Le terme « Data Scientist » a été créé par deux ingénieurs de chez Facebook et LinkedIn, en 2008. Il a depuis fait école et a été élu « métier le plus sexy du XXIe siècle » par la Harvard Business Review. Rien que ça !
Nombreuses sont les entreprises à la recherche de ces profils hautement qualifiés de plus en plus indispensables pour le traitement des données.
Le métier de Data Scientist – LE BIG DATA :
Le Data Scientist est un métier né grâce au Big Data. Depuis plusieurs années, les technologies du Big Data sont en plein essor et le volume de données mondiales explose. Ces deux phénomènes ont provoqué l’évolution des métiers de statisticiens et de Data Scientists ou Analysts.
Les données sont devenues essentielles pour les entreprises de toutes les industries, et ces dernières souhaitent désormais s’en remettre à des spécialistes capables non seulement d’analyser les informations, mais aussi de faire preuve de créativité et d’un talent pour générer du profit à partir du Big Data. Tel est le rôle du Data Scientist, ou scientifique des données.
Le métier de Data Scientist : Quelles sont ses missions ?
Généralement rattaché à la direction des systèmes d’information (DSI) ou au service du marketing d’une entreprise, le Data Scientist a pour objectif d’analyser et d’exploiter toutes les datas des clients, des prospects ou bien encore des employés que l’entreprise récupère via différents canaux. L’objectif est de créer des modèles prédictifs et d’aider la prise de décision par la construction d’algorithmes. Si le Data Analyst a également pour mission d’exploiter et d’interpréter les données, le Data Scientist a une vision plus globale.
Il se charge de traduire les problèmes business en problèmes mathématiques et statistiques, afin de fournir des rapports permettant d’orienter les prises de décision du management et d’améliorer les performances et les stratégies marketing. Il est souvent amené à interagir avec les équipes métiers tels que le marketing, la finance ou bien encore les commerciaux. Son travail a un impact direct sur l’amélioration de l’activité globale de l’entreprise.
Les missions de Data Scientist se décomposent en 4 axes :
– Tout d’abord, il faut que le ou la Data Scientist comprenne la problématique marketing, marché, commerciale, fidélisation clients, RH, etc.
– Dans un second temps, il faut qu’il ou elle trouve une modélisation statistique pour répondre à la problématique.
– Ensuite, il faut déterminer quelles sont les données pertinentes dont il ou elle a besoin (déjà existantes ou à récupérer via différents canaux, à consolider, modifier, etc.).
– Il ou elle doit ensuite analyser les données et restituer les résultats, de façon à ce qu’ils répondent à une stratégie (le plus souvent commerciale). Les Big data sont devenues Smart data.
Le ou la Data scientist n’est pas simplement un.e statisticien.ne, c’est aussi un.e technicien.ne puisque devant utiliser les outils informatiques mis à sa disposition, éventuellement en proposer d’autres et surtout, toujours agir dans une perspective d’amélioration de la performance et de la rentabilité de l’entreprise.
Il ou elle a donc des compétences en maths, en statistiques, en modélisation, en analyse de données, mais également en informatique. Surtout, il ou elle possède aussi un bon sens des affaires, de réelles compétences en marketing et une bonne aptitude à la communication. Il faut être « orienté.e client et business » et privilégier la connaissance de l’utilisateur final.
Les 4 activités principales du Data Scientist :
Les analyses prédictives et développement de la connaissance client
Une optimisation des actions marketing de l’entreprise
Le développement d’outils de support aux clients internes
La veille technologique sur les outils de datamining
Quelle formation suivre pour être Data Scientist ?
Il y a encore quelques années, aucune formation spécifique n’existait pour le poste de Data scientist. Les universités américaines ont lancé les leurs en premier et désormais les écoles françaises suivent le mouvement.
On peut ainsi citer l’ENSAE Paris Tech, Télécom Paris Tech, Télécom Nancy ou l’INP et GEM de Grenoble. Ces formations recrutent après un cursus universitaire ou d’ingénieur en mathématiques, en statistiques ou en informatique.
On peut également citer la chaire ESSEC/Accenture en Strategic Business Analytics ou la formation de 40 heures proposée par HEC à ses étudiants en MBA, en partenariat avec IBM.
Pour une première approche de l’activité, vous pouvez également tenter un MOOC sur le site du MIT, de Coursera ou de Big Data University.
Quel est le salaire du Data Scientist ?
Pour un Data Scientist qui sort de l’école, on part généralement autour de 38 000 euros en salaire annuel fixe brut. Au bout de 3 ans, les salaires peuvent atteindre 45 000 euros, voire plus car la progression est rapide en raison de la rareté des profils et des gains que le métier apporte à l’entreprise.
Souvent, une partie variable s’ajoute au salaire fixe.
Aux Etats-Unis, le salaire moyen annuel est de 89 000 dollars et peut facilement dépasser les 100 000 dollars au bout de quelques années.
