Pour les entreprises et start-ups opérant dans le domaine de la hi-tech, il n’y a pas grand-chose de plus important que les données.

Bien sûr, lorsque l’on a autant d’informations accumulées, il peut être difficile de s’y retrouver, de savoir quoi chercher. C’est pourquoi les entreprises recherchent ce qu’on appelle des Data Scientists, ou scientifiques des données.

Tout d’abord, qu’est-ce que la science des données ?

Il s’agit d’extraire des connaissances et informations depuis un ensemble de données. C’est une discipline qui fait appel aux mathématiques, aux statistiques et à l’informatique. Le but est donc l’analyse de données collectées par l’entreprise afin d’en déduire la meilleure course à suivre pour faire fructifier son activité 📈

Mêlant leurs compétences en technologie et en science sociale, les Data Scientists analysent ces données afin d’y trouver des tendances, des évolutions, etc.

Quelles compétences sont nécessaires pour devenir Data Scientist ?

Un Data Scientist a besoin de nombreuses compétences :

  • savoir programmer,
  • connaître des techniques de Machine Learning (apprentissage automatique par un ordinateur),
  • déterminer des risques,
  • analyser des statistiques mathématiques,
  • gérer des plateformes Big Data (qui traitent de très grandes quantités de données), communiquer efficacement…

La liste est longue !

Leur domaine de prédilection est vraiment l’analyse, la recherche et la déduction selon les données qu’ils ont à leur disposition. Cependant, les Data Scientists peuvent parfois avoir à créer des logiciels spécifiques visant à optimiser leurs analyses. Parfois même des intelligences artificielles.

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Un Data Scientist doit aussi bien connaître le domaine dans lequel son entreprise opère. En effet, le but de l’analyse des données est de répondre à des questions spécifiques à l’industrie, afin d’ensuite pouvoir guider les supérieurs et responsables dans leur prise de décisions. Tous les secteurs d’activités n’ayant pas les mêmes priorités, il est vraiment important de baser ces analyses dessus.

Les données qu’un Data Scientist reçoit auront généralement été auparavant traitées par un Ingénieur Data, afin de garantir leur qualité et optimiser leur analyse. Après tout, des données erronées ou compromises par des problèmes techniques perdraient toute valeur.

Les secteurs professionnels pour le Data Scientist

Le Data Scientist peut travailler dans une multitude de secteurs, tant que l’entreprises manipule suffisamment de données pour justifier son emploi. Il devra cependant, comme dit plus tôt, avoir des connaissances adaptées à l’activité de l’entreprise.

Quel salaire pour un Data Scientist ?

Pour ce qui est du salaire le Data Scientist est rémunéré en moyenne 3 800 € par mois.

Comme souvent dans le domaine des nouvelles technologies, c’est bien inférieur aux États-Unis, où le salaire moyen, converti en euros, est de 9 300 € par mois 💸

Les start-ups et grosses entreprises américaines ont bien compris l’importance du Data Scientist, alors que les groupes français sont plus lents à s’y mettre.

Par exemple, les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft) recrutent en permanence des Data Scientists, et d’autres groupes moins importants comme Netflix ou LinkedIn ne sont pas en reste non plus.

Se former au métier de Data Scientist

C’est un domaine hautement qualifié, mais pour lequel les formations dédiées sont peu nombreuses.

Déjà, il faut un Bac+4 ou Bac+5 en informatique, statistiques, management ou marketing.

Une fois cela fait, on peut se tourner, entre autres, vers un mastère en ingénierie Big Data, un diplôme d’ingénieur avec spécialisation Big Data, ou encore un Master en Science lié à l’analyse des données.

Ajoutez à cela quelques années d’expériences dans ces domaines. Et, bien sûr, les connaissances nécessaires pour utiliser des logiciels de statistiques et langages de base de données… Alors vous devriez pouvoir trouver chaussure à votre pied !

Bien sûr, il sera plus simple d’obtenir un poste bien payé en ayant un doctorat dans le domaine, et plus d’expérience, y compris avec l’IA. Des qualités de meneur et d’indépendance sont également recherchées pour ce métier.

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