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Introduction

Le Data Scientist, pourquoi tout le monde en parle ?

Le profil du Data Scientist est assez récent, et déjà, le monde des affaires n’a de cesse de parler de lui. Ce spécialiste des données connaît un grand succès et les entreprises sont prêtes à tout pour trouver ces experts. En l’occurrence, de plus en plus de structures s’intéressent à l’Intelligence Artificielle (IA). En parallèle, une bonne gestion et une étude pertinente des données d’une entreprise peuvent rapporter gros. En effet, les entreprises qui collectent des données et qui les font analyser peuvent être grandement orientées dans leur prise de décision. Conscientes de cet atout, les structures sont de plus en plus friandes des Data Scientists. Pour ces professionnels, cela signifie des carrières prometteuses, avec des demandes croissantes. La production de données, elle aussi, augmente de façon exponentielle, faisant du Data Scientist la personne la plus privilégiée pour les utiliser efficacement.

CHIFFRES Clés

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Les missions d’un Data Scientist

Le Data Scientist est un spécialiste du marketing, de l’informatique et des mathématiques statistiques. Dans ses missions quotidiennes, il récolte, traite et analyse des quantités de données massives, que l’on appelle aussi la Big Data. Ces études ont un but bien précis : maximiser les résultats de l’entreprise en créant des modèles prédictifs et faciliter la prise de décision à travers l’écriture d’algorithmes.

D’un point de vue général, le Data Scientist, outre le fait d’exploiter et d’interpréter des données, traduit les différentes difficultés rencontrées par une organisation en problèmes statistiques et mathématiques. Grâce à eux, il peut fournir des rapports qui orientent les prises de décision du management et améliorent les performances globales de la structure.

Les missions de ce consultant big data sont très vastes :

  • cibler les outils d’analyse ;
  • définir des solutions de stockage des données brutes ;
  • récolter et analyser la data pertinente ;
  • écrire des algorithmes ;
  • élaborer des modèles de prédiction :
  • créer des tableaux de bord pour présenter les résultats ;
  • faire des recommandations utiles à la prise de décision ;
  • effectuer de la veille technologique, etc.

 

Les compétences d’un Data Scientist

Un bon Data Scientist doit être doté d’un minimum de compétences techniques. Il doit avoir de solides connaissances en mathématiques afin de pouvoir suggérer des recommandations et construire des produits simplement à partir de données. En parallèle, il doit également avoir des connaissances avancées en statistiques, en probabilités et en algèbre linéaire.

En outre, il doit maîtriser un ou plusieurs langages de programmation afin de pouvoir étudier d’importants volumes de données. Python fait partie des langages les plus courants. Le Data Scientist doit avoir quelques notions de Machine Learning, comprendre les requêtes SQL, la Data Visualisation et être capable de gérer des données qui ne sont pas structurées grâce à des algorithmes de deep learning.

En parallèle de ces compétences professionnelles, le Data Scientist doit également être doté de certaines soft skills indispensables dans le domaine de la science des données. En premier lieu, il doit avoir une bonne compréhension des enjeux de l’entreprise pour laquelle il travaille, en matière de marketing, de management, etc. Il doit faire preuve de curiosité et d’intuition, mais aussi savoir communiquer. En effet, il doit être capable de présenter aux autres collaborateurs les données qu’il a exploitées en vulgarisant ses propos.

 

La rémunération d’un Data Scientist

Le salaire d’un Data Scientist junior en CDI varie entre 35 000 et 38 000 euros brut annuels. Après quelques années d’expérience, il peut espérer gagner plus et toucher un salaire compris entre 45 000 et 55 000 euros brut annuels. Le Data Scientist senior, quant à lui, affiche un salaire brut annuel compris entre 55 000 et 70 000 euros.

Lorsqu’il est freelance, le Tarif Journalier Moyen (TJM) appliqué par le Data Scientist indépendant est d’environ 436 euros par jour.

Comment devenir data scientist ?

Devenir data scientist ne s’improvise pas et exige de disposer de nombreuses compétences dans différents domaines. Il est notamment indispensable d’avoir un master ou un doctorat en mathématiques, en informatique ou en science des données afin d’espérer décrocher un emploi en tant que data scientist dans une entreprise.

La plupart des universités proposent depuis peu de temps des cursus spécialisés en data science. Si votre objectif est de devenir data scientist, il s’agit de la formation idéale pour acquérir l’expertise requise pour remplir les missions inhérentes à la profession.

En plus d’apprendre à récolter, traiter et analyser des masses de données importantes, cette formation polyvalente permet aux étudiants de développer des compétences en programmation, en statistiques et en marketing.

Les titulaires d’un baccalauréat en informatique, en mathématiques ou même en marketing disposent néanmoins de bonnes bases pour devenir data scientist.

Les principales différences entre un data scientist et un data analyst

La science des données est une discipline qui inclut une multitude de professions diverses, dont les métiers de data scientist et de data analyst. Bien qu’ils partagent les mêmes missions d’exploitation et d’analyse des données pour établir des stratégies commerciales pour les entreprises, il existe plusieurs différences entre ces deux métiers du big data.

La principale différence entre un data analyst et data scientist est la manière dont ils exploitent les données récoltées par les entreprises pour terminer un projet.

Un data analyst travaille généralement avec des données structurées pour résoudre des problématiques concrètes à l’aide d’outils, tels que les langages de programmation R ou Python, des logiciels de visualisation de données et de l’analyse statistique.

