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Comment effectuer une reconversion en Data Scientist après des années de carrière ?

Réponse courte : OUI ! Si vous aimez jouer avec du code, programmer des algorithmes de machine learning et faire de l'analyse prédictive, ce métier est fait pour vous !

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
24/6/2024

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Dans un monde de plus en plus piloté par les données, le Data Scientist s’est imposé comme indispensable pour les entreprises cherchant à tirer profit de vastes quantités d’informations accumulées. 

Parfois confondu avec le métier de Data Analyst, le métier de Data Scientist est pourtant bien différent et recouvre des expertises particulières. 

En effet, le Data Scientist utilise les données à sa disposition pour construire des algorithmes, prédire des tendances et proposer des solutions innovantes à des problèmes complexes. 

La reconversion en Data Scientist ouvre non seulement vers un avenir professionnel mais aussi la possibilité de jouer un rôle de premier plan dans la transformation numérique des entreprises. 

Voici un guide complet pour comprendre ce métier, les compétences nécessaires pour exceller, et les étapes à suivre pour réussir une transition vers ce métier en plein essor.

Qu'est-ce que le métier de Data Scientist ?

Un Data Scientist (DS) est un véritable « scientifique de la donnée ». À ce titre, il utilise des techniques de Data Science pour extraire des informations pertinentes à partir de grands volumes de données. Cette mission se traduit par plusieurs étapes :

·        Analyse exploratoire des données: (ou EDA en anglais : Exploratory Data Analysis) : Le Data Scientist examine de grands ensembles de données pour identifier des tendances en utilisant des outils tels que Python et ses nombreuses librairies de visualisations (matplotlib, seaborn…).

·        Modélisation et apprentissage automatique : Après s’être imprégné des données, le DS conçoit, construit et déploie des modèles prédictifs et des algorithmes pour répondre à des questions spécifiques. C’est ce que l’on appelle le « Machine Learning ».

·        Interprétation et communication des résultats : Muni de ces résultats, le Data Scientist peut alors traduire ses résultats techniques en recommandations compréhensibles et exploitables pour les parties prenantes non techniques.

·        Optimisation des modèles : Dans une recherche constante d’optimisation et d’efficacité, le Data Scientist cherche à améliorer continuellement la performance de ses modèles en tenant compte des feedbacks et des nouvelles données.

La fiche du métier de Data Scientist

En quoi consiste les missions du Data Scientist ?

En soit, il n'y a pas de mission globale très définie.

Par contre, il va avoir une spécialité en fonction du poste qu'il occupe dans une entreprise.

Par exemple, voici quelques unes des spécialités qu'un Data Scientist peut avoir :

Etc...

Quelles sont les compétences requises pour devenir Data Scientist ?

Pour exercer le métier de Data Scientist, il faut maîtriser un ensemble de compétences techniques spécialisées. Cela inclut la programmation (Python, R, SQL, etc.), la gestion de bases de données, l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique et de techniques d'analyse de données avancées. Au-delà des compétences techniques, un Data Scientist doit aussi faire preuve de qualités relationnelles comme le sens de la communication et du travail en équipe.

À quel salaire puis-je prétendre en me reconvertissant en Data Scientist ?

Selon le site de GlassDoor, le salaire moyen d'un Data Scientist en France est compris entre 45 000 € et 55 000 € brut par an, en fonction de l'expérience. À terme, l’expérience accumulée permet d’envisager une rémunération supérieure à 70 000 € bruts par an.

Pourquoi se reconvertir dans la Data Science ?

La reconversion en Data Scientist est une excellente opportunité pour plusieurs raisons :

C'est une filière pleine d'avenir

Les Data Scientists font ainsi partie des métiers les plus en tension dans l’univers de la Data avec les Data Engineers. Et la démocratisation de ChatGPT et autres Gemini ou Copilot ne devrait pas changer les choses ! D’autre part et de manière plus générale, la plus grande attention accordée aux données par les entreprises explique la forte demande de Data Scientist permettant aux entreprises de prévoir le futur grâce à leurs données.

Les IA vont avoir besoin de Data Scientist pour les maîtriser

Nous ne sommes probablement qu’aux prémices de l’intelligence artificielle. Dans un futur proche, la complexité croissante des algorithmes exigera une expertise solide pour s’assurer que ces outils soient convenablement utilisés. Et les Data Scientists seront sans nul doute les premiers concernés.

Les entreprises en ont besoin pour créer des modèles prédictifs grâce au Machine Learning

Les Data Scientists sont indispensables pour concevoir et affiner des modèles prédictifs basés sur le Machine Learning. Ces modèles deviennent aujourd’hui indispensables aux entreprises pour qu’elles puissent prendre des décisions stratégiques éclairées « data driven ». En exploitant des données historiques et actuelles, les Data Scientists permettent aux organisations de prévoir des tendances, d'identifier des opportunités de marché inexplorées et d'améliorer leur compétitivité.

Comment structurer son CV de Data Scientist si on a fait une reconversion ?

Pour cela, nous avon rédigé un article qui vous explique les erreurs à ne pas faire sur votre CV de Data Scientist ! Et oui, on prévoit tout !

Comment se reconvertir pour devenir Data Scientist ?

