Comment devenir data scientist ?

Si les chiffres, l’informatique et la résolution de problèmes complexes vous passionnent, le métier de data scientist est peut-être votre voie !

Véritable détective du Big Data, le data scientist déchiffre des masses de données pour en extraire des informations précieuses. Grâce à sa maîtrise de Python, des statistiques et des algorithmes, il aide les entreprises à prendre des décisions éclairées et à améliorer leurs performances.

Vous vous demandez comment intégrer une équipe data et décrocher un poste de data scientist ? Quelles formations suivre, quelles missions accomplir ? Ce guide complet vous accompagne dans votre parcours, de l’analyse des données aux salaires attractifs, en passant par les outils indispensables et les opportunités d’emploi.

Les 3 informations à retenir

• Des opportunités dans tous les secteurs : De la finance à la santé, en passant par l’e-commerce et l’industrie, les data scientists sont recherchés dans tous les domaines qui utilisent les données pour prendre des décisions.
• Des formations variées pour tous les profils : Du master universitaire aux formations intensives spécialisées (bootcamps), il existe de nombreuses voies pour acquérir les compétences nécessaires et devenir data scientist.
• Un salaire attractif et évolutif : Le métier de data scientist est bien rémunéré, avec un salaire d’entrée autour de 40 000€ brut par an, pouvant rapidement évoluer avec l’expérience et les responsabilités.

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Le data scientist est un expert en analyse et valorisation des données. Son rôle principal est de transformer des données brutes, souvent complexes et volumineuses, en informations exploitables et utiles pour la prise de décision au sein d’une entreprise.

Quelles sont les missions d’un data scientist ?

En véritable détective des données, le métier de data scientist consiste à :

• Collecter et nettoier les données : Il récupère des informations provenant de sources diverses (bases de données, fichiers, réseaux sociaux, capteurs…) et s’assure de leur qualité en supprimant les doublons, les erreurs et les données manquantes.
• Explorer les données : Il examine les données sous toutes les coutures, à la recherche de tendances, de corrélations ou d’anomalies. Il utilise des outils de visualisation pour créer des graphiques et des tableaux de bord qui mettent en lumière les informations clés.
• Construire des modèles prédictifs : Il met en œuvre ses connaissances en statistiques et en machine learning pour développer des algorithmes capables d’anticiper les comportements futurs (ex : quels clients sont susceptibles de résilier leur abonnement ?).
• Déployer les modèles en production : Il s’assure que les modèles fonctionnent correctement et qu’ils sont intégrés aux systèmes de l’entreprise. Il peut également développer des outils pour faciliter leur utilisation par les équipes opérationnelles.
• Communique ses résultats : Il présente ses analyses, ses prédictions et ses recommandations aux décideurs de l’entreprise, en utilisant un langage clair et accessible.

Son travail est essentiel pour améliorer la prise de décision stratégique et opérationnelle dans de nombreux domaines, tels que la finance, le marketing, la santé ou encore l’industrie.

Les secteurs qui recrutent

La data science est un domaine en pleine expansion, et les entreprises de tous les secteurs d’activité cherchent à exploiter la puissance des données pour améliorer leurs performances et prendre des décisions plus éclairées. De la finance à la santé, en passant par l’e-commerce, l’industrie ou encore le marketing, les opportunités pour les data scientists sont nombreuses et variées.

• Finance : Les banques et les institutions financières utilisent la data science pour détecter les fraudes, optimiser les portefeuilles d’investissement, évaluer les risques et développer de nouveaux produits financiers.
• E-commerce : Les plateformes de vente en ligne exploitent les données pour personnaliser l’expérience client, recommander des produits, anticiper les tendances et optimiser leurs campagnes marketing.
• Santé : La data science joue un rôle crucial dans la recherche médicale, l’analyse des données de santé, le développement de diagnostics précoces et la personnalisation des traitements.
• Industrie : Les entreprises industrielles utilisent la data science pour optimiser leurs processus de production, améliorer la qualité de leurs produits, prévoir les pannes et réduire les coûts.
• Marketing : Les équipes marketing utilisent la data science pour mieux comprendre leurs clients, segmenter leur marché, cibler leurs campagnes publicitaires et mesurer leur retour sur investissement.

Cette liste n’est pas exhaustive, et de nouveaux secteurs d’activité découvrent chaque jour le potentiel de la data science. Que vous soyez passionné par la finance, la santé, la technologie ou l’environnement, vous trouverez forcément un domaine où vos compétences en data science seront valorisées.

Compétences techniques essentielles

• Maîtrise du langage de programmation Python
• Connaissance des outils d’analyse de données (exemple : Pandas, NumPy, Scikit-learn)
• Comprendre et maitriser les statistiques et mathématiques appliquées
• Comprendre et mettre en oeuvre Algorithmes de machine learning
• Connaitre les outils Big Data (exemple : Hadoop ou Spark )

Qualités humaines indispensables

• Esprit analytique et logique
• Curiosité et soif d’apprendre
• Résolution de problèmes
• Rigueur et organisation
• Communication et travail en équipe

Les formations et/ou études pour devenir data scientist

Devenir data scientist demande un investissement important en formation et en développement de compétences. Heureusement, il existe de nombreuses voies pour acquérir les connaissances et l’expérience nécessaires.

Les diplômes recommandés

• Master ou doctorat en data science, statistiques, mathématiques appliquées, informatique, etc. : Ces diplômes universitaires offrent une formation théorique solide et permettent de se spécialiser dans un domaine particulier de la data science (machine learning, deep learning, statistiques bayésiennes, etc.).
• Diplômes d’ingénieur avec une spécialisation en data science : Les écoles d’ingénieurs proposent de plus en plus de formations en data science, qui allient théorie et pratique. Ces formations sont souvent très appréciées des entreprises.
• Formations en ligne spécialisées (MOOC, bootcamps, etc.) : Ces formations intensives et pratiques permettent d’acquérir rapidement les compétences techniques nécessaires pour travailler en tant que data scientist. Elles sont idéales pour les personnes en reconversion professionnelle ou souhaitant se mettre à niveau.

Les établissements de formation

• Universités et grandes écoles : De nombreuses universités et grandes écoles proposent des masters et des doctorats en data science, souvent en partenariat avec des entreprises.
• Écoles d’ingénieurs : Les écoles d’ingénieurs, comme Polytechnique, CentraleSupélