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Métiers

Data scientist

À l’heure de la numérisation croissante et de la surproduction des données dématérialisées, le rôle de certains professionnels est essentiel pour donner sens à ces volumes colossaux. On parle de « big data » pour désigner ces données « du 21e siècle » et, face à elles, on trouve notamment le Data scientist. Grâce à des capacités d’analyse et d’agencement solides, ce dernier est là pour repérer quelles décisions stratégiques opérées compte tenu de ce que disent les données. Voici comment opère ce spécialiste de la big data au jour le jour et comment un suivre un parcours de formation efficace pour se positionner sur un poste de cette nature.

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Par Kevin Picciau
Fiche métier mise à jour le
En résumé
Niveau d’études : Bac +5
Bac conseillé : Scientifique 
Employabilité : Bonne
Salaire débutant : 4 000 €
Salaire confirmé : 5 000 €
Mobilité : Bonne
Code ROME : M1403, Analyse des données
Code FAP : L5Z90
NB : les métiers de la cybersécurité sont récents. L’estimation du salaire se base sur peu de données. Le salaire peut être parfois surévalué ou sous-évalué. Nous affinerons sa pertinence lors de la prochaine édition du Guide des Métiers de la cybersécurité.
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Métier

Le Data scientist est chargé de recueillir, traiter, analyser et faire parler des volumes conséquents de données. À ce titre, il rejoint la bulle des spécialistes du big data. Son rôle se rapproche fortement de celui du Data analyst. Un grand nombre de structures considèrent d’ailleurs que ces deux dénominations désignent un seul et même métier. Il convient donc de s’intéresser au détail de chaque fiche de poste lors d’une recherche d’emploi, afin de s’assurer que l’intitulé correspond aux missions que l’on a en tête.

 

Généralement rattaché à la direction des systèmes d’information (DSI) d’une entreprise, le Data scientist devra collecter des données concernant les clients, les prospects ou encore les employés, en effectuant ses recherches sur tous les canaux accessibles. Son objectif est de développer des modèles prédictifs et de faciliter la prise de décision en concevant des algorithmes adaptés. 

 

On peut également appeler ce professionnel Analyste quantitatif, Data miner ou Chargé de modélisation de données.

Missions

Voici la cartographie des principales missions d’un Data scientist :

  1. Collecte et Exploration de Données :
    • Récupérer et assembler des données provenant de différentes sources (bases de données, fichiers CSV, API, ….) ;
    • Nettoyer et préparer les données pour l’analyse (gestion des valeurs manquantes, traitement des anomalies, entre autres).
  2. Analyse de Données :
    • Explorer les données pour identifier des tendances, des schémas et des relations significatives ;
    • Utiliser des techniques statistiques pour réaliser des analyses descriptives et inférentielles.
  3. Modélisation :
    • Développer des modèles prédictifs et descriptifs à l’aide de techniques de machine learning (régression, classification, clustering, …) ;
    • Évaluer la performance des modèles et les ajuster pour améliorer leur précision.
  4. Visualisation de Données :
    • Créer des visualisations claires et informatives pour communiquer les résultats des analyses (graphiques, tableaux de bord interactifs, etc.) ;
    • Utiliser des outils de visualisation comme Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI, etc.
  5. Communication des Résultats :
    • Présenter les résultats des analyses et des modèles aux parties prenantes non techniques (managers, clients, …) ;
    • Rédiger des rapports et des documentations techniques détaillant les méthodes et les conclusions des études réalisées.
  6. Implémentation et Déploiement :
    • Collaborer avec les équipes de développement pour intégrer les modèles de machine learning dans les systèmes de production ;
    • Assurer le suivi et la maintenance des modèles en production pour garantir leur performance continue.
  7. Veille Technologique et Formation :
    • Se tenir informé des avancées et des nouvelles techniques dans le domaine de la data science et du machine learning ;
    • Participer à des conférences, suivre des formations, et lire des publications scientifiques pour continuer à développer ses compétences.
  8. Optimisation et Automatisation :
    • Automatiser les processus d’analyse et de traitement des données pour gagner en efficacité.
    • Optimiser les pipelines de données et les flux de travail pour améliorer les performances et réduire les temps de calcul.

