Data scientist

Le Data scientist consacre son temps à recueillir et analyser de vastes ensembles de données afin d’en tirer des informations pertinentes. Associé au domaine de la data, il s’apparente parfois au Data analyst, au point que certaines structures utilisent ces deux appellations sans grande distinction. Il demeure ainsi essentiel de passer en revue les responsabilités détaillées d’un poste donné avant de postuler, car les intitulés peuvent recouvrir des missions plus ou moins techniques. Dans de nombreuses entreprises, il est rattaché à la direction des systèmes d’information et travaille sur des données internes ou externes concernant divers publics comme les clients, les prospects, voire les salariés. Il élabore des algorithmes adaptés et conçoit des modèles prédictifs pour aider à la prise de décision. Certains l’appellent aussi Analyste quantitatif, Data miner ou Chargé de modélisation.

Les journées d’un Data scientist se caractérisent par un ensemble d’opérations qui commencent généralement par la collecte et l’exploration de données auprès de multiples sources. Il doit ensuite procéder à la préparation et au nettoyage de ces informations afin d’exclure toute anomalie ou valeur manquante susceptible de fausser les analyses. Le volet analytique lui permet alors de mettre au jour des tendances, des schémas ou des corrélations qui serviront à élaborer et affiner des modèles prédictifs ou descriptifs. Pour évaluer la pertinence de ces modèles, il réalise des tests et effectue des ajustements en vue d’améliorer leur fiabilité. La visualisation lui donne par la suite l’opportunité d’illustrer ses constats de façon claire, souvent à travers des graphiques ou des tableaux de bord. Et la dernière étape consiste à partager ces résultats avec divers acteurs de l’entreprise, qu’ils soient techniques ou non, sous forme de présentations orales et de rapports synthétiques.

Lorsqu’un modèle est jugé utile pour une mise en production, il collabore avec les équipes de développement afin de l’intégrer aux systèmes existants. Il veille ensuite à son bon fonctionnement au fil du temps et effectue une veille technologique soutenue pour rester à la page sur les nouveautés de la data science. Enfin, pour lui, l’automatisation de certains processus constitue une préoccupation importante, car elle permet de gagner en efficacité et en précision.

Le Data scientist porte la responsabilité de faire émerger des informations utiles à partir de données brutes et hétérogènes. Il lui appartient de s’assurer de la fiabilité des analyses et des modèles qu’il produit, car ces derniers peuvent avoir un impact important sur la stratégie de l’entreprise. Il peut en outre concevoir des algorithmes. Le data scientist communique ses résultats à toutes les parties prenantes de niveaux de techniques différents. Il peut d’ailleurs s’occuper de l’aspect business du métier selon la structure où il est intégré.

Le Data scientist doit détenir des connaissances pointues en statistiques et mathématiques. À part cela, la programmation constitue un autre pilier incontournable. La maîtrise des langages comme Python ou R et de diverses bibliothèques spécialisées est indispensable. Les notions d’extraction et de transformation de données, ainsi que l’expérience avec des bases SQL ou NoSQL, sont tout aussi importantes pour gérer les flux d’informations. Le machine learning et le deep learning s’avèrent, de même, essentiels pour mettre en œuvre des techniques de régression, de classification ou de clustering. Il doit d’ailleurs maîtriser la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel.

La familiarisation avec Matplotlib, Seaborn, Tablea ou Power BI est nécessaire pour la visualisation des résultats et la présentation des insights. Les connaissances en ingénierie logicielle et en big data viennent parfaire l’ensemble, tandis que l’aptitude à communiquer et à vulgariser les conclusions de ses analyses reste un atout indéniable. Enfin, il faut posséder une solide compréhension des enjeux propres à chaque secteur pour renforcer la pertinence des solutions proposées.

Outre les compétences techniques, le Data scientist doit faire preuve d’aisance relationnelle pour collaborer avec divers départements comme le marketing, la finance ou les équipes opérationnelles. Il doit également être méthodique, savoir piloter des projets et gérer les priorités afin de respecter les délais imposés. L’envie d’apprendre en continu se révèle indispensable, compte tenu de l’évolution rapide des outils et des méthodes de data science. Une réflexion éthique et une sensibilité aux questions de confidentialité des données sont par ailleurs essentielles, surtout depuis la mise en place de réglementations strictes, comme le RGPD.

