Data scientist - Fiche métier : formation, tâches, compétences

Data scientist - Définition et fiche métier

Data Scientist - fiche métier, définition et description de poste

Le data scientist étudie et interprète de grandes quantités de données afin d'en extraire des informations utiles sur lesquelles une entreprise peut baser ses actions stratégiques. A travers l'élaboration des big data, le data scientist est en mesure de rendre compréhensibles les informations cachées dans les données et de les transformer en de nouvelles connaissances et possibilités.

La profession de data scientist est née grâce à la diffusion massive de la technologie et d'Internet : les entreprises sont aujourd'hui en mesure de recueillir une quantité énorme de données, parfois en temps réel, qu'elles peuvent analyser afin d'en tirer des informations fondamentales pour le développement de leurs activités.

Le scientifique des données doit savoir valoriser la grande quantité de données structurées et non structurées dont il dispose et identifier toutes les informations utiles à l'entreprise : tendances, évolutions, possibilités commerciales et autres données d'importance statistique.

Mais que fait exactement le data scientist ?

Le data scientist commence par recueillir les données de différentes sources – par exemple les applications commerciales comme les logiciels ERP et CRM, les bases de données, web analytics, médias sociaux, documents électroniques, données provenant de capteurs – et il structure les données hétérogènes en des données organisées et accessibles.

Il utilise donc des logiciels d'analyse des données, algorithmes, méthodes statistiques et instruments de machine learning afin de consulter les bases de données, de les interroger à l'aide de query spécifiques et d'extraire les informations utiles (data mining). Le data scientist peut ainsi identifier parmi un grand nombre de données sans importance les informations spécifiques qui représentent une valeur pour l'entreprise, en construisant des modèles de corrélation, montrant les causes, développant les scénarios et modèles prédictifs.

Ces capacités font du data scientist l'évolution d'un analyste : à la différence de l'analyste des données, il ne cherche pas uniquement la solution à un problème spécifique, mais il élabore les big data de différentes manières afin d'identifier les tendances, possibilités et points critiques cachés et inattendus qui peuvent avoir un impact important sur les activités.

Data Scientist - compétences clés

Il est donc particulièrement important que le data scientist connaisse de manière approfondie les dynamiques des activités et le fonctionnement de l'entreprise pour laquelle il travaille : cela lui permet d'identifier les défis et les problèmes auxquels il doit faire face et les solutions qu'il peut trouver lorsqu'il explore les données. Un data scientist peut par exemple aider une entreprise à mieux spécifier son secteur du marché, à segmenter son public de référence, à optimiser les stratégies de marketing ou à repenser les processus de développement des produits en se basant sur les données effectives (data-driven).

Il s'agit ensuite de rendre les informations obtenues exploitables pour les dirigeants : l'une des fonctions du scientifique des données est liée à la visualisation des données (data visualization) et à la création de rapports. À l'aide de graphiques, cartes, tableaux et diagrammes, le data scientist rend ses découvertes plus compréhensibles et utilisables, et il peut ainsi montrer la nécessité d'effectuer certaines actions pour augmenter la compétitivité de l'entreprise.

Où les data scientists trouvent-ils du travail ?

Le scientifique des données travaille le plus souvent dans les secteurs de la finance, de la vente au détail, du commerce électronique et du marketing. Il s'agit toutefois d'un profil professionnel qui se développe un peu partout : il existe des possibilités d'emploi dans les secteurs de la manufacture, de la logistique et des transports, dans les sociétés d'informatique et de télécommunications, dans les banques et les assurances, dans le domaine scientifique, dans la santé et dans l'administration publique.

Le travail du data scientist se déroule principalement au bureau, bien que certaines entreprises puissent offrir la possibilité de travailler à distance selon des heures flexibles.

