Le métier de Data Scientist

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Spécialiste de la science des données

Le Data Scientist, appelé aussi ingénieur Big Data, Data Manager ou Data Miner, est un spécialiste de la gestion et de l’analyse des données.

Il récupère, traite et valorise les données clients pour les mettre au service des dirigeants d’une entreprise.

Il a un rôle stratégique, puisqu’il recueille, analyse et interprète l’intégralité des données pour les exploiter à des fins utiles, notamment pour permettre les prises de décisions et l’optimisation des actions marketing.

Le Data Scientist doit avoir une excellente maîtrise des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) ainsi que des outils de data management (SAS, SPSS, SAP Infinite Insight, Access, R, Excel, Python, etc.).

Enfin, de solides connaissances en marketing et une maîtrise des bases de données SQL et no-SQL sont indispensables pour exercer le métier de Data Scientist.

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Portrait type du Data Scientist

Il trouve du travail facilement avec un bac + 5.

Il a un caractère rigoureux, organisé, précis et analytique.

Il travaille dans le secteur privé ou public, dans un bureau, en zone urbaine, en France ou à l’international, et avec des horaires en journée.

Indépendant ou salarié, il gagne entre 3 000 € et 6 000 € bruts par mois selon son expérience et sa situation géographique.

Qui recrute des Data Scientists ?

  • Entreprise

    Le travail du Data Scientist recruté en entreprise consiste en l’élaboration d’algorithmes prédictifs et préventifs des risques (banque, assurance) et d'interrogation de bases de données et reporting (marketing).

  • Indépendant

    En intervenant comme consultant indépendant, le rôle du Data Scientist freelance sera axé sur la méthodologie et les statistiques.

Quelles sont les conditions de travail du Data Scientist ?

  • Environnement de travail du Data Scientist

    Le Data Scientist travaille dans des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs d’activité. Dans l'exercice de son métier, il travaille essentiellement sur ordinateur.

    Il doit connaître les outils de Web analyse (Omniture, Google Analytics etc.), mais également les technologies HADOOP. Il a de solides compétences en programmation informatique (Java, C++…) et une bonne compréhension des structures de données.

    Il est organisé, précis et méthodique, et doit également avoir un esprit d’analyse, lui permettant d’identifier et de comprendre les problématiques.

  • Cadre hiérarchique

    Selon l’entreprise dans laquelle il travaille, le Data Scientist peut être rattaché à la direction marketing, à la direction des systèmes d’information, ou à la direction financière.

    Par ailleurs, il travaille souvent en transversal avec les différentes directions d’une entreprise et collabore avec des informaticiens, des statisticiens, des Data Analysts, des Data Miners, des Webmarketers, etc.

  • Horaires et saisonnalité

    Le Data Scientist travaille essentiellement sur des horaires de bureau en journée, mais il peut avoir une charge de travail importante, les entreprises étant submergées de données.

Salaire du Data Scientist

Le salaire du Data Scientist dépend de plusieurs facteurs : son expérience, sa capacité à élaborer des algorithmes puissants et efficaces et sa zone géographique. On observe des rémunérations plus importantes en région parisienne que sur le reste du territoire.

  • 3000

    bruts mensuels
    en début de carrière

  • 6000

    bruts mensuels
    avec de l'expérience

Quel est le profil du Data Scientist ?

Qualités majeures

Analyse, rigueur et précision sont des compétences essentielles pour exercer le métier de Data Scientist.

Le Data Scientist doit avoir une connaissance approfondie des concepts et techniques d’architecture des systèmes et réseaux. Il doit également disposer d’excellentes capacités de communication, afin de rendre son travail intelligible et de convaincre au mieux les dirigeants. Il doit maîtriser l’anglais technique et avoir une très grande rigueur dans son travail.

Enfin, des compétences en mathématiques appliquées afin de construire des algorithmes, et des compétences en gestion de projet seront également appréciées pour devenir Data Scientist.

Expérience

Les Data Scientists expérimentés peuvent très vite monter en compétence.

  • 4 /5

    Relationnel

  • 4 /5

    Indépendance

  • 5 /5

    Réflexion

  • 4 /5

    Technique

  • 4 /5

    Action

Quelle formation pour devenir Data Scientist ?

Un diplôme d’ingénieur de niveau bac + 5 ou master spécialisé Big Data Analyse, en informatique, management, statistiques ou en marketing est indispensable pour occuper le poste de Data Scientist.