Un niveau équivalent à un Bac+5, avec une formation solide en mathématiques ou en informatique, est requis pour accéder à ce type de poste. Le baccalauréat général, plus spécifiquement la filière scientifique, représente un tremplin pertinent pour attaquer ces cursus exigeants.

Des écoles comme Guardia School constitue une voie intéressante pour quiconque souhaitant maîtriser la programmation, pilier fondamental de ce métier. Dès le premier cycle, les étudiants s’initient à différents langages informatiques tels que C, C++ et Python, ainsi qu’à l’algorithmie et au développement web. Les deux cycles de formation se composent d’un Bachelor sur trois ans, permettant de valider un titre RNCP de niveau 6, et d’un cycle avancé de type Master, qui aboutit à l’obtention d’un titre d’Expert RNCP de niveau 7. La dernière partie du cursus approfondit l’analyse de données, le socle incontournable pour occuper un poste orienté data science.

Le Data scientist peut s’épanouir dans des domaines très variés. Les entreprises de technologie et de services en ligne cherchent régulièrement ce type de profil, tout comme les établissements bancaires ou les organismes d’assurance. Les laboratoires pharmaceutiques et le secteur de la santé font également appel à des analystes spécialisés dans le traitement de données médicales.

Le retail et l’e-commerce utilisent leurs compétences pour mieux comprendre le comportement des consommateurs, tandis que les opérateurs de télécommunications exploitent leurs analyses afin d’optimiser les offres et la qualité de service. L’industrie et les entreprises manufacturières intègrent ces savoir-faire pour améliorer leurs flux de production ou mettre en place une maintenance prédictive.

L’énergie, l’environnement, les transports, le marketing ou encore les institutions publiques offrent autant d’options supplémentaires. Enfin, les milieux universitaires, la recherche, le divertissement et l’édition numérique proposent aussi des opportunités attractives pour les talents qui souhaitent multiplier les expériences.

Les entreprises qui recrutent des Data scientist

De nombreuses organisations de premier plan cherchent en permanence à recruter ou renforcer leurs équipes data : Thales, Legrand, le Groupe La Poste, Capgemini et TELUS International, entre autres. Les entreprises du groupe Vivendi, tout comme Social Point, Ubisoft, Gameloft ou Blade Shadow dans le secteur du jeu vidéo, s’intéressent également aux experts en science des données. Pour un nouveau diplômé, il est opportun de consulter régulièrement des plateformes comme LinkedIn, HelloWork.com, Indeed.com ou Cyberjobs.fr pour dénicher des postes vacants et se faire embaucher plus rapidement.

Un Data scientist débutant peut prétendre à un salaire brut mensuel aux alentours de 3 600 à 4 000 €. Cette fourchette évolue assez vite, car au bout de seulement trois ans d’expérience, il devient possible d’atteindre ou de dépasser 5 000 € par mois. Les variations salariales sont liées à la complexité des projets gérés, à l’éventail des compétences techniques et à la taille de l’entreprise employeuse. Il y a donc une certaine marge de négociation, surtout si le candidat peut justifier d’expériences réussies et de projets d’envergure.

Un Data scientist peut se réorienter aisément vers des missions plus orientées Data analyst si ses préférences se portent sur l’interprétation et la valorisation business des données. Les postes de Chief Data Officer représentent une autre voie pour ceux qui aspirent à piloter la stratégie data d’une organisation et à influer davantage sur les décisions importantes. En se focalisant sur l’aspect technique, certains professionnels optent pour une évolution vers le métier de Data engineer, plus axé sur l’architecture des systèmes de données. D’autres choisissent le statut de consultant indépendant.

Ce métier donne l’opportunité de traiter des sujets extrêmement divers, de contribuer directement à la performance de l’entreprise et de trouver aisément un poste dans des multiples contextes. Il convient toutefois de noter que sous le titre Data scientist, il y a parfois des postes où l’on effectue des tâches plus basiques ou répétitives, comme le simple usage de tableurs. Le travail s’effectue majoritairement sur ordinateur et certaines phases peuvent s’avérer monotones.

Pour accéder à ce rôle, il est recommandé de viser un diplôme Bac+5 avec un bagage scientifique, notamment en mathématiques ou en informatique. La maîtrise de Python ou R est indispensable, tout comme la capacité à rassembler, modéliser et visualiser des données de façon pertinente. La faculté à rendre compte de son travail, tant à l’oral qu’à l’écrit, fait la différence dans un secteur où les enjeux évoluent rapidement. La curiosité technologique et la volonté de se former en continu sont également nécessaires pour garder une longueur d’avance.