Data scientist : métier, rôle, formation et salaire

Le data scientist gère et analyse des « données massives » (Big data). Il traite alors les données d’une entreprise et en extrait les informations afin de l'aider dans sa prise de décisions stratégiques. On distingue data scientist qui a une vision globale, et data analyst, qui analyse un type de données plus spécifique.

Métier, rôle et missions du data scientist

Appelé aussi consultant dataminer, analyste dataminer, ingénieur big data ou encore ingénieur data scientist, le data scientist conçoit les algorithmes adéquats et doit être en capacité de créer des modèles d’analyse pour examiner des données brutes et hétérogènes. Il s’agit en effet de données impossibles à analyser avec des outils de bases de données traditionnels. 

Un problème business doit être traduit en problème mathématique par le data scientist. Puis, il doit aller chercher des sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les modifications, repatriations, externalisations, internalisations à faire sur les bases de données. Son rôle est aussi d'imaginer des datawarehouse ou “entrepôts de données”. Il doit les évaluer, les traiter et les restituer dans le système d’information cible.

Par exemple, le data scientist peut extraire puis catégoriser et structurer les données du client afin d’en tirer une tendance permettant de mieux comprendre le comportement du client / consommateur. Une fois les données structurées, les collaborateurs du data analyst seront capables de comprendre et d’interpréter ces données.

 Une seule source de données est en général analysée par le data analyst (ou data mining) cela peut être le CRM (customer relationship management). Il réalise des études sur la base de données de l’entreprise puis il se réfère aux outils de datamining pour interpréter l’impact des actions marketing.

Le data scientist dispose d’une vue plus large et analyse des données de différentes sources qu’il croise. Il ne doit pas négliger la veille technologique et connaître parfaitement les nouvelles tendances de la technologie.

Le data scientist doit obligatoirement avoir une part de créativité, contrairement au statisticien pur et dur, afin de collecter, stocker, traiter et restituer au mieux les données de l'entreprise.

Une double compétence est également nécessaire pour exercer ce métier : connaître les statistiques et l’informatique, et avoir une expérience métier dans les secteurs professionnels qui y correspondent : finance ou marketing par exemple.

Organisation et rigueur sont indispensables pour exercer ce métier dans les meilleures conditions. En effet, l’entreprise réalise fréquemment un suivi des données et selon certaines procédures.

Outre les connaissances nécessaires en mathématiques et en statistiques, les données étant sensibles, le data scientist se doit aussi d’être discret afin de respecter la confidentialité nécessaire au respect des données.

La stratégie de l'entreprise repose en grande partie sur le travail du data scientist  et du data analyst puisqu’ils dégagent les tendances de consommation afin de déterminer le comportement et les attentes du client.

Ces experts du big data sont recrutés par les grandes entreprises, les sociétés dans le domaine de la finance, les commerces ou encore les organisations médicales et paramédicales.

Le data scientist doit maîtriser les langages de la programmation comme Python, R, Java, Julia, Pearl ou C/C++.

La “data visualization" ne doit pas non plus avoir de secret pour lui. Cette notion consiste à présenter les résultats de l’analyse de données sous forme de graphiques.

Le “Machine Learning”, utilisé pour créer des modèles prédictifs, se basant sur les données du passé pour prédire les tendances futures, est la compétence qui différencie le Data Scientist du Data Analyst.

Le Deep Learning et les réseaux de neurones artificiels sont aussi intéressants à maîtriser en tant que data scientist. Ils sont une sous-catégorie d’intelligence artificielle.

La plateforme Hadoop et la programmation en SQL sont également des notions à connaître …

Les formations

Selon des chiffres récents, 88% des data scientists sont diplômés au minimum d’un master, et 46% d’entre eux sont titulaires d’un doctorat (source : lebigdata.fr), en informatique, management, statistiques ou en marketing.

Avec un bac +3, il est possible d’occuper un poste d'assistant. Les jeunes diplômés doivent aussi avoir réalisé des stages dans le domaine afin de se professionnaliser.

Si les formations au big data sont encore discrètes, il en existe plusieurs allant de bac +3 à bac +5 et +6.