Votre parcours de formation chez Studi

bachelor marketing et commercial
logo ESG Ecole de commerce
Eligible CPF
Bachelor Marketing et commercial
Bac+3
100% en ligne
Titre RNCP
bachelor marketing et communication
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Eligible CPF
Bachelor Marketing et Communication
Bac+3
100% en ligne
Titre RNCP
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logo Digital Campus
Eligible CPF
graduate developpeur web full stack
logo Digital Campus
Eligible CPF
Graduate Développeur web full stack
Bac+2
100% en ligne
Titre Professionnel

Evolution professionnelle

Après quelques années d’expérience, le Data Scientist Senior peut évoluer vers des fonctions d’encadrement pour devenir Chief Data Scientist ou Lead Data Scientist.

  • Data Marketing Scientist

    Le Data Marketing Scientist est expert en analyse quantitative et qualitative, et son rôle est d’identifier les statistiques clés du marché, d’interpréter les résultats et d’aider les responsables marketing à comprendre et manipuler les chiffres derrière leurs stratégies marketing.

    Ses missions :

    • Définir différents outils d'analyse et concevoir des tableaux de bord qui aident à la prise de décision et au suivi de la performance commerciale.
    • Traduire les données des différentes opérations pour les transformer en informations opérationnelles sous forme de synthèses, reporting et présentations.
    • Mettre en perspective les données analysées avec les orientations business globales et/ou spécifiques de l'entreprise et mesurer leur impact stratégique à moyen et long terme.
    • Définir des indicateurs décisionnels clés permettant de piloter et d'optimiser le cycle de vie du client dans un parcours multicanal.
    • Présenter les données analysées de manière claire, visuelle et pédagogique.
  • Data Analyst

    Le Data Analyst a pour rôle d’analyser d’importantes quantités de données (Big Data).

    Ses missions :

    • Réaliser des analyses statistiques et exploratoires.
    • Construire des dashboards de suivi des performances permettant la prise de décision efficace pour le business.
    • Participer à la définition, à la mise en place et à l'analyse des tests A/B.
    • Mener des études approfondies afin de mieux connaître les clients, l’offre et en proposer des modèles.
  • Data Architect

    Le Data Architect est au cœur de la conception des plateformes de données de l’entreprise et des modèles apportés par le Data Scientist.

    Ses missions :

    • Apporter ses conseils sur les choix de solutions, plateformes et technologies data à mettre en œuvre.
    • Cadrer et formaliser les besoins des clients pour les traduire en exigences techniques.
    • Réaliser des études de faisabilité technique.
    • Définir une architecture de données cible répondant aux exigences fonctionnelles et techniques.
    • Prendre part à la rédaction de cahiers des charges, dossiers d’architecture technique.
    • Garantir la cohérence technique des solutions à mettre en œuvre.
    • Designer et prototyper des architectures de données adaptées aux problématiques SI.
    • Accompagner les équipes de développement dans la mise en place des solutions préconisées.
    • Assurer une veille technologique.
    • Concevoir et animer des formations techniques sur les technologies Data.
  • Data Engineer

    Le Data Engineer développe des solutions sécurisées qui permettent de traiter un gros volume de data dans un temps limité. Il définit, développe, met en place et maintient les outils et infrastructures nécessaires à l’analyse des données.

    Ses missions :

    • Délivrer des projets Data Lake / Big Data (ingestion de sources, pipeline de traitements de données, modélisation, tests, déploiements) dans un contexte de plus en plus DevOps.
    • Comprendre les besoins des équipes digitales, principalement associées aux projets Data Science et leurs technologies et outils.
    • Évaluer les contraintes techniques (IT, sécurité, accès, outils) d’une DSI.
    • Assurer la veille technologique sur les composants d’une plateforme Datalake, Cloud.
    • Assurer la maintenance des environnements techniques et partager ses connaissances.
    • Rédiger les documents projets : design, réalisation, déploiement, etc.
  • Data Quality Manager

    Le Data Quality Manager vérifie l’exactitude et les mises à jour des données collectées, stockées et utilisées par tous les métiers de l’entreprise. Il doit assurer la standardisation de la data en créant par exemple une structure commune pour référencer tous les produits de l’entreprise.

    Ses missions :

    • Mettre en œuvre une stratégie Data Quality autour des données de référencement produits et l’animer.
    • Définir les indicateurs de qualité de données d’un périmètre et mettre en place les outils nécessaires à les superviser.
    • Extraire et manipuler un ensemble de données provenant de différents systèmes d'informations afin de pouvoir les comparer et ainsi identifier les éventuelles erreurs d’intégrités.
    • Être à l’écoute des équipes technico-fonctionnelles des processus de référencement afin de déterminer les besoins Data Quality.
    • Suivre les incidents/problèmes de production liés à la qualité de données afin de faire évoluer la stratégie Data Quality.
    • Construire un collectif pour réussir à élever significativement le niveau de qualité des données d’un périmètre.