Comment devenir data scientist ?

Le data scientist fait partie des métiers essentiels pour le développement d’une entreprise, mais aussi pour une approche avec les nouvelles technologies de celle-ci.

Le data scientist intervient dans plusieurs secteurs, notamment dans la prise de décision stratégique d’une entreprise. Il gère les données de grande masse (Big Data) de l’entreprise et l’aide à faire face à la concurrence.

Bien que ce métier soit très apprécié au niveau des entreprises, il exige de bonne base d’étude, mais aussi des connaissances approfondies. Voici comment devenir data scientist.

Le métier de data scientist : qu’est-ce que c’est ?

Le métier de data scientist consiste à identifier les problèmes et les besoins dans une entreprise et à les analyser.

En effet, la multiplication des supports d’informations a provoqué une hausse au niveau des données dans les entreprises.

Le data scientist analyse des données massives appelées « Big Data » d’une organisation pour apporter des solutions aux problèmes auxquels elle est confrontée.

Une fois la gestion et l’analyse des données terminées via un outil d’analyse qu’il mettra en place, il exploite ces informations pour améliorer le fonctionnement de l’entreprise et sa compétitivité.

Le data scientist doit par ailleurs avoir une bonne maîtrise des statistiques, des mathématiques et des outils informatiques comme les langages de programmation dont il aura besoin.

En raison de la multitude des données à traiter et à analyser, le data scientist doit être une personne rigoureuse, précise et qui a des capacités analystes. Des connaissances en anglais sont aussi souhaitées. Expert en analyse de données, le data scientist doit être capable de résoudre des problèmes assez complexes grâce à ses compétences techniques.

Aussi, il doit pouvoir déterminer la meilleure manière de répondre aux exigences de l’entreprise. Il doit être capable de déterminer les points forts et les points faibles de l’entreprise pour pouvoir aider ce dernier à prendre des décisions qui lui seront bénéfiques et à améliorer certains services si nécessaires.

Le data scientist doit aussi pouvoir interagir avec les bases de données et certaines plateformes. Son travail sera aussi d’être capable de créer des programmes pour automatiser des tâches afin d’identifier les problèmes et les résoudre.

Le data scientist : un métier d’avenir ?

Le métier de data scientist définit une carrière passionnante. Les entreprises ont toujours du mal à gérer leurs nombreuses données.

Le data scientist peut donc aider à gérer ces données pour aider l’entreprise à se stabiliser au niveau de la concurrence.

Aujourd’hui, de nombreux clients peuvent demander la suppression d’une partie de leurs données pour la sécurité. Le data scientist intervient aussi dans ce cas où il permet de localiser ces données précises parmi des tas d’autres données.

L’existence d’une forte demande dans ce métier offre la possibilité de trouver un poste sans tarder quand on a les compétences requises.

Des études ont montré qu’il y a une forte demande des entreprises dans ce domaine parce que tout le monde n’arrive toujours pas à trouver le profil adéquat qui correspond aux attentes.

La croissance des données de grandes masses est effective dans les entreprises et le data scientist peut utiliser ces dernières efficacement pour aider l’entreprise à accroître sa compétitivité sur le marché. Le métier de data scientist offre une carrière prometteuse. Les entreprises en ont de plus en plus besoin.

Selon une étude menée par le Bureau Of Labor and Statistics des Etats-Unis, l’offre d’emploi dans ce domaine peut augmenter de 16 % par an d’ici 2028.

Quelle est la rémunération ?

Le salaire d’un data scientist est généralement élevé. Le métier de data scientist s’est considérablement développé.

Faisant partie des métiers dits « nobles », il est très bien rémunéré en fonction de l’expérience, du niveau de compétence, de la position géographique ou même du secteur d’activité.

En France, à Paris plus précisément, selon Glassdoor le salaire de base moyen d’un data scientist est environ 45 095 euros par an. D’après Payscale, avec 5 à 9 ans d’expérience, le salaire moyen peut augmenter pour atteindre 61 000 euros. Avec 10 à 19 ans d’expérience, il peut atteindre 77 000 euros.

Par ailleurs, selon Glassdoor pour le cas de New York aux États-Unis, le salaire moyen est de 113 156 dollars par an. Au canada, toujours selon Glassdoor, le salaire peut atteindre 85 124 dollars par an.

Il faut reconnaître que le métier de data scientist est bien payé, si on a acquis une bonne expérience et une bonne maîtrise de notre environnement de travail.

Quelles formations suivre ?

Il existe des cursus universitaires, des organismes de formation, des écoles d’ingénieurs, des écoles de management, mais aussi des formations qu’on peut faire en ligne pour se former comme data scientist.

Étant un métier très particulier, pour être data scientist, il faut au moins être titulaire d’un master ou d’un doctorat, notamment dans le domaine des mathématiques, statistiques, sciences informatiques, marketing…

Si vous souhaitez devenir data scientist voici ci-dessous les formations qui pourront vous aider.

  • Statistiques : une bonne maîtrise des statistiques pour pouvoir analyser les données de l’entreprise et donner des perspectives pour déterminer la bonne démarche à entreprendre pour s’améliorer.
  • Maîtrise des outils informatiques : le data scientist doit se familiariser avec les nouvelles technologies. Il lui sera nécessaire de faire des approches via des outils analytiques pour l’analyse des données, mais aussi de monter des programmes pour effectuer certaines tâches.
  • Langage de programmation : il lui faut maîtriser au moins un langage de programmation. Le plus utilisé étant python, il faut en maîtriser l’algorithme. Cependant, il peut aussi être nécessaire de connaître certains langages de programmation comme SQL pour pouvoir gérer les requêtes.
  • Gestion de donnée : il est indispensable pour un data stientist de pouvoir faire le point sur la gestion des données. Étant son point fort, il lui faut une bonne agilité d’interaction.

En France, il y a beaucoup d’universités de formation qui permettent d’aboutir au métier de Data scientist.

Il existe également des organismes de formation spécialisés comme le DataScientest créée en 2015 qui donne des formations dans ce domaine.

Selon les formations universitaires, on peut citer quelques universités comme : Reims-Champagne-Ardenne qui propose un master Statistique pour l’évaluation et la prospective, Louis-Lumière Lyon-II offre un M2 Data Mining et parcours Business Intelligence et Big data, Master Spécialisé Marketing et Data Analytics Neoma Business School Paris, Master of Science in Big Data Marketing et Management Toulouse Business School, Executive Master Statistiques et Big Data Université Paris Dauphine en partenariat avec Cérémade, etc.

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