Fiche Métier de Data Scientist

Le data scientist utilise la gestion et l’analyse des données pour améliorer les performances d’une entreprise. Vous trouverez toutes les informations utiles pour devenir data scientist dans cette fiche métier.

Data Scientist

Synonymes et métiers associés : data analyst, data miner, directeur du marketing, responsable web marketing, statisticien, data engineer, data architect.
Niveau d’étude ou diplôme minimum : aucun.
Études en alternance : non.
Salaire débutant : environ 3.330€ par mois.
Statut : salarié, indépendant.
Limite d’âge pour le recrutement : 18 ans.

1. Que fait un Data Scientist : missions, tâches et fonctions
2. Quel est le salaire d’un Data Scientist, son évolution de carrière
3. Quels diplômes, études, formations pour devenir Data Scientist

1. Que fait un Data Scientist : missions, tâches et fonctions

On peut traduire en français « data scientist » par scientifique de données. Ce métier fait partie des emplois du Big Data, littéralement « grosses données » ou « mégadonnées ». Ce sont les données générées et / ou enregistrées par nos appareils numériques (smartphone, ordinateur, montre connectée…) et leur utilisation (achats en ligne, sites visités, localisation…).

Le Big Data représente un volume si important de données que leur traitement et leur analyse implique de nouveaux outils et de nouvelles méthodes. Il a d’ailleurs donné naissance à plusieurs métiers : data scientist, data analyst, data engineer, data architect, data miner, etc.

1.1 Quotidien de ce métier

Le rôle du data scientist est de transformer des données statistiques en outils d’amélioration pour une entreprise, un centre de recherche, ou une organisation par exemple.

Au quotidien, il passe une grande partie de son temps à coder, le plus souvent en langage R ou Python. Il analyse les données récoltées ou produites par l’entreprise, et créé des algorithmes pour préciser ou prévoir les tendances à venir.

Le data scientist doit régulièrement présenter son travail, au directeur marketing ou au Chief Data Scientist et à ses collaborateurs. Il organise des réunions, créée des supports visuels (tableaux de bord, diaporamas…), rédige les compte-rendus, etc. L’ensemble de se travail d’analyse est une aide précieuse à la prise de décision de son entreprise, de ses clients..

Les objectifs de son travail peuvent-être de booster les ventes, d’améliorer l’expérience utilisateur, de résoudre des problèmes de qualité…

Ses résultats permettent de mettre en lumière les points forts et les points faibles d’une entreprise, d’une gamme, ou d’un produit.

1.2 Tenue et équipement

Le data scientist travaille le plus souvent en tenue de ville mais certaines entreprises peuvent exiger le port d’un costume-cravate, comme dans la finance par exemple.

Pour ce qui est de l’équipement, le data scientist n’a besoin que de son ordinateur. En revanche, il doit maîtriser quelques logiciels : des outils analytiques (« R » est le plus répandu), des outils de visualisation de données comme ggplot ou d3, un logiciel ou une application Cloud (Google Cloud, Dropbox ou One Drive par exemple), un tableur (Excel, Open Calc, etc)…

1.3 Qualités essentielles, compétences nécessaires

Le data scientist doit avoir de bonnes capacités d’analyse et de synthèse. Il doit également faire preuve de leadership, savoir travailler en équipe et gérer des projets.

Comme son domaine évolue en permanence, il doit se tenir informé de l’actualité et maîtriser les nouveaux outils pour être plus performant. Parler anglais est presque toujours indispensable dans ce domaine.

Les compétences indispensables du data scientist sont les statistiques et l’informatique. Son métier implique d’ailleurs beaucoup de codage. Il utilise le plus souvent le langage Python ou R, mais il peut aussi utiliser le Java ou le C++ par exemple. Il doit être capable de créer différents algorithmes (de précision, de prédiction…).

Enfin, des compétences en machine learning sont primordiales et faciliteront son travail.

1.4 Débouchés, recrutement, où exercer ce métier

Les data scientists sont très recherchés par les recruteurs. Un professionnel qualifié n’aura aucun mal à trouver un poste. L’utilisation du Big Data est relativement récente, mais elle est en train de devenir indispensable dans de nombreux domaines.

