La profusion d’informations apportées par le Data et notamment par le Big Data est désormais à la base de la stratégie digitale mise en place par les agences, les entreprises de services du numérique, ainsi que toutes les entreprises qui souhaitent s’affirmer sur leur marché et y renforcer leur présence en permanence.
Inintelligibles en l’état, ces données brutes et massives doivent être traduites en langage universel afin d’être comprises. C’est le travail du Data Scientist. Celui-ci a plusieurs fonctions : s’appuyant sur des outils mathématiques et statistiques, il fait de la Data Science. En usant de logiciels de Web Crawling qu’il introduit dans les machines informatiques, il fait alors du Machine Learning. Enfin son activité de traitement d’analyse et d’interprétation des données, confère au Data Mining. Le Data Scientist est tout cela et plus encore, car son profil doit être complété par des compétences en termes de marketing et de communication. Sa vision transverse en fait l’interlocuteur privilégié de l’ensemble des intervenants.
Quelles sont les missions d’un Data Scientist ?
Considéré comme le métier le plus attractif de ce siècle, le rôle du Data Scientist est de recueillir les datas en provenance des clients, des employés, des prospects,.. Son travail consiste ensuite à croiser ces données et à les retraiter pour les transformer en indicateurs prospectifs, en conseils stratégiques et en process amélioratifs, pour une efficience et une performance parfaites. En résumé, partant d’une problématique déterminée, le Data Scientist indique à son client ou à sa hiérarchie, le bon chemin à suivre pour la résoudre.
Quelles sont les compétences requises pour devenir Data Scientist ?
L’écrasante majorité des Data Scientists en poste actuellement sont détenteurs d’un Bac + 5 au minimum ; beaucoup ayant choisi d’effectuer un Mastère spécialisé en Big Data ou un doctorat en complément. Un tiers ont suivi une formation en mathématiques et en statistiques, tandis qu’environ 20 % ont étudié l’informatique et 16 % sont passés par une école d’ingénieurs. Outre celles-ci, de nombreuses universités scientifiques proposent un cursus de Data Science, tout comme des écoles de management qui mettent en avant des spécialisations en Mastère. Une formation combinant études de management et d’ingénieur est fortement appréciée.
Les compétences requises pour devenir Data Scientist sont nombreuses : outre la capacité d’élaborer des modèles mathématiques et statistiques, il doit maîtriser le fonctionnement des outils analytiques, connaître les langages de programmation informatique, notamment le SQL, être familier avec les méthodes de Machine Learning,… Sur un plan plus personnel, le Data Scientist doit être curieux, créatif, entrepreneur dans l’esprit et bon communicant.
Quelle place occupe le Data Scientist dans l’organisation de l’entreprise ou de l’agence ?
Le Data Scientist étant détenteur de plusieurs fonctions, celles-ci peuvent être rattachées à différents services d’une entreprise. Que le poste fasse partie de l’organigramme de la direction des systèmes d’information, de celui de la direction financière ou de la direction marketing, il occupe une place centrale puisqu’il est amené à traiter avec la plupart des services. Poste à haute responsabilité, le Data Scientist est de plus en plus perçu comme un élément incontournable dans tous les secteurs économiques, depuis les industries et les services, jusqu’aux entreprises financières et commerciales, en passant par les grandes entreprises ou les organisations médicales et paramédicales.
Quelle est la rémunération d’un Data Scientist ?
Le Data Scientist débute à un niveau oscillant autour de 3 K€ bruts par mois. Quatre ans d’expérience plus tard, le salaire mensuel brut moyen se situe dans une fourchette de 3 800 € à 4 600 €. La rémunération mensuelle brute d’un Data Scientist senior est fréquemment de l’ordre de 5 000 €, voire le double dans certaines compagnies d’outre-atlantique.
Certaines tentatives de démocratisation du travail analytique fourni par les Data Scientists sont explorées par des créateurs de plateformes logicielles de données, s’appuyant notamment sur l’apport des citizen data scientists. Ces derniers génèrent des modèles en faisant usage d’outils prédictifs avancés, constituant ainsi une sorte de passerelle entre les outils analytiques dont se servent les entreprises et les techniques d’interprétation analytiques fournies par les Data Scientists.
Il n’empêche que la dimension humaine est indispensable pour aboutir à des résultats efficients, il est donc improbable que l’intelligence artificielle prenne le dessus sur la profession de Data Scientist, laquelle a elle-même besoin des apports de l’IA pour exister.
La data, comment l’utiliser afin de rester compétitif ?
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