Data Scientist : son métier, ses compétences, ses responsabilités, son salaire

Avec la multiplication des données à analyser, les entreprises ont de plus en plus besoin d’experts pour gérer et contrôler ces flux d’informations. Ainsi, différents métiers de la Data Science font surface afin de mieux répondre à la demande des entreprises. Parmi eux, le métier de data scientist représente une solution idéale pour la valorisation des données via différents algorithmes (prédiction, analyse d’image, analyse de texte, …).

Le data scientist est un métier à forte responsabilité. Il est chargé d’extraire les données pour les traiter et les analyser. Il réalise des modèles statistiques afin de faire ressortir ce qu’il y a d’importants dans l’immense flux de data d’une entreprise. Par conséquent son savoir-faire technique est extrêmement demandé sur le marché du travail.

Dans cet article nous aborderons tout ce qu’il faut savoir sur le métier de data scientist :

SOMMAIRE :

Compétences du data scientist :

Son expertise :

Le data scientist détient une expertise bien spécifique. Il possède des compétences dans des domaines techniques tels que  :

• Les langages de programmation informatiques (Python, SQL, R et dans un moindre mesure Java et C++) pour analyser les données.
• Les mathématiques et les statistiques pour exploiter les techniques de l’intelligence artificielle (Machin 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)
• Si il est chargé du reporting, les outils de Data Visualization (Python, Tableau) pour résumer de manières graphiques les résultats d’analyse.
  

Si le data scientist doit détenir d’importantes compétences techniques, il doit également savoir communiquer et travailler en équipe. Il fait généralement partie d’un groupe à part entière et communique régulièrement avec les data engineer sur les bases de données et les équipes métiers sur les problématiques à résoudre.

Les raisons de choisir un data scientist :

Le data scientist analyse toutes sortes de données : clients, produits ou externes.

Son objectif est de créer des modèles prédictifs par la construction d’algorithmes. Ce travail est particulièrement utile pour l’entreprise qui l’embauche pour prendre des décisions basées sur la donnée.

L'entreprise embauche un data scientist pour pouvoir prendre des décisions basées sur la donnée. Il a donc des compétences techniques avancées mais aussi quelques connaissances business.

Concrètement, à l’aide des équipes métiers, il traduit les problématiques business de l’entreprise en problèmes mathématiques et statistiques afin d’orienter les prises de décisions et affiner les stratégies.

Il est embauché dans des entreprises ayant une équipe data déjà mature. Les retombées de son travail se calculent sur le long terme.

Le quotidien du data scientist‍

Le rôle du data scientist

Le data scientist a surtout un rôle scientifique au sein de son entreprise.  Cependant, Le data scientist traite des problématiques liées à la production, à l’analyse de marché, à l’efficacité des campagnes marketing. Dans la plupart des cas, le data scientist est seulement affecté à un secteur spécifique de l’entreprise.

En premier lieu, si il n’y a pas de data engineer, il est chargé de collecter un très grand volume de données non structuré à partir de sources de données multiples et dispersées. Sinon, il sera chargé d’extraire les données nécessaires à la création de ses modèles.

Ensuite, il transforme ces données dans un format exploitable par la mise en place d’indicateurs pertinents à l’analyse.

Enfin, il répond aux problèmes business des entreprises en analysant la donnée et en la modélisant à l’aide des statistiques pour interpréter les résultats.

L’organisation s’appuie sur ses analyses pour prendre de meilleures décisions ou lancer un nouveau produit ou service en adéquation avec les attentes du consommateur.

Les missions du data scientist

Tout d’abord, accompagné des équipes métier, le data scientist détermine les besoins de l’entreprise afin d’extraire les données nécessaires pour son analyse. Son rôle est aussi de déterminer les problèmes liés à l’analyse de données.

Il est aussi responsable de de la collecte automatique des données et stockage dans les bases de données. Son rôle peut parfois se confondre avec celui du data engineer. La barrière entre les deux métiers a toujours été assez floue. En bref, ce qui faut retenir est que le data scientist extrait les données nécessaires pour son analyse contrairement au data engineer qui s’occupe de la maintenance et de l’entretien des bases de données. Il travaille donc main dans la main au service de la data.

