Qu’est-ce qu’un Data Scientist exactement ?
Face à l’émergence du Big Data sont apparus de nouveaux métiers, dont celui de data scientist.
Cet expert, comme son nom l’indique, travaille dans le milieu des data sciences. Cette discipline mélange de nombreux domaines, tels que les mathématiques, les statistiques et, évidemment, l’informatique.
Le data scientist viendra donc trier et étudier des masses gigantesques de données – le Big Data, en utilisant tous ces domaines qu’il connait, pour en sortir des analyses stratégiques.
Ces analyses peuvent avoir une importance capitale, et ce dans des thématiques très variées, telle que la recherche universitaire, la valorisation du savoir de manière générale, ou dans des intérêts économiques (pour aider des entreprises dans leurs stratégies commerciales).
Les missions du Data Scientist
Nous l’avons dit, le data scientist va venir étudier des Big Data pour en sortir des analyses stratégiques. Mais détaillons un peu plus quelles sont ses missions, exactement :
- identifier les besoins de son entreprise ou client ;
- utiliser ses connaissances pour construire des modélisations statistiques ;
- créer des outils pour collecter les données qu’il va ensuite étudier ;
- structurer et analyser ces données ;
- exploiter les résultats, les modéliser, en fonction du besoin défini.
Les compétences requises pour être Data Scientist
Pour effectuer correctement ces tâches, le data scientist, comme tout professionnel de la tech, devra posséder certaines compétences.
Évidemment, tout data scientist devra avoir le savoir technique nécessaire à l’exercice de ce métier. Cependant, la technique ne fait pas tout.
Il devra également avoir une certaine capacité analytique, pas seulement des données, mais des besoins qui lui seront exprimés.
Un esprit logique, analytique, mathématique, est également une des compétences que possède le data scientist.
Une capacité organisationnelle est également requise pour pouvoir faire face efficacement à la quantité gigantesque de données qu’il devra gérer.
Enfin, cet expert doit être capable d’être synthétique, dans les résultats qu’il va sortir, de manière à ce que ces analyses soient comprises par les porteurs du projet.
La stack technique
La stack du data scientist est technique et très spécifique à ce domaine :
- pour le langage de programmation, Python ;
- pour les librairies : Jupyter, Numpy, Matplotlib ou encore Pandas.
Les formations existantes pour devenir Data Scientist
Le Big Data prenant de plus en plus d’ampleur et la demande grossissant, le nombre de formations existantes pour devenir data scientist sont de plus en plus nombreuses.
Au niveau universitaire, des cursus (souvent courts) forment aux data sciences. Souvent accessibles uniquement aux diplômés de licence ou master dans le monde des mathématiques ou de l’informatique, elles sont par exemple délivrées aux universités de Montpellier ou Paris Cité.
Il existe également des formations non universitaires, en présentiel ou à distance, que l’on retrouvera par exemple chez OpenClassrooms ou au Wagon. Elles sont néanmoins souvent moins reconnues, professionnellement parlant, qu’un cursus universitaire.
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Quelle est la rémunération du Data Scientist ?
La rémunération du Data Scientist junior
En tant que salarié, on peut estimer la rémunération du data scientist junior, c’est-à-dire avec moins de deux ans d’expérience, aux environs de 35 à 40 k€ brut par an.
S’il est freelance, on parlera de TJM (tarif journalier moyen), et celui-ci, pour un junior, commencera aux environs de 320€.
😎 Salaire moyen Freelance
320€
🤑 Salaire moyen CDI
35 à 40 k€ brut
La rémunération du Data Scientist sénior
Une fois devenu sénior, cet expert des data sciences salarié peut viser un salaire atteignant les 60 000 à 65 000 € brut.
En freelance, son tarif journalier devrait avoisiner les 610€.
Recrutement d’un Data Scientist
Le Data Scientist exerçant une profession nouvelle et très spécifique, son recrutement peut être difficile.
Au niveau technique, on regardera son niveau de formation (voire le contenu de celle-ci) ainsi que ses expériences passées, s’il en a.
La partie analytique du besoin est également importante dans ce métier très technique. Aussi, il peut être intéressant de tester les capacités du candidat data scientist en la matière.
Par exemple en lui exposant une problématique métier et en lui demandant ce qu’il en retient, comment il procéderait dans son analyse, et quels types de modèles, de documents, il en ressortirait.
Les perspectives professionnelles d’un Data Scientist
Comme pour tout professionnel de la tech, le data scientist peut, avec de l’expérience, bénéficier d’une évolution de carrière importante.
S’il s’intéresse à l’aspect métier du produit, il peut s’orienter vers la gestion de projet data, et diriger une équipe de data scientists.
S’il veut rester dans la technique pure, il peut viser le poste de lead data scientist, et ainsi encadrer, ou mentorer, d’autres data scientists moins expérimentés.
Il peut enfin mêler le fonctionnel et la technicité des data sciences, en devenant chief data officer, prenant ainsi la responsabilité complète du pôle data d’une entreprise.
