Data Scientist
À mesure que la quantité de données créées et utilisées augmente à un rythme exponentiel, leur collecte, tri et analyse se complexifient. Voilà pourquoi les entreprises s’intéressent à des profils spécifiques – Data Analyst, Data Scientist ou Data Engineer par exemple – de manière à pouvoir prendre des décisions stratégiques de plus en plus axées sur les données.
Une double tendance se dessine :
- Une pénurie avérée d’experts dans le domaine de la tech : selon QuantHub, 85 millions de spécialistes manqueront d’ici 2030 sur le marché.
- Une demande croissante de la part des entreprises en quête de recrues en Big Data, entraînant une multiplication des offres d’emploi dans ce secteur.
Niveau d’études
Bac +5/8 en Écoles d’ingénieurs, de commerce, ou universités. Parcours Finance, statistiques, marketing et informatique, spécialité Big Data
Compétences
- Mathématiques et algorithmie : algèbre linéaire, probabilités, statistiques, etc.
- Machine Learning et Data Mining
- Programmation C avec langage Python
- Langage de programmation statistique R
- Anglais courant, lu écrit et parlé
Technologies employées
- Bases de données SQL et NoSQL : MongoDB, Hadoop
- Langages R, Python, C
- Plateformes Cloud
- Outils de web analyse : Google Analytics, etc.
- Intelligence Artificielle
Savoir-être
- Passionné par le traitement de l’information et les problématiques Big Data
- Curiosité intellectuelle et ouverture d’esprit : Veilleur dans l’âme, prêt à découvrir et envisager des choses inédites
- Art de remise en question
Objectifs
Transformer la data brute en données exploitables pour l’entreprise (avec une vision business à la clé)
Concevoir des algorithmes pour savoir quelles données récolter, les méthodes de récolte, leur utilité, etc …
Missions & Responsabilités
- État de l’art : Analyse et veille technologiques des algorithmes existants
- Prototyper les algorithmes de recherches et de traitement d’information
- Conception et implémentation des algorithmes
- Suivi technique, maintenance et définition des solutions adaptées
- Rédaction de documentation de l’algorithme (et éventuellement dépôt de brevet)
Structures & Services
- Startups et grands groupes
- Service Data Science ou Big Data, rattaché au CTO
Quelle est la définition du métier de Data Scientist ?
Créé par deux ingénieurs de Facebook et LinkedIn en 2008, le terme « Data Scientist » a conquis le monde professionnel. À la fois expert en statistiques, informatique et marketing, le Data Scientist est un cadre supérieur chargé de la gestion et l’analyse des « données massives » (Big data). A ce titre, le Data Scientist a une vision transversale des données. Avec ce spécialiste des chiffres, statistiques et programmes informatiques, les données d’une entreprise sont exploitées pour extraire des informations susceptibles d’aider à la prise de décision. Ainsi, le Data Scientist facilite la résolution de problèmes liés au traitement de millions d’informations.
Compétences requises, missions, formations, salaires, perspectives d’évolution de carrière, etc. : nous vous disons tout sur les aspects du métier de Data Scientist.
Quels sont les parcours de formation à envisager pour devenir Data Scientist ?
Un Data Scientist est un statisticien devenu agile, spécialiste des bases de données et de l’informatique, et doté d’un sens aigu des affaires. Pour être Data Scientist, il faut être titulaire d’un bac+4 ou bac+5 en informatique, gestion, statistiques ou marketing. Les écoles les plus connues en France sont notamment l’ENSAE Paris Tech, Télécom Paris Tech, Télécom Nancy ou encore l’INP et GEM à Grenoble. En parallèle, de nouvelles écoles voient le jour comme l’IA School, première école d’intelligence artificielle. Ces formations sont accessibles après un diplôme universitaire ou un diplôme d’ingénieur en mathématiques, statistiques ou informatique.
Quels sont les compétences et savoir-être indispensables pour être un bon Data Scientist ?
