenir data scientist.
Comment devenir data scientist freelance ?
Avant de commencer à rechercher des entreprises clientes pour lesquelles travailler, un data scientist freelance doit posséder toutes les compétences et les qualités interpersonnelles expliquées ci-dessus.
Il est impossible de trouver une entreprise cliente prête à octroyer l’accès à ses données sensibles à un professionnel freelance qui ne dispose d’aucune formation, ni d’expérience sur le terrain.
Comment trouver ses premiers clients en tant que data scientist ?
La recherche de clients a l’avantage d’être plus simple en tant que data scientist que pour d’autres métiers de l’informatique et des nouvelles technologies en raison de la forte demande et du manque d’offres sur le marché de l’emploi.
La solution la plus simple pour tenter de décrocher un premier emploi et devenir data scientist consiste à faire appel à son entourage, comme ses anciens camarades de classe ou ses proches. Débuter sa première mission et devenir data scientist freelance sur base d’une recommandation d’un proche est un atout considérable.
Il est également possible de se rendre sur des plateformes freelances. Ces dernières sont spécialisées dans la mise en relation d’entreprises clientes avec des travailleurs freelances. Il s’agit d’une méthode simple et rapide pour trouver ses premières missions et devenir data scientist freelance.