Ces missions peuvent varier et se préciser en fonction des projets et de la nature de la structure qui emploie le professionnel.

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Les responsabilités du Data scientist

Le Data scientist, au même titre que la Data analyst, fait figure de référence pour traquer des données de qualité et leur donner une cohérence. Sa responsabilité est de traduire ces ensembles de données en leur donnant une utilité stratégique. Le but est de pouvoir améliorer, sur cette base, la portée d’un service, la qualité d’un produit et donc la performance des entreprises.

Justin Echivard, Data scientist dans le domaine du jeu vidéo, chez Gameloft, précise :

Il y a plusieurs aspects à prendre en compte. Le plus important tout d'abord est la rigueur et la véracité des analyses ou des modèles que l'on effectue, car ceux-ci peuvent être utilisés par le métier et avoir un impact important. Il faut donc veiller, en utilisant les connaissances en mathématiques acquises durant les études, à transmettre toujours des résultats fiables. Le deuxième aspect est l'importance de la partie informatique / programmation dans le métier. Il faut donc avoir des qualités en programmation. Enfin, il faut aussi pouvoir expliquer facilement et avec clarté ce que l'on fait à une audience "non technique". Selon le secteur dans lequel on travaille, l'aspect business / métier peut être plus ou moins important mais il faut toujours veiller à pouvoir expliquer clairement par oral et/ou écrit le travail effectué.
Justin Echivard - Data scientist chez Gameloft
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Compétences

Pour réussir à sont poste, un Data scientist doit pouvoir s’appuyer sur les compétences suivantes :

 

  1. Compétences en Statistiques et Mathématiques :
    • Connaissance approfondie des concepts statistiques (tests d’hypothèses, distributions, régressions, etc.).
    • Compétences en probabilités, algèbre linéaire et calcul différentiel pour comprendre et développer des modèles mathématiques complexes.
  2. Compétences en Programmation :
    • Maîtrise des langages de programmation couramment utilisés en data science, tels que Python et R.
    • Expérience avec les bibliothèques et outils de data science (pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, etc.).
  3. Gestion et Préparation des Données :
    • Compétence en extraction, transformation et chargement des données (ETL).
    • Expérience avec les bases de données SQL et NoSQL (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, etc.).
    • Capacité à manipuler des données structurées et non structurées.
  4. Machine Learning et Deep Learning :
    • Connaissance des techniques de machine learning supervisé et non supervisé (régressions, arbres de décision, forêts aléatoires, clustering, etc.).
    • Compétences en deep learning et réseaux neuronaux pour les applications complexes (vision par ordinateur, traitement du langage naturel, etc.).
  5. Visualisation des Données :
    • Compétence en création de visualisations de données à l’aide d’outils comme Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, Power BI, etc.
    • Capacité à raconter des histoires avec des données pour communiquer efficacement des insights.
  6. Compétences en Informatique et Ingénierie Logicielle :
    • Connaissance des concepts de base en génie logiciel (gestion de version, tests, documentation, etc.).
    • Expérience avec les outils de collaboration et de gestion de projet (Git, JIRA, etc.).
  7. Compétences en Big Data :
    • Familiarité avec les outils et technologies Big Data (Hadoop, Spark, Hive, etc.).
    • Compétence en manipulation et analyse de grands ensembles de données.
  8. Compétences en Communication et Présentation :
    • Capacité à expliquer des concepts techniques complexes à des audiences non techniques.
    • Compétence en rédaction de rapports clairs et concis et en présentation des résultats aux parties prenantes.
  9. Compétences en Problématiques Métier :
    • Compréhension des problématiques spécifiques du secteur dans lequel ils travaillent (finance, santé, marketing, etc.).
    • Capacité à identifier les opportunités d’application des techniques de data science pour résoudre des problèmes métiers.

Qualités

Parmi les qualités essentielles pour réussir en tant que Data scientist, les compétences interpersonnelles jouent un rôle crucial. Il est important de savoir collaborer avec des équipes diverses telles que le marketing, la finance et les opérations pour comprendre leurs besoins en données, et être ouvert à recevoir et intégrer des feedbacks.