Le recrutement s’effectue généralement via une candidature classique (CV + lettre de motivation). L’entretien d’embauche comporte souvent une partie « technique » ou de mise en situation qui permet au candidat de montrer son savoir faire.

Un data scientist peut travailler dans n’importe quelle entreprise qui souhaite exploiter des données : finance, informatique, assurance, e-commerce, grande distribution, télécommunication… Ses compétences sont également très appréciées dans le secteur de la recherche (médicale, agronomie…).

1.5 Horaires, conditions et temps de travail

Un data scientist travaille souvent avec des horaires de bureau classiques : de 8h/9h à 18h/19h, mais il lui arrive de devoir effectuer des heures supplémentaires.

En général, les conditions de travail sont bonnes, bien que le métier puisse être stressant, en particulier dans la finance ou au sein des grandes entreprises, comme pour tous les postes à responsabilité.

Data Scientist au bureau.

2. Quel est le salaire d’un Data Scientist , son évolution de carrière

Le salaire d’un data scientist débutant (ou junior) est d’environ 40.000€ par an, ce qui équivaut à plus ou moins 3.330€ par mois.

Avec l’expérience, le data scientist peut devenir senior et atteindre une rémunération de 120.000€ par an (10.000€ par mois).

Dans les grandes entreprises, le data scientist peut être promu au poste de Chief Data Scientist (chef scientifique des données) ou de Chief Data Officer (officier de données en chef).

Il encadre alors l’équipe en charge du Big Data (data analyst, data architect, data engineer, data scientist…).

Avec cette promotion, le salaire évolue. Le salaire médian du chief data officer est de 150.000€ par an (12.500€ par mois). Cette rémunération annuelle peut aller jusqu’à 260.000€ (environ 21.660€ par mois) dans certaines entreprises et avec de l’expérience.

Grâce à son expertise, le data scientist peut aussi choisir de devenir indépendant et de proposer des formations ou du conseil pour les entreprises. S’il souhaite rester salarié, de nombreux postes dans les domaines des statistiques, des mathématiques, de l’informatique et du marketing lui seront accessibles.

Les data scientist qualifiés sont également très recherchés à l’international. D’ailleurs beaucoup de français se tournent vers les États-Unis car les salaires y sont beaucoup plus élevés pour ce métier, en particulier en début de carrière.

Comptez en moyenne 95.000 dollars us par an pour un débutant, ce qui équivaut à 83.125€ ou à environ 6.927€ par mois. Un data scientist expérimenté aux États-Unis peut gagner jusqu’à 165.000 dollars par an (144.375€, ou 12.031€ par mois).

Si le data scientist rempli aussi le rôle de Chief Data Scientist (qu’il gère une équipe), sa rémunération peut dépasser les 250.000 dollars par an (218.751€ ou 18.229€ par mois)

3. Quels diplômes, études, formations pour devenir Data Scientist

Le métier de data scientist est en plein développement et, bien que les professionnels soient très recherchés, les formations spécifiques ne sont pas encore très nombreuses.

Les profils les plus répandus chez les data scientist sont de niveau Master (BAC+5) et concernent les domaines des mathématiques, des statistiques, du marketing ou de l’informatique.

Certaines universités (Paul Valéry à Montpellier, Clermont Auvergne ou Cergy par exemple) proposent également des Diplôme d’Université (DU) Data Scientist. Ils sont accessibles pour les étudiants qui possèdent un niveau BAC+4, le plus souvent dans un domaine scientifique.

Des organismes de formation et des écoles privés proposent également des formations pour devenir Data Scientist. Ces formations sont d’une durée variable (de 3 mois à 1 an environ). À titre d’exemple, le site OpenClassrooms propose une formation qui permet de devenir data scientist en 9 mois. La formation s’effectue entièrement en ligne ce qui permet à l’étudiant de gérer son temps comme il le souhaite.

À l’heure actuelle, aucun diplôme n’est obligatoire pour devenir data scientist. Il est donc tout à fait possible de se former seul à cette spécialité.