Tous les métiers en Data Science

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

À mesure que le Big Data gagne du terrain, les entreprises éprouvent un besoin croissant de spécialistes capables de transformer cette matière brute en information actionnable. Le Data Scientist est l’expert qui fait parler les données : son profil est donc très recherché. Quel est son rôle ? Quelles sont ses missions, ses compétences-clés ? Comment devient-on Data Scientist ?

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Qu’est-ce que la Data Science ?

La Data Science consiste à transformer des données brutes en informations intelligibles et exploitables pour une entreprise.

Le développement de la Data Science répond à l’augmentation exponentielle de données disponibles. En effet, la digitalisation des économies a entraîné une hausse spectaculaire du volume total d’informations stockées dans les systèmes informatiques du monde entier. En 2018, les experts prévoyaient que ce volume de données serait encore multiplié par 5 entre 2018 et 2025 !

Aujourd’hui, les données sont omniprésentes. Les entreprises collectent quotidiennement des données sur leurs prospects, leurs clients, leur marché, leurs concurrents… Mais, au-delà de la collecte, le véritable enjeu consiste à trouver les moyens de faire une utilisation intelligente et optimale de la data.

En effet, il faut bien comprendre que la plupart des données existantes ne sont pas exploitables en l’état. Les données sont des éléments bruts. Or, les données brutes n’ont aucune valeur “business”. Elles nécessitent un traitement pour leur donner du sens et les transformer en informations utilisables pour le marketing, les commerciaux, les services clients…

La Data Science couvre tout le cycle de la donnée dans l’entreprise. Elle se décline en 5 grandes phases :

Les missions du Data Scientist

Le rôle du Data Scientist consiste à analyser de manière pointue les données pour répondre aux problématiques de l’entreprise, accompagner la prise de décisions stratégiques et optimiser l’expérience client.

On peut résumer sa mission en deux grands axes :

Générer de la connaissance à partir des données

La première mission du Data Scientist est de faire parler les données. À partir des données, il cherche à détecter et comprendre des schémas comportementaux complexes ou des tendances. L’idée est de faire remonter à la surface des informations qui aideront les entreprises à prendre des décisions plus avisées.

Par exemple, Netflix analyse les données de visionnage de ses programmes pour comprendre ce qui intéresse ses utilisateurs. La marque utilise ensuite ces informations pour décider quelles séries originales elle va produire.

Afin de trouver la réponse à une problématique de l’entreprise, le Data Scientist élabore une hypothèse de travail, puis il suit différentes pistes. En général, il commence par explorer les données. Mais il ne se contente pas d’une analyse exploratoire. Il utilise aussi des algorithmes de Machine Learning pour prédire les occurrences d’un événement dans le futur. C’est ainsi qu’il aboutit à une modélisation statistique pour répondre à la question posée.

L’objectif de la démarche est de passer de données brutes à des recommandations stratégiques appuyées sur la donnée. De ce point de vue, le Data Scientist joue un rôle de consultant : il aide les parties prenantes de l’entreprise à tirer profit de la donnée dans leurs prises de décisions.

Concevoir des produits digitaux data-driven

Le Data Scientist est aussi chargé de concevoir des produits digitaux à partir des données analysées. Il s’agit de produits qui s’appuient sur le traitement des données pour générer des résultats de façon algorithmique.

Par exemple, un moteur de recommandation comme celui d’Amazon fonctionne sur ce principe. Sur la base des données de l’utilisateur, l’algorithme génère une liste de recommandations personnalisées.

Ici, il ne s’agit plus seulement de produire du conseil managérial, mais de construire un algorithme pour répondre directement à la problématique. Cela implique la création de nouveaux algorithmes, mais aussi des tests et le déploiement technique de la solution dans les systèmes de production.

Dans ce contexte, les Data Scientists agissent comme des développeurs en construisant des outils qui peuvent être actionnés à grande échelle.

Les compétences clés

Les compétences techniques du Data Scientist

Le métier de Data Scientist demande un certain nombre de compétences techniques :

Les soft skills indispensables en Data Science

La Data Science exige une large palette de compétences techniques. Cependant, le métier de Data Scientist ne se limite pas à ses aspects techniques ! Il requiert aussi un état d’esprit spécifique et une bonne capacité à communiquer auprès des parties prenantes de l’entreprise.

Tout d’abord, le Data Scientist doit avoir une bonne compréhension des enjeux business. Sinon, il ne pourra pas mobiliser ses compétences techniques à bon escient. En effet, son rôle consiste à générer, à travers les données, des opportunités d’optimisation. Pour cela, il doit être capable de détecter les problématiques à résoudre.

Il doit aussi faire preuve de curiosité et d’intuition dans son travail pour percevoir des schémas dans les données et trouver des gisements de valeur dans la masse de données.

Enfin, il doit être un bon communiquant. Un bon Data Scientist comprend les données mieux que quiconque. Mais cela ne sert à rien s’il n’est pas capable de les traduire en informations exploitables pour l’entreprise. Il lui appartient donc de vulgariser ses résultats auprès de personnes qui n’ont pas forcément une connaissance technique de l’utilisation des données.

Les principaux outils de la Data Science

Pour atteindre ses objectifs, le Data Scientist mobilise une large palette d’outils. Voici les principaux outils qu’il utilise régulièrement :

Pourquoi devenir Data Scientist ?

Un métier très recherché par les entreprises

Les entreprises ont pris conscience de l’avantage concurrentiel que les données pouvaient leur apporter. Cependant, la donnée n’est utile que si on dispose des compétences pour l’extraire, la structurer, la traiter et la transformer en information utile.

C’est justement l’objet des métiers de la Data Science. Le rôle du Data Scientist est particulièrement important dans la mesure où il fait le lien entre les données et leurs implications business. Il ne se contente pas d’extraire ou d’analyser la data. Il construit des modèles prédictifs pour traduire la data en recommandations actionnables ou en produit basé sur la data.

La demande pour des profils de Data Scientist est donc très forte actuellement, surtout avec l’ouverture des données dans certains secteurs comme la santé, la banque ou l’assurance. Les opportunités pour exercer ce métier ne devraient donc pas manquer.

Pour les entreprises en revanche, trouver les bons profils risque de devenir un défi. Une étude McKinsey prévoyait en effet une pénurie d’experts en data management sur le marché américain. Cette pénurie est notamment liée au faible nombre d’établissements qui dispensent des formations en Data Science.

Cette rareté a évidemment un effet vertueux sur les salaires. Selon le cabinet de recrutement digital Urban Linker, en Île-de-France, un Data Scientist junior gagne en moyenne entre 43-48k annuels. Cette rémunération se situe entre 60-73k annuels pour un profil senior. Bien entendu, ces salaires peuvent varier si vous exercez ce métier dans une autre région française ou à l'étranger.

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Nous avons construit cette formation pour vous permettre d’appréhender la Data Science étape par étape, de la boîte à outils du Data Scientist en Python à l'implémentation complète d'un modèle de Machine Learning en production. Le bootcamp se termine par un module opérationnel, où vous mettrez en pratique les connaissances acquises dans le cadre d’un projet orienté business.

À l’issue de la formation, vous bénéficierez également de la puissance de notre communauté Tech ainsi que de notre service carrières.

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