L’évolution du monde du numérique à l’heure du Big Data génère naturellement une évolution de ses métiers. Celui de data scientist semble être à ce jour l’objet de toutes les convoitises. De nombreuses entreprises sont demandeuses de ce profil, et la demande est de loin supérieure à l’offre. Car ce métier requiert un panel de compétences pointues et de qualités personnelles. D’où son intérêt et sa valeur sur le marché.
En quoi consiste ce métier ?
Un data scientist, en français « expert en données massives » ou « analyste de données », est spécialisé en économie numérique et traitement de données. Son travail consiste à analyser des données pour en extraire le plus possible d’informations. Pour les sites de e-commerce, par exemple, il s’agira d’obtenir le plus possible d’informations sur les consommateurs pour en dégager des stratégies de vente.
Plus généralement la science des données consiste à extraire des connaissances d’un ensemble de données. Elle requiert des compétences dans les domaines des mathématiques notamment la statistique, la technologie de l’information, la programmation informatique, l’apprentissage automatique, l’ingénierie de données…
Une formation de haut niveau
A ce jour, 88 % des data scientists sont titulaires d’un master, au minimum, et 46 % sont titulaires d’un doctorat. 32 % d’entre eux viennent du domaine des statistiques, 19 % ont étudié les sciences informatiques, et 16 % viennent d’écoles d’ingénieurs.
Par ailleurs, le data scientist doit savoir gérer des données non structurées provenant de réseaux sociaux, ou de flux audio ou vidéo. Ces données représentent le principal challenge de Big Data. Cette compétence doit englober le traitement de données comportant des valeurs manquantes ou des chaînes de format incohérentes.
Dans tous les cas le data scientist devra maîtriser au moins un outil analytique tel que SAS ou R, avec une préférence pour le R qui est le langage normé pour l’analyse et l’exploration des données.
Des compétences techniques
Le data scientist doit maîtriser au moins un langage de programmation, le plus courant étant Python. La maîtrise de SQL est également importante pour formuler et exécuter des requêtes. Il doit posséder des notions de machine learning ou apprentissage automatique, ce domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des approches statistiques pour permettre à un ordinateur d’apprendre à partir de données.
Des qualités personnelles
Enfin, et c’est ce qui rend ce métier particulièrement riche, le data scientist doit démontrer de vraies qualités personnelles. Il doit être curieux et créatif afin de déceler les données les plus intéressantes et de savoir comment les exploiter. Son travail étant étroitement intégré à la vie de l’entreprise, le data scientist doit en connaître tous les rouages : tant le secteur d’activité dans lequel œuvre l’entreprise que les enjeux économiques qui sont les siens. C’est donc un entrepreneur dans l’âme.
Et comme tout bon entrepreneur, le data scientist doit être aussi doté d’un bon sens de la communication. Cela afin de pouvoir motiver les décideurs à prendre les bonnes décisions à partir de ses études, et de communiquer ses découverte techniques à ses collègues des pôles marketing ou commercial selon l’organisation de l’entreprise. Et il doit être capable d’entendre quels sont leurs défis et problèmes à résoudre.
Pour toutes ces raisons, le métier de data scientist est considéré comme le plus satisfaisant, le plus recherché, et aussi le mieux payé du moment. Le salaire moyen d’un data scientist aux Etats Unis est de 110.000 dollars. En France, pour un débutant, il est compris entre 45.000 et 50.000 euros par an. Alors si l’aventure vous tente, foncez ! Malgré la multiplication des formations et la popularité de ce métier, les entreprises ont du mal à recruter des profils suffisamment qualifiés.