Un Data Scientist doit faire preuve de rigueur et d’organisation afin de s’adapter aux procédures de l’entreprise pour assurer le suivi des données. Celui-ci dispose de plusieurs qualifications, dont les statistiques, la modélisation, l’analyse de données et l’informatique. Un bon Data Scientist est également reconnu pour ses compétences en marketing et son sens du commerce. Méticuleux, il doit être en mesure de manipuler intelligemment les données tout en respectant les règles de confidentialité. Force de proposition, ce professionnel est sans cesse à l’affût des innovations susceptibles d’améliorer les performances et la rentabilité de l’entreprise.
En ce sens, de solides compétences en mathématiques et algorithmes sont indispensables, au même titre que la maîtrise de la programmation C avec le langage Python. Il doit également être performant sur le langage de programmation statistique R et parler couramment anglais. Des compétences en bases de données NoSQL (MongoDB, Hadoop) sont appréciées. Le Data Scientist doit se montrer passionné par le traitement de l’information et les problématiques liées au Big Data. De par sa vision globale et ses interactions avec de nombreux interlocuteurs internes de l’entreprise, il est sollicité dans tous les secteurs d’activité, de la start-up au grand groupe industriel ou commercial.
Quelles sont les missions inhérentes au métier de Data Scientist ?
Le Data Scientist a pour objectif de transformer la data brute en données exploitables pour l’entreprise (avec une vision business à la clé). Il s’agit également pour lui de concevoir des algorithmes pour savoir quelles données récolter, les méthodes de récolte, leur utilité, etc… Il est donc responsable de l’analyse et de la veille des algorithmes existants, et s’occupe également de prototyper les algorithmes de recherches et de traitement de l’information. Il conçoit et implémente ensuite ces algorithmes et réalise le suivi technique et la maintenance. Il rédige la documentation de l’algorithme et éventuellement s’occupe des dépôts de brevets.
Quel est le salaire du Data Scientist ?
Un Data Scientist français gagnerait normalement entre 35k€ et 55k € par an, ce qui équivaut à 46k€ en moyenne. Si celui-ci a déjà un peu d’expérience, il peut toucher entre 38k€ à 50k€ par an. Par la suite, un Data Scientist confirmé gagnera entre 40k€ et 58k€ par an. En fin de carrière ce dernier pourra alors gagner de 50k€ à bien plus. A savoir, que bien que le Data Scientist soit recherché dans toutes les industries, certaines sont prêtes à proposer des salaires plus attractifs. Les secteurs les plus rémunérateurs sont notamment ceux des services Cloud, réseaux sociaux, et la finance.
Quelles sont les évolutions de carrière envisageables pour le Data Scientist ?
A l’ère du Big Data et du foisonnement grandissant de données stratégiques à exploiter par les entreprises, le Data Scientist dispose d’une évolution de carrière rapide. Par le biais d’une première expérience significative, un Data Scientist peut tout à fait aspirer à un poste de chef de projet Data ou Data Scientist Senior. Et au-delà des 5 ans d’expérience, il peut devenir Lead Data Scientist et manager une équipe de Data Scientists. Pour enfin continuer son évolution vers des poste de responsable d’un pôle Data ou de Chief Data Officer. Mais il peut également tout à fait choisir de devenir indépendant et de proposer des formations ou du conseil pour les entreprises.
Baromètre des salaires
en K€ / an | Paris | Grandes Villes | Régions |
---|---|---|---|
Junior 0 à 2 ans | 42 – 50 | 38 – 46 | 35 – 45 |
Confirmé 2 à 5 ans | 50 – 58 | 46 – 55 | 40 – 50 |
Senior + 5 ans | 58 – 65 | 55 + | 50 + |
© Étude réalisée par Silkhom à retrouver sur cette page
* Salaires observés à Annecy, Bordeaux, Grenoble, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Toulouse …
Une variation d’environ 2 à 5% peut être observée entre les grandes villes
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