Ensuite, le data scientist s’occupe de la définition des algorithmes d’analyse pour répondre de façon pertinente aux problématiques et améliorer les résultats de recherches et de ciblages. Il est chargé du développement des modèles descriptifs et prédictifs afin d’anticiper les évolutions des données et les tendances.

Enfin, il transmet ses résultats au data analyst ou aux équipes métiers.

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Les études pour devenir data scientist

Des dizaines de formations existent pour devenir Data Scientist. Nous pouvons différencier trois grandes catégories de formation :

• Via des Master en Data Science en écoles d’ingénieurs comme Polytechnique,  Centrale-Supélec, Les Mines, l’Ensae ou encore Télécom ParisTech.
• Via des universités scientifiques telles que Paris Saclay, Dauphine, La Sorbonne et bien d’autres.
• Via des écoles de management proposant des MS et MSC en Data Science comme HEC, Essec, Neoma, Audencia ou encore l’Ieseg.
  

Être recruté en tant que data scientist

Perspective d’emploi (salaire, entreprises, secteurs débouchés,…)

Salaire du data scientist

Selon Glassdoor, le salaire d’un Data Scientist en France oscille entre 35 K et 45 K euros par an pour un profil junior. Avec plusieurs années d’expérience, le salaire oscille entre 45 K et 65 K euros par an. Pour les profils les plus expérimentés, le salaire peut aller jusqu'à 120 K par an et plus.

La rémunération fluctue selon l’expérience et la capacité du Data Scientist à élaborer des algorithmes puissants et efficaces.

Le nombre de Data Scientist devrait augmenter de 16% par an ces prochaines années. Et des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs recherchent ce genre de profil comme les géants de la tech à l’image de Google, Amazon ou LinkedIn.

Le vocabulaire du data scientist

Les outils du data scientist

Les outils du Data Scientist sont nombreux et requièrent un niveau élevé de technicité. Parmi les plus utilisés, nous retrouvons :

• Les langages de programmation tels que Scala, Python ou R. Ils sont particulièrement utilisés car il est possible d’à peu près tout faire avec.
• Le notebook Jupyter pour écrire du code et le tester facilement.
• Les librairies sur Python comme Matplotlib et Seaborn (visualisation), Pandas et Numpy (gestion de données), Scikit-learn (machine learning), Tensorflow et Pytorch (deep learning).
• Les services AWS comme Athena pour effectuer des requêtes SQL et S3 pour le stockage des données.

Lexique du data scientist

Machine Learning : Le Machine Learning est une discipline qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour octroyer aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données (c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune). Les algorithmes de Machine Learning les plus connus sont les modèles de régression, de Gradient Boosting, Random Forest, KNN, ...

Deep Learning :  Le deep learning est un type d'intelligence artificielle, dérivé du machine learning, qui modélise avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non-linéaires. Le deep Learning s'appuie sur un réseau de neurones artificiels s'inspirant du cerveau humain.

Réseaux de neurones : Ce réseau est composé de dizaines voire de centaines de « couches » de neurones, chacune recevant et interprétant les informations de la couche précédente. À chaque étape, les « mauvaises » réponses sont éliminées et renvoyées vers les niveaux en amont pour ajuster le modèle mathématique.

Reinforcement learning : L’apprentissage par renforcement ou Reinforcement Learning est une méthode de Machine Learning. Elle consiste à entraîner des modèles d’intelligence artificielle en lui apprenant à atteindre un objectif au sein d’un environnement incertain et potentiellement complexe. Pour y parvenir, l’ordinateur essaye de toutes les façons possibles et apprend de ses erreurs. À chaque tentative, l’IA reçoit une récompense ou une punition en fonction des actions effectuées. Elle est programmée pour maximiser sa récompense, et tentera donc de trouver la méthode le lui permettant.

API (application programming interface) : Un API est une solution informatique qui permet à différentes applications de communiquer entre elles à travers des échanges de données. Savoir manipuler les API est une compétence essentielle pour les data scientists. ‍

Algorithme : ensemble de données qui sont rangées dans une formule mathématique ou bien dans une entité statistique pour pouvoir établir une analyse de données. Les algorithmes sont massivement utilisés par les data scientists pour leur analyse.

Analyse prédictive : technique d’analyse qui permet d’établir des modèles statistiques afin de prédire des événements futurs sous forme d’hypothèses. Une petite partie du travail du data scientist est d’établir des modèles prédictifs sur les évolutions de certaines variables.