Le métier de Data scientist H/F

Travaillant au cœur de l’analyse des données, le data scientist possède de solides connaissances en mathématiques, en sciences ainsi qu’en informatique. Élément indispensable au sein d’une organisation à visée de recherche ou de prise de décision, le data scientist analyse, observe, tire des conclusions et conçoit des prédictions. Missions, formation, salaire et perspectives de carrière, découvrez tout ce qu’il faut savoir sur le métier de data scientist !

Le Data Scientist est chargé d’analyser de grandes quantités d’informations brutes dans le but de trouver des modèles qui aideront à améliorer les objectifs d’une entreprise ou d’une organisation. Cela comprend l’utilisation de l’analyse prédictive afin de découvrir des informations, mais également la création de modèles de données, ou encore le développement d’algorithmes permettant d’identifier les tendances et les opportunités. Le Data Scientist est par ailleurs responsable de la visualisation des données, de la création de rapports et de la présentation de leurs conclusions aux parties prenantes.

Afin d’accomplir pleinement sa mission, le data scientist doit :

Pour ce faire, le data scientist doit posséder des aptitudes à collaborer efficacement avec une équipe pluridisciplinaire. Par exemple, selon l’organisation dans laquelle il décide de construire sa carrière professionnelle, le data scientist travaille en étroite collaboration avec le chef de projet ou encore le data engineer.

Mais assis, pour accomplir sa mission, le data scientist doit posséder de solides compétences en informatique et en gestion de base de données. En effet, son métier est essentiellement axé sur la recherche d’informations, l’élaboration de graphiques statistiques et l’analyse des datas dans leur contexte socio-économique.

Le professionnel de la big data se doit alors d’être particulièrement ouvert d’esprit, curieux et à l’affût de toutes les actualités relatives au domaine de son activité.

Au début de sa carrière professionnelle, le data Scientist perçoit une rémunération située dans une fourchette entre 40000 et 50 000 € bruts annuels. À l’issue de 10 à 15 ans d’expérience professionnelle, cette rémunération varie entre 60 000 et 80 000 € bruts annuels.

Cette variation salariale s’observe du fait de la disparité du système de fonctionnement des entreprises dans lesquelles le data Scientist fait évoluer sa carrière professionnelle. Ainsi, au sein d’une entreprise à effectif réduit, l’enveloppe salariale peut être inférieure à celle proposée au sein d’une organisation plus importante.

Mais aussi, le salaire proposé aux jeunes diplômés dépend de leurs connaissances de base. En effet, data scientist bilingue, voire trilingue, ayant de solides connaissances en programmation informatique et en économie, peut voir sa rémunération se situer dans une fourchette supérieure à la moyenne. De plus, le rayonnement de l’activité de l’entreprise sur le marché international est également un élément important qui peut influencer la fourchette de rémunération proposée au data Scientist tout au long de sa carrière.

Le métier de data scientist est accessible aux diplômés d’une formation de niveau bac + 5. Ce cursus peut être réalisé par voie universitaire ou scolaire. Quelle que soit la formation suivie, le data scientist maîtrise 3 compétences professionnelles : de solides connaissances en machine learning, une maîtrise parfaite des outils de data management et une base approfondie en statistiques et analyse de données.

Les voies universitaires qui mènent au poste de data scientist débouchent sur un diplôme d’ingénieur dans les domaines des mathématiques, des statistiques. Vous pouvez également intégrer une école spécialisée telle que : l’École des Mines, Paris Tech, HEC, ou l’ESSEC.

Dans la mesure où le data scientist possède des connaissances pluridisciplinaires, ses perspectives d’évolution de carrière peuvent se faire dans de nombreux secteurs d’activité : high-tech, santé, industrie, économie et finances, etc.

Ainsi, à l’issue de 10 années d’expérience professionnelle, le data scientist junior peut évoluer vers un poste de CDO, chief data officer. Il prend alors la responsabilité d’une équipe de scientifiques au sein d’un département de recherche.

En fonction de ses ambitions professionnelles, le data scientist peut aussi très bien évoluer vers l’indépendance. En effet, il est tout à fait possible que le lead data scientist ouvre son propre cabinet indépendant d’analyse de données et de statistiques de recherche afin de pouvoir offrir ses services à des organismes et des entreprises tierces.