L’émergence du Big data est à l’origine du métier de Data scientist qui est à différencier du métier de Data Analyste dont certaines missions sont similaires.
Le Data Scientist a pour principal objectif l’analyse et l’exploitation des datas récoltées concernant divers acteurs tels que : les prospects, les clients, le personnel de l’entreprise etc.
Le Data Scientist peut travailler en collaboration avec la direction des systèmes d’information (DSI) d’une entreprise.
L’objectif est de créer des modèles prédictifs aidant la prise de décision par la construction d’algorithmes afin d’améliorer les performances globales de l’entreprise.
Qu’est – ce qu’un Data Scientist et quelles sont ses missions ?
Le Data scientist doit faire une interprétation de données complexes et désorganisées afin d’orienter les décisions stratégiques des entreprises. Il analyse les données collectées par le Big Data dans le but de répondre aux problématiques de l’entreprise.
Concrètement, le Data Scientist traduit les problématiques de l’entreprise en problèmes mathématiques et statistiques afin de guider les décisions managériales.
Il réalise souvent ses missions en collaboration avec les équipes commerciales, le département de la finance ou encore du marketing de l’entreprise.
Parmi les missions, le Data Scientist doit notamment :
● recueillir et analyser les données pertinentes pour l’entreprise ;
● définir des solutions de stockage des données ;
● identifier des outils d’analyse ;
● mettre en place de nouveaux algorithmes ;
● élaborer des modèles de prédictions ;
● prévoir les évolutions des données et des tendances ;
● créer des tableaux de bord accessibles et compréhensibles par tous les métiers ;
● assurer une veille technologique afin de suivre l’évolution des collectes de données, des fonctionnements des plateformes de traitement etc.
Évolutions professionnelles et perspectives de carrière d’un Data Scientist
Les Data Scientists sont des profils très recherchés et peuvent exercer dans des secteurs d’activités variés tels que la finance, l’informatique, l’assurance, la grande distribution ou l’ e-commerce par exemple.
Le Data Scientist peut évoluer rapidement puisque suite à ses premières expériences il peut devenir Chef de projet data ou Data scientist senior par exemple.
Généralement, une expertise de 5 années peut lui permettre de devenir Lead Data scientist ce qui consiste à manager une équipe de data scientists.
Enfin, après plus de 5 ans d’expérience il peut espérer évoluer vers les postes de Responsable pôle data ou Chief data officer.
Comment devenir Data Scientist ?
Pour devenir Data Scientist, il est possible de suivre une formation de 5 années après l’obtention du baccalauréat (bac+5).
Différentes organisations dispensent des formations spécifiques pour devenir Data Scientist.
telles que les universités ou encore les écoles de commerces possédant des spécialisations ciblées telles que : informatique, big data, statistiques, marketing notamment.
Ces dernières années, des écoles d’ingénieurs spécialisées dans le big data ont également été créées telles que l’école des Mines de Paris, l’ENSI (école nationale supérieure d’ingénieurs de la statistique et de l’analyse de l’information), ou encore l’Ensae Paris Tech (Ecole nationale de la statistique et de l’administration économique).
Qualités et compétences du Data scientist ?
Le Data Scientist doit posséder des compétences techniques et des compétences personnelles.
Parmi les compétences techniques figurent notamment :
● la maîtrise des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning)
● la maîtrise des langages de programmation (R, Python, C, C++, SQL…) ;
● les compétences en algèbre linéaire et des fonctions de plusieurs variables ;
● des connaissances en outils de data management (SAS, SPSS, SAP, Python, R, Excel, Access) et des bases de données (SQL, no-SQL) ;
● la maîtrise des outils de web analyse (Omniture, Google Analytics).
Parmi les compétences personnelles, le Data Scientist doit notamment :
● posséder un esprit d’analyse ;
● être rigoureux ;
● être organisé ;
● être précis ;
● avoir un bon relationnel et de bonne capacité de communication ;
● avoir une réelle capacité d’anticipation.
Enfin, la maîtrise de l’anglais reste une compétence essentielle pour occuper ce poste.