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Data scientist - Tâches et fonctions

Data Scientist - tâches et responsabilités

Les principales fonctions d'un data scientist sont les suivantes :

  • Recueillir de grandes quantités de données de sources différentes
  • Organiser et structurer les données en des formes adaptées à l'analyse et l'interprétation
  • Élaborer les données à l'aide d'instruments statistiques et technologiques
  • Extraire des données des tendances et informations pertinentes
  • Visualiser les données afin de simplifier la compréhension des informations
  • Préparer des rapports afin de présenter les éléments recueillis aux responsables
  • Suggérer des stratégies et actions data driven

Comment devenir data scientist ? Formation et qualités requises

Formation Data Scientist

Les diplômes conseillés pour devenir data scientist sont une maîtrise en data science, informatique, statistiques, mathématiques, ingénierie informatique ou business administration.

La formation d'un scientifique des données est transversale : elle doit en effet permettre d'acquérir des compétences solides en informatique et programmation, techniques et méthodes de statistiques, machine learning, data mining et data visualization, ainsi que des connaissances de base en économie, marketing et organisation d'entreprise.

Pour ce qui est des connaissances en programmation, les offres d'emploi pour data scientist demandent surtout la maîtrise des langages de programmation statistique (comme R ou Python), des langages pour bases de données (comme SQL) et la capacité d'utiliser des logiciels de data management, data exploration & visualization comme SAS et Hadoop.

Le profil est complété par la connaissance des outils de Business Intelligence (BI), des principes de gestion de projet et des aspects juridiques et éthiques liés à la gestion des données et des informations, par exemple pour ce qui est du traitement des données sensibles et des normes de confidentialité.

Mais la formation du data scientist n'est jamais réellement terminée : les technologies évoluent rapidement, et les compétences des scientifiques des données doivent donc toujours être mises à jour.

Compétences d'un data scientist

Les principales compétences qui peuvent être requises à un data scientist sont les suivantes :

  • Capacité d'organiser, analyser et évaluer de grandes quantités de données (big data)
  • Connaissances des principaux DBMS (DataBase Management System)
  • Compétences en analyse statistique
  • Connaissance des langages de programmation
  • Compétences dans la sémantique et l'ontologie pour la gestion des informations
  • Connaissance des techniques et instruments de Business Intelligence
  • Compétences en gestion de projet
  • Capacités d'organisation et de gestion
  • Capacités de communication
  • Résolution des problèmes
  • Propension à la mise à jour continue

Data scientist - Débouchés et carrière

Évolution de carrière - Data Scientist

La profession étant apparue récemment, il n'existe aucun développement de carrière standard pour les scientifiques de données.

Avant de devenir data scientist, certaines personnes consolident leurs capacités techniques dans la gestion et l'analyse de grandes quantités de données en occupant le poste de data analyst, tandis que d'autres se préparent à la profession en suivant un master, un doctorat et des cours de spécialisation en data science et big data analytics.

L'on est généralement embauché comme data scientist junior puis, après quelques années d'expérience, on peut atteindre les postes senior, qui impliquent souvent la gestion de projets plus complexes ainsi que la coordination d'une équipe d'analystes, d'informaticiens et autres profils techniques, en tant que responsable de projet.

Les compétences acquises permettent également de se lancer dans une carrière dans le conseil, comme professionnel autonome ou dans des cabinets et sociétés de conseil qui proposent aux entreprises des services qualifiés pour la gestion et l'analyse des big data.

Les principaux attraits du métier de data scientist

Travailler comme scientifique des données est indiqué pour les passionnés de statistiques et programmation, qui sont à l'aise dans la gestion d'énormes quantités de données.

Mais pourquoi choisir de devenir data scientist ?

Les raisons sont variées :

Il s'agit avant tout d'une profession en grand développement, très demandée par les entreprises puisque le rôle stratégique du scientifique des données est de plus en plus reconnu et apprécié dans tous les secteurs de l'économie mais que le nombre de professionnels dans ce domaine est limité. Il existe donc de nombreuses offres d'emploi qui demandent des compétences en data science, très bien rémunérées et avec une faible concurrence.

De plus, entreprendre une carrière comme data scientist entend choisir une profession à l'avant-garde du développement technologique, entre data mining, machine learning et AI (intelligence artificielle).

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