Il existe plusieurs formations à l’ESG Data & IA, avec un niveau bachelor ou un niveau mastère.

Bachelor Data & IA

ADMISSION : Post-bac / Bac+2 | DIPLÔME : Titre RNCP niveau 6 certifié | ALTERNANCE : Possible dès la 3e année

Avec un tronc commun en 1e et 2e année, il est possible de s’orienter en 3e année via une spécialité au choix :

  • Le  Bachelor Big Data et business Intelligence pour la filière plutôt technique, qui mène vers le Mastère Chef de projet Data IA,
  • Le  Bachelor Ingénieur d’affaires Data IA pour la filière commerciale, qui se poursuit par le Mastère Business Manager Data IA.

Bachelor Big Data & business intelligence

ADMISSION : Post-bac / Bac+2 | DIPLÔME : Titre RNCP niveau 6 certifié |ALTERNANCE : Possible dès la 3e année

Bachelor Ingénieur d’affaires Data IA

ADMISSION : Post-bac / Bac+2 | DIPLÔME : Titre RNCP niveau 6 certifié | ALTERNANCE : Possible dès la 3e année

Mastère chef de projet Data IA

ADMISSION : Post-bac / Bac+3 | DIPLÔME : Titre RNCP niveau 7 certifié | ALTERNANCE : Possible

Mastère Business Manager Data IA

ADMISSION : Post-bac / Bac+3 | DIPLÔME : Titre RNCP niveau 7 certifié | ALTERNANCE : Possible

 D’autres formations existent au sein de différentes écoles telles que, selon une liste non exhaustive :  

  • À bac + 3 : la Licence professionnelle métiers de l'informatique : systèmes d'information et gestion de données.
  • À bac + 5 : le Master MIAGE - méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises.
  • À bac +6  Mastère spécialisé (MS) : Big data - gestion et analyse des données massives (Télécom ParisTech) ...

Salaire et offres d’emploi

Le niveau de rémunération est déterminé par différents facteurs : ancienneté, nombre d’années d’expérience ou encore la taille de l’entreprise.

 Globalement un data scientist débutant sera rémunéré entre 35 000 euros et 38 000 euros, puis 4 ans après le début de sa carrière, son salaire peut atteindre 45 000 à 55 000 euros, voire 60 000 euros.

Le métier de data scientist est considéré comme très recherché et très bien rémunéré.

Aux États-Unis, un data scientist gagne en moyenne 110 000 dollars par an. Même si les formations dans le domaine de l’IA et la data se multiplient, les profils qualifiés ne sont pas suffisants pour le moment, aux yeux des entreprises.

Même si plus de 40% des tâches effectuées par un data scientist ont été automatisées et que la productivité a largement augmenté, la crise de la Covid-19 ayant eu un impact sur le secteur. En effet, comme en témoigne le baromètre Indeed, la publication de nouvelles offres d’emploi a chuté de 45% depuis la crise.

Perspectives d’évolution

Après avoir effectué une expérience significative, de nombreuses perspectives d’évolution s'ouvrent au data scientist. Il peut exercer les fonctions de data analyst, aller vers les services de pricing, de revenue management ou encore prendre en main le service CRM. Mais il peut également évoluer vers une fonction de chief data officer, de directeur data mining ou encore de directeur des systèmes d’information.

Note : l'école ESG Data & IA ne forme pas des data scientist. Toutefois, l'ambition de l'école est d'apporter le maximum d'informations sur les métiers de la data et de l'intelligence artificielle.

Pourquoi choisir ESG Data & IA ?

Plus de 30 ans d'expertise pédagogique

12 titres de niveau 7 reconnu par l’Etat, inscrit au RNCP

Plus de 15 000 diplômés

21 MBA ESG classés meilleurs master, Ms et MBA et 1 prix

Pédagogie orientée entreprise

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Adrian Pellegrin
Analyse d'expert
Adrian Pellegrini

COO de Factonics et Chief DataScience Officer de Blue DME

Adrian Pellegrini est un expert en intelligence artificielle et en machine learning. Il a contribué au développement de plusieurs start-up. 

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