Le Data scientist doit également être capable de gérer des projets de bout en bout. Cela implique de prioriser les tâches de manière efficace et de respecter les délais impartis.

Un engagement envers l’apprentissage continu est également nécessaire. Le data analyst doit être capable de se tenir informé des nouvelles technologies, méthodes et tendances dans son domaine.

Enfin, une sensibilité aux questions d’éthique des données et à la confidentialité des informations est indispensable. Il est essentiel de respecter les normes en vigueur, ce qui implique une bonne connaissance des réglementations sur la protection des données, comme le RGPD.

Niveau d’études nécessaire

Les postes de Data scientist sont ouvert à partir de Bac +5. Les formations proposant un focus en statistiques, en programmation ou en mathématiques. C’est la voie du Baccalauréat général qui s’impose pour aborder ce type de cursus avec un maximum d’atouts à sa disposition.

Quelle formation choisir ?

Étant donné l’importance cruciale de la programmation dans le rôle de Data scientist, la Guardia School se distingue comme une option de formation de premier choix. L’école propose une approche complète des langages informatiques, couvrant un large éventail. Dès le premier cycle de formation, un accent particulier est mis sur les langages C, C++ et Python. L’enseignement inclut également les principes d’algorithmie ainsi que le développement web (HTML5, CSS3, PHP, MySQL). Ces connaissances sont approfondies tout au long des cinq années d’études, offrant une base solide aux futurs data analysts.

La formation est structurée en deux cycles : un cycle Bachelor sur trois ans (titre RNCP niveau 6), organisé autour de huit socles d’apprentissage, et un cycle avancé de type Master, menant à l’obtention d’un titre d’Expert (titre RNCP niveau 7).

Au cours du cycle de Master notamment, un focus particulier est opéré sur l’analyse de données, pour une préparation optimale au métier dont il est ici question.

En savoir +

Dans quel secteur travailler ?

Un Data scientist peut travailler dans une grande variété de secteurs, car l’analyse de données est devenue essentielle dans de nombreuses industries. Voici quelques-uns des secteurs où les compétences d’un data scientist sont particulièrement recherchées :

  • Technologie de l’information et Services Internet :
    • Entreprises technologiques
    • Startups
    • Plateformes en ligne (réseaux sociaux, e-commerce, etc.)
  • Finance et Banque :
    • Banques
    • Assurances
    • Institutions financières
    • Gestion de fonds et investissement
  • Santé et Sciences de la vie :
    • Hôpitaux et cliniques
    • Laboratoires pharmaceutiques
    • Entreprises de biotechnologie
    • Organismes de recherche médicale
  • Commerce de détail et E-commerce :
    • Grandes chaînes de distribution
    • Sites de commerce en ligne
    • Analyse du comportement des consommateurs
  • Télécommunications :
    • Opérateurs de téléphonie mobile
    • Fournisseurs d’accès à Internet
    • Entreprises de médias
  • Industrie et Fabrication :
    • Production industrielle
    • Gestion de la chaîne d’approvisionnement
    • Maintenance prédictive
  • Énergie et Environnement :
    • Compagnies pétrolières et gazières
    • Énergies renouvelables
    • Gestion des ressources naturelles
    • Surveillance environnementale
  • Transports et Logistique :
    • Compagnies aériennes
    • Entreprises de logistique et de transport
    • Gestion des flottes de véhicules
  • Marketing et Publicité :
    • Agences de marketing
    • Analyse des campagnes publicitaires
    • Études de marché
  •  Secteur Public et Gouvernement :
    • Administrations publiques
    • Services de santé publique
    • Urbanisme et aménagement du territoire
  •  Éducation et Recherche :
    • Universités et instituts de recherche
    • Entreprises EdTech
    • Analyse des données éducatives
  •  Médias et Divertissement :
    • Sociétés de production cinématographique et télévisuelle
    • Plateformes de streaming
    • Jeux vidéo et sports électroniques

Les entreprises qui recrutent des Data scientist

Au cours de la période récente, on a pu repérer des propositions de poste intéressantes auprès de :

  • le Groupe Thales ;
  • le Groupe La Poste ;
  • Legrand ;
  • Capgemini pour le conseil ;
  • TELUS International ;
  • le Groupe Vivendi ;
  • et, du côté du jeu vidéo, Social Point, Ubisoft, Blade Shadow ou Gameloft.

LinkedIn, HelloWork.com et Indeed.com constituent de très bonnes ressources pour repérer rapidement les offres du genre, sans oublier Cyberjobs.fr et de nombreuses autres pages.

Salaire

Un Data scientist en début de carrière peut espérer gagner jusqu’à 4 000 euros bruts par mois. Sur les tout premiers postes, la fourchette de négociation se situe plutôt entre 3600 et 3 750 euros, mais les hausses de rémunération sont généralement relativement rapides sur ce type de poste.

D’ailleurs, dès trois ans d’expérience, il est envisageable d’atteindre la barrière symbolique des 5 000 euros par mois. De légères variations à la hausse sont possibles, sur la base :

  • des projets qu’a pu gérer le professionnel pendant son parcours ;
  • de la diversité de ses compétences techniques ;
  • ainsi que de la taille de l’entreprise qui recrut

Evolution de carrière

N’importe quel Data scientist a un profil idéal pour opérer un léger changement dans le contenu de ses missions et devenir Data analyst. Sa mission principale consiste dès lors à lire les données avec un œil critique, de les extraire, de les mesurer, de les analyser et de les traduire en conseils stratégiques.

Pour celles et ceux ayant une appétence pour les fonctions de manager, il est possible d’envisager un poste de Chief Data Officer (CDO). Il s’agira alors de superviser la stratégie de données pour toute l’entreprise et va avoir un vrai poids dans les décisions stratégiques qui concernent les données.

En se concentrant davantage sur les compétences techniques, un poste de Data engineer sera une autre option envisageable. 

Enfin, on peut faire le choix d’interventions en tant qu’indépendant, en endossant la casquete de Consultant en science des données

Les avantages et inconvénients

 

l’avantage de ce métier est que les sujets à traiter sont variés et que l’on peut avoir un véritable impact dans l’entreprise. Les débouchés sont aussi nombreux. L’inconvénient est que derrière le mot data scientist il y a un peu de tout et parfois certaines entreprises peuvent recruter un data scientist pour faire uniquement du tableur ou des choses très simples. Enfin, bien que les sujets soient variés, la majeure partie du travail s’effectue derrière un ordinateur. Il faut donc avoir au minimum une appétence pour l’informatique et la programmation, car certaines tâches peuvent être répétitives
Justin Echivard - Data scientist chez Gameloft
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Devenir Data scientist

Quelles sont les missions du Data scientist ?

Les missions d'un Data scientist incluent la collecte, le nettoyage et la préparation des données, l'analyse pour identifier des tendances et réaliser des analyses statistiques, ainsi que le développement et l'ajustement de modèles prédictifs. Il crée des visualisations claires pour communiquer les résultats, présente ces résultats et rédige des rapports détaillés. Le Data scientist intègre et maintient les modèles en production, suit les avancées technologiques en data science, et automatise les processus d'analyse pour améliorer l'efficacité.

Quel est le salaire du Data scientist ?

Un Data scientist en début de carrière peut gagner entre 3 600 et 4 000 euros bruts par mois. Avec trois ans d'expérience, le salaire peut atteindre 5 000 euros mensuels, avec des variations possibles selon les projets gérés, les compétences techniques, et la taille de l'entreprise.

Quel niveau d’étude pour devenir Data scientist ?

Pour devenir Data scientist, un Bac +5 est requis.

Quel Bac choisir ?

Il est conseillé de suivre un programme dans le domaine du Bac Scientifique pour devenir Data scientist

Quelle est la formation pour devenir Data scientist ?

Guardia Cybersecurity School offre un programme de Bachelor de trois ans (niveau 6 du RNCP) comprenant huit modules couvrant les fondamentaux de la cybersécurité et de la gestion des systèmes d'information. En complément, l'école propose un programme MSc en expert en cybersécurité (niveau 7 du RNCP), qui répond de manière exhaustive aux exigences en matière de cybersécurité pour les entreprises et les institutions.

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