Métier data scientist

Le poste de Data Scientist a tout simplement été élu métier le plus sexy du XXIᵉ siècle par la Harvard Business Review.

Tous les secteurs d’activité s’arrachent ce profil : Finance, Assurance, IoT, Agriculture, Énergie, Écologie… L’interprétation des données en modèles prédictifs est un formidable levier de croissance pour les entreprises. Ainsi, selon Data Recrutement, plus de 11 200 profils LinkedIn se présentent comme “Data Scientist” en France en 2023. Ils étaient 10 000 en 2022. Au fil des années, l’offre et la demande ne font qu’augmenter.

Si le rôle principal du Data Scientist est bien scientifique, il est aussi amené à traiter des problématiques liées à la production, à l'analyse de marché et à l'efficacité des campagnes marketing. Mais dans la plupart des cas, le Data Scientist est assigné à un secteur spécifique de l'entreprise. Si elle ne dispose pas de Data Engineer, le Data Scientist sera chargé de collecter un très grand volume de données non structurées à partir de sources de données multiples et dispersées. Dans le cas contraire, il sera responsable d'extraire les données nécessaires à la création de ses modèles.

Son rôle est ensuite de transformer ces données en mettant en place des indicateurs pertinents pour l'analyse. Il répond enfin aux problèmes commerciaux de l'entreprise en analysant les données et en les modélisant à l'aide de statistiques pour interpréter les résultats. La Direction peut ainsi utiliser ses analyses pour prendre de meilleures décisions ou pour lancer de nouveaux produits ou services en adéquation avec les attentes des consommateurs.

Le Data Analyst, le Data Scientist et le Data Engineer ont des postes et des responsabilités bien distinctes.

Si le Data Analyst a pour mission d’interpréter et d'analyser les données, le Data Scientist se chargera ensuite de construire des modèles prédictifs pour faire des prévisions.
Le Data Engineer, quant à lui, facilite l’accès à la donnée en donnant tous les outils nécessaires aux Data Analysts et Data Scientists pour bien exploiter leurs ressources. Tous ces métiers ont en commun de collecter, nettoyer et transformer les données pour atteindre leurs objectifs.

• Les langages de programmation informatique (Python, R, et dans une moindre mesure Java ou C++) pour l'analyse des données ;
• Les mathématiques et les statistiques pour exploiter les techniques d'intelligence artificielle (Machine Learning, Deep Learning, Analyse de texte) ;
• L'extraction de données via les principales solutions de stockage (Data Warehouse, Data Lakes), ainsi que sur les principales plateformes (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) et le langage SQL ;
• Si le Data Scientist est chargé du reporting, il doit utiliser les outils de Data Visualisation (Python, Tableau) pour résumer de manière graphique les résultats de l'analyse.

Le Data Scientist dispose d'un large éventail d'outils nécessitant un haut niveau de compétences techniques. Parmi les plus couramment utilisés, on retrouve :

• Les langages de programmation tels que Python ou R, qui offrent une grande polyvalence pour effectuer des tâches variées ;
• Le notebook Jupyter pour écrire et tester facilement du code ;
• Les bibliothèques Python telles que Matplotlib et Seaborn (visualisation), Pandas et Numpy (gestion de données), Scikit-learn (apprentissage automatique), Tensorflow/Keras et PyTorch (Deep Learning) ;

En fonction de l'entreprise dans laquelle il exerce, un Data Scientist peut évoluer vers des rôles de direction après quelques années en poste, tels que :

• Chief Data Scientist ;
• Directeur des Systèmes d’Information.

• Junior : entre 35 000 et 45 000 euros annuels ;
• Expérimenté : entre 45 000 et 65 000 euros annuels ;
• Senior : plus de 120 000 euros annuels.