La reconversion en Data Scientist est une démarche exigeante mais enrichissante, nécessitant une montée en compétences techniques et analytiques. Aujourd’hui, avec l’essor de l’apprentissage en ligne via les Mooc (Massive Open Online Courses) ou le développement des bootcamps sans oublier l’auto-apprentissage, plusieurs voies sont possibles pour se reconvertir en Data Scientist :

Via des formations pour devenir Data Scientist

Plusieurs options de formation Data Scientist existent, permettant d’acquérir rapidement les compétences essentielles au métier de Data Scientist :

·        Les bootcamps offrent ainsi des cours intensifs au travers de parcours dédiés d’une durée de 3 à 6 mois. Ils se concentrent sur l’apprentissage par la pratique (learning by doing) qui a pu faire ses preuves notamment dans le domaine du développement web.

Les apprenants apprennent ainsi la programmation en Python, les statistiques, l’analyse de données et le Machine Learning en mettant les mains dans le cambouis du code. Du fait de leur fonctionnement, les bootcamps présentent un double intérêt pour les apprenants : un coût plus abordable et finançable par différentes options (CPF,  Pôle Emploi, Régions, OPCO…) d’une part et d’autre part une rapidité d’apprentissage et d’assimilation assurant l’employabilité dès la sortie.

·        Des institutions académiques proposent des diplômes spécialisés en Data Science davantage consacré à la théorie. Dans un cadre d’apprentissage plus traditionnel, ce cadre s’adresse davantage aux jeunes diplômés.

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Via l'auto-apprentissage et les ressources gratuites

En informatique, se former en autodidacte est tout à fait possible et reconnu. Commencer par des projets personnels à partir de jeux de données ouverts ou en participant à des compétitions sur Kaggle peut être un excellent moyen de mettre en pratique les compétences accumulées. Ce qui permet, outre de renforcer ses compétences techniques, aussi de rassembler un portfolio de projets que l’on pourra montrer à ses futurs employeurs potentiels.

Via les formations universitaires

Pour les personnes les plus intéressées par la Data Science, il est possible d’en faire un sujet de recherche. Dans ce cas, un diplôme de master, voire de doctorat en mathématiques appliquées ou en programmation pourra être un précieux sésame pour accéder aux programmes de formation développés par les universités. Ces formations permettent d’aller encore plus loin dans la compréhension profonde des algorithmes et l’utilisation de techniques d’analyse avancées.

Est-ce que je peux devenir Data Scientist ?

La bonne nouvelle, c’est que oui, il est tout à fait possible de se reconvertir en Data Scientist, quel que soit votre profil !

Est-ce que je peux devenir Data Scientist après 40 ans ?

L’âge n’est pas un frein en soi si vous avez une forte appétence pour les données, voire si vous disposez déjà d’expériences dans le domaine de la programmation ou de l’analyse de données. Aujourd’hui, de nombreuses personnes se reconvertissent avec succès en Data Scientist peu importe le moment dans leur carrière. Ce qui compte, c’est votre motivation et votre capacité à emmagasiner des connaissances.

Est-ce que je peux devenir Data Scientist sans connaître la programmation ?

Il est tout à fait possible d’acquérir les compétences techniques nécessaires via une formation adaptée, même sans connaissance en programmation. Par exemple, les bootcamps comportent généralement un programme préparatoire de quelques heures qui vous seront nécessaires d’accomplir afin de disposer des bases pour suivre votre formation dans les meilleures conditions.  

Est-ce que je peux devenir Data Scientist sans aimer les mathématiques ?

Pour le coup, les mathématiques sont essentielles pour le métier de Data Scientist dans la mesure où vous serez confronté tous les jours à beaucoup de statistiques et de données chiffrées. Au-delà des mathématiques, il vous faudra surtout acquérir le raisonnement, ce qui est facilité lorsqu’on a un certain goût et plus encore des aptitudes dans ce domaine.

Est-ce que je peux devenir Data Scientist après avoir été Data Analyst ou Data Engineer ?

Bien sûr ! Ces expériences antérieures peuvent être un véritable atout pour votre reconversion en Data Scientist. Toutefois, si certains concepts vous seront certainement familiers, d’autres nécessiteront que vous complétiez vos compétences.

Est-ce que je peux devenir Data Scientist sans connaître Excel ou PowerBI ?

Bien qu’Excel ou PowerBI soient très répandus aujourd’hui, ils ne sont généralement pas utilisés par les Data Scientists mais plutôt par les Data Analysts. En effet, les Data Scientists se concentrent sur la programmation, les statistiques et le Machine Learning. Il vous est néanmoins possible, si vous le souhaitez pour renforcer votre polyvalence, de suivre une formation certifiante PowerBI ou Excel. En effet, connaître ces outils tant utilisés en entreprise ne vous sera que profitable !

Est-ce que je peux devenir Data Scientist en freelance ou consultant ?

Oui, le métier de Data Scientist peut s'exercer aussi bien en tant que salarié que freelance ou consultant. À l’issue d’une formation en Data Science, vous pourrez donc vous faire embaucher ou bien devenir votre propre patron !

C'est le cas par exemple de pas mal de profils sur Malt : https://www.malt.fr/a/freelance/expert-data/data-scientist

D'ailleurs, on remarquera que certains Data Scientist présent sur ces annonces possèdent des/une spécialité dans la Data Science, par exemple ML Engineering, ou LLM RAG/fine tuning engineer.

En bref, c'est un métier qui a de multiples facettes !

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