Focus sur le métier de Data Scientist 

Par Marie le 24 septembre 2019

Secteur d'avenir Reconversion Tendances Competences-digitales Emploi digital
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C’est en 2008, grâce à deux ingénieurs travaillant respectivement chez Facebook et LinkedIn, que nait le métier de Data Scientist. Qualifié de « sexy » par certaines revues, ce job est aujourd’hui, avant tout, crucial pour les entreprises. D’ailleurs, en 2019 aux Etats-Unis, le profil de Data Scientist arrive en tête des 25 métiers les plus cotés listés par le prestigieux site pour l’emploi, Glassdoor. Mais en quoi consiste exactement ce métier en pleine émergence ? Comment se former à ce nouveau métier et quelles sont les perspectives d'évolution ? Focus sur le job de Data Scientist, et éclairage de la professionnelle Bérengère Gautier, en poste chez Babel.

Définition

Le Data Scientist analyse des masses importantes de données éventuellement non structurées (qu’on appelle Big Data), les visualise, et propose, en conséquence, de nouveaux services aux utilisateurs. Son objectif : faire parler ces données et en sortir des indicateurs concrets au service de la direction générale. Son travail doit permettre, in fine, de dégager des tendances de consommation afin de maintenir la compétitivité de l’entreprise.

Pour Bérengère Gautier, Data Scientist depuis 2015, en poste chez Babel depuis janvier 2018, la définition du métier est large : "Un Data Scientist est quelqu’un qui est capable de travailler sur presque tout le ‘data pipeline’, de l’extraction des données à la communication des résultats à un public non-expert. Si l’on travaille dans une jeune startup, on peut avoir un spectre de responsabilités assez large, être en charge de l’infrastructure, des modèles prédictifs, mais aussi de la communication des résultats. Dans une grosse entreprise, on a plus le luxe de se spécialiser dans des tâches qui nous intéressent davantage."


Source Image : analyticsbuddhu.com

Formations et compétences

Formation

Il n’existe pas de formation spécifique pour le métier de Data Scientist, même si de plus en plus d’écoles prennent en compte les nouveaux métiers du numérique. Bérengère Gautier nous raconte son parcours : "J’ai commencé mes études par une prépa littéraire, je les ai finies avec un doctorat en géographie économique. Je n’ai pas une formation scientifique pure et dure. Ma formation en statistiques et en programmation s’est faite un peu à la fac avec de vieux langages de programmation (comme SAS ou le fortran), mais surtout en ligne grâce à toutes les plateformes de cours."

En réalité, seules les écoles d’ingénieurs proposent des cursus spécialisés dans le big data ou les statistiques. Pour une première approche de l’activité, la formation Big Data VISIPLUS academy permet toutefois d’acquérir tout le savoir-faire nécessaire à votre réussite. N’hésitez pas à vous renseigner sur cette formation à suivre :

  • en ligne, via la plateforme Digital Learning (accès multiplateforme) ;
  • lors de sessions de formations intra-entreprises ;
  • durant les formations organisées dans les locaux de Paris, à Sophia-Antipolis ou dans la métropole de Lyon.

Compétences

Le Data Scientist a généralement des compétences en anglais, en finance, en management et en marketing. Rigoureux, il doit être capable de résister à la pression, au stress, et doit savoir préserver la confidentialité des données manipulés. Pour Bérengère Gautier, les compétences d’un Data Scientist sont nombreuses : "Il faut avoir un esprit scientifique. Il ne s’agit pas de résoudre des équations ou connaître les algorithmes les plus complexes, mais plutôt être capable :

  • de réfléchir à l’origine des données : à la façon dont elles sont collectées,
  • de s’interroger et d’être capable de formuler une hypothèse,
  • de faire preuve de rigueur, surtout lorsque nos données nous racontent n’importe quoi !
  • de se concentrer sur la résolution concrète du problème (et si possible de le résoudre).
  • de communiquer ses résultats dans un langage compréhensible par des humains."

Toujours selon Bérengère, "Il n’y a pas UN profil de Data Scientist, c’est la diversité des équipes qui font leur force. Certains ont une passion pour la programmation informatique et vont pouvoir passer des heures à optimiser leurs algorithmes. D’autres sont plutôt branchés communication et data visualisation et ne considèrent la programmation informatique que comme un outil. Dans ce genre d’équipes diversifiées, on apprend énormément les uns des autres et c’est hyper stimulant. C’est important de souligner cette diversité car je vois beaucoup de personnes douées avec des profils scientifiques atypiques qui s’autocensurent en pensant que le métier de Data Scientist n’est pas fait pour eux." Enfin Bérengère conseille aux futurs Data Scientist "d’être curieux et capable de se former constamment à de nouvelles techniques. Les outils et les méthodes évoluent rapidement."


Source Image : unsplash.com

Missions et projection de carrière

Missions

Les missions du Data Scientist peuvent être décomposées en 4 axes :

  • Comprendre la problématique marketing,
  • Trouver une modélisation statistique pour répondre à la problématique,
  • Déterminer quelles sont les données pertinentes à utiliser,
  • Analyser les données et restituer les résultats, de façon à ce qu’ils répondent à une stratégie (le plus souvent commerciale).