Un data scientist, quant à lui, utilise davantage des techniques plus complexes afin de prévoir des tendances dans le futur et déceler des opportunités commerciales pertinentes. Il est capable de concevoir et d’automatiser des algorithmes sophistiqués de machine learning et de créer des processus de modélisation prédictive permettant de traiter des données structurées, mais également non structurées.

La majorité des offres d’emploi de data analyst exige que le travailleur dispose d’un baccalauréat en statistiques, en finance ou en informatique. En revanche, il est généralement exigé d’un data scientist d’avoir un master ou un doctorat dans l’un de ces domaines. Par conséquent, les datas scientists sont considérés comme des professionnels qui disposent de meilleures qualifications que les datas analysts.

De nombreux data scientists ont par ailleurs débuté leur carrière dans le domaine de la science des données par un emploi de data analyst. Si vous n’avez aucune expérience en science des données, entreprendre une formation en tant que data analyst est un excellent tremplin pour devenir data scientist.

Les Data Scientists créent de la valeur pour votre entreprise

Dès lors qu’une entreprise crée et collecte des données, elle peut faire appel à un Data Scientist. En effet, avec ses solides connaissances en informatique, en statistiques et en mathématiques, ce professionnel est capable de valoriser la data, qu’il s’agisse d’une base de données clients, de chiffres de vente, de comportements d’achat, d’historiques de transactions, etc.

Grâce à ses compétences, il peut transmettre les différents résultats de ses études au dirigeant d’entreprise qui peut alors :

  • optimiser ses produits et ses services afin de mieux cibler ses clients ;
  • présenter des produits ou des services plus adaptés ;
  • créer de nouvelles offres ;
  • identifier des opportunités, voire des lacunes, et réaliser certaines économies.

Pour encore plus d’efficacité, certaines sociétés font le choix de concentrer l’activité de leur Data Scientist sur une seule thématique, selon leur besoin et leur stratégie. Il peut s’agir de la relation client, du marketing, de la fixation des tarifs, de l’étude de la qualité, etc.

 

Quels profils de Data Scientists rechercher ?

Les entreprises peuvent, au choix, opter pour un seul Data Analyst ou une équipe entière dédiée à la Data Science selon ses besoins, mais aussi sa taille. De ce fait, ces experts peuvent avoir des profils différents, qui correspondent souvent aux différentes étapes de traitement des données :

  • collecte des données ;
  • recherche des données pertinentes ;
  • gestion des données ;
  • analyse de la data ;
  • visualisation des données, etc.

 

Le Data Scientist a alors un profil spécialisé sur l’une de ces tâches et peut-être qualifié de Data Miner, Data Analyst, Data Manager, etc. Finalement, tout dépend de vos besoins, mais, dans l’idéal, il est mieux d’opter pour des profils complémentaires.

Toutefois, les petites structures recrutent le plus souvent des profils polyvalents, soit un Data Scientist compétent dans toutes les phases de traitement des données évoquées précédemment. Ainsi, il s’occupe du projet de Big Data dans son ensemble et travaille en toute autonomie.

Comment trouver et garder un Data Scientist

Le marché du recrutement des profils des Data Scientists est très tendu. En ce sens, il est important de savoir trouver l’expert dont vous avez besoin et d’être capable de le garder au sein de votre entreprise.

Dans ce milieu, la concurrence est rude, et les candidats sont particulièrement exigeants. Offrez-leur donc une rémunération attractive, à la hauteur de leur savoir-faire. Ils doivent œuvrer dans des conditions avantageuses pour avoir envie de vous accompagner. Proposez-leur des montées en compétences ainsi que des formations. Sachez que la flexibilité au travail, tout comme la mobilité, sont également des facteurs attrayants.

Pour les trouver, vous pouvez opter pour des plateformes de freelance, publier votre annonce sur LinkedIn, ou faire appel au bouche-à-oreille. Une fois en entretien, vérifiez leurs compétences, hard et soft skills. L’expert choisi doit, en effet, posséder bon nombre de connaissances professionnelles en plus de certaines qualités indispensables à la bonne exécution de ses fonctions.

Le Data Scientist freelance, solution à vos problèmes

Recruter un Data Scientist en CDI peut représenter une opération chronophage et coûteuse. Les procédures sont longues et en moyenne, le cycle de recrutement d’un Data Scientist dure entre trois et six mois.

Durant cette période, vous devez, en effet, rédiger une offre d’emploi, étudier les candidatures, réaliser les entretiens puis faire votre choix final en évitant de vous tromper. Car ce type de contrat, en effet, vous engage.

Toutefois, il existe une alternative : passer par une plateforme de freelances comme LeHibou afin de dénicher un Data Scientist freelance compétent prêt à vous rejoindre. En effet, LeHibou recense plus de 50 000 consultants informatiques indépendants, parmi lesquels se trouve certainement le profil qui correspond en tout point à vos besoins.

Les candidats disponibles ont tous été présélectionnés par nos soins par le biais d’entretiens poussés. Vous aurez donc tout le loisir de choisir parmi les meilleurs profils du marché pour vous accompagner le temps d’une mission ou d’un projet spécifique.

Les prestations sont ensuite encadrées, mais aussi protégées. Notre plateforme vous assure une sécurité optimale. C’est le moyen idéal de trouver un Data Scientist rapidement, prêt à vous aider dans le développement de votre business.

C’est à vous de jouer : il ne vous reste plus qu’à vous inscrire pour rechercher le bon profil de Data Scientist, et à poster votre annonce sur notre plateforme pour obtenir des propositions d’experts qualifiés en quelques heures seulement !