| 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. | |
01010011 01101001 00100000 01110100 01110101 00100000 01100101 01110011 00100000 01101001 01100011 01101001 00100000 01100011 00100111 01100101 01110011 01110100 00100000 01110001 01110101 01100101 00100000 01110100 01110101 00100000 01100011 01101000 01100101 01110010 01100011 01101000 01100101 01110011 00100000 01110001 01110101 01100101 01101100 01110001 01110101 01100101 00100000 01100011 01101000 01101111 01110011 01100101 00101110 00100000 01010110 01100001 00100000 01110110 01101111 01101001 01110010 00100000 01100100 01100001 01101110 01110011 00100000 01101100 01100101 00100000 01100011 01101111 01100100 01100101 00100000 01110011 01101111 01110101 01110010 01100011 01100101 00101110Métier
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 :
- 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).
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
Pour tout problème lié à l'envoi de ce formulaire, écrivez à contact@guardia.school ou appelez le 04 28 29 58 49
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 :
Compétences
Pour réussir à sont poste, un Data scientist doit pouvoir s’appuyer sur les compétences suivantes :
- 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.
- 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.).
- 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.
- 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.).
- 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.
- 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.).
- 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.
- 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.
- 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.
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
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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.
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.
Pour devenir Data scientist, un Bac +5 est requis.
Il est conseillé de suivre un programme dans le domaine du Bac Scientifique 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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