Bérengère Gautier décrit ainsi ses missions au jour le jour, pour son poste actuel en decision making :

  • M’assurer de la qualité des données.
  • Créer des rapports, des data visualisations pour les différents services de l’entreprise.
  • Répondre à des questions bien précises
  • Aider lors de la création et l’analyse de tests, pour savoir quelle version du site les utilisateurs préfèrent.

"Dans un autre poste que j’ai occupé c’était assez différent. Il s'agissait de vérifier nos prédictions, les corriger si nécessaire. Mettre en production des algorithmes. Et enfin, réaliser des rapports sur nos prédictions pour nos clients."

Les possibilités d’évolution 

Le métier étant encore nouveau, il est certain que les possibilités d'évolution vont changé et elles mêmes évoluer dans les années qui viennent. Toutefois, pour l'instant, il semble que les évolutions hiérarchiques possibles de ce métier soient principalement de devenir Maitre de recherche ou ingénieur statistiques. Mais, les Data Scientist peuvent également se diriger vers le métier de Business Analyst, Ingénieur logiciel, ou encore BIG data engineer. Bérengère prend encore son temps pour apprendre le métier : "Pour l’instant je ne réfléchis pas vraiment à une évolution. J’ai encore beaucoup de chemin à parcourir en Decision Making. Les voies classiques seraient le management d’équipes de Data Scientists, j’ai aussi lu que certains Data Scientists se reconvertissent en product managers. Pour ma part ce ne sont pas les responsabilités de management qui m’attirent vraiment. J’ai envie d’explorer. J’ai passé deux ans à faire du machine learning, un peu plus d’un an désormais en decision making et c’est un domaine que j’ai envie d’approfondir. Mais je serai aussi super curieuse dans quelques années de participer à l’élaboration d’un système de recommandations complexe, pour un site de commerce en ligne par exemple. Je suis aussi attirée par tout ce qui touche au Natural Language Processing (automatisation du langage naturel) et au Social Network Analysis (analyse de réseaux sociaux)."

Devenir Data Scientist dans le cadre d’une reconversion

Le métier de Data Scientist est encore tellement récent, qu’il est fort à parier que nombre des professionnels actuels sont passés par une reconversion. C’est d’ailleurs le cas de Bérengère, qui explique ce changement de voie. "Au sortir de l’université en 2012, j’ignorais complètement que des professionnels utilisaient les mêmes logiciels que moi pour analyser leurs données. Pendant mon doctorat, j’ai en effet découvert le logiciel R et je pensais que c'était juste fait pour divertir la communauté scientifique. J'avais tort... Après mon doctorat, j’ai travaillé pendant 2 ans en tant que chargée d’études en économie territoriale. J’analysais des données, mais c’était très descriptif et j’étais devenue une pro d’Excel et de Power Point (soupirs). En tant que chargée d’études, une autre de mes missions était de faire une veille économique sur le secteur des nouvelles technologies. En 2013/2014 on n’y parlait que de Big Data. C’est à ce moment que je me suis dit que c’était peut-être pour moi et que j’ai commencé à occuper quelques-unes de mes soirées à suivre des formations en ligne pour me remettre à niveau en programmation, en analyse de données, et en machine learning. C’est vraiment en postulant à des offres d'emploi de Data Scientists que j’ai découvert le métier.Avant tout entretien d’embauche, la plupart des entreprises envoie un data challenge avec des questions et un petit jeu de données. C’est super intéressant, souvent stimulant, et j’encouragerais n’importe quel aspirant Data Scientist à postuler à un maximum d’offres d’emploi pour faire ces data challenges et envisager ainsi toutes les facettes du métier."


Source Image : unsplash.com

Le Marché et les salaires

Le marché

En 2012, la revue Harvard Business Review qualifiait le Data Scientist de «métier le plus sexy du XXIe siècle». Sexy donc, et surtout très démandé ! Tous les secteurs industriels en recherchent, de la finance à l’informatique en passant par la grande distribution. Selon le plan de la Nouvelle France industrielle, le marché du Big Data est estimé à 9 milliards d’euros en 2020 et représente un potentiel de 137 000 emplois créés ou consolidés.

Le salaire

En France, le salaire d’un jeune Data Scientist débute à 3 000 euros bruts par mois. Les plus expérimentés peuvent voir leur salaire doubler en fin de carrière. Aux États-Unis, où le Data Scientist la rémunération moyenne s’élève à 110 000 dollars annuels !

Le métier de Data Scientist est nouveau et passionnant, et surtout très évolutif.
Il attire dans ses filets les amateurs d’informatique, de statistiques, mais également le marketing. Un équilibre qui n’est pas toujours facile à trouver, mais qui s’il vous correspond, pourrait tracer une très belle carrière devant vous. Vous aspirez à vous reconvertir en Data Scientist ? Emparez-vous de bonne volonté, de rigueur et d'une bonne formation. N’hésitez pas à vous renseigner sur Visiplus academy, et à contacter les conseillers pédagogiques à votre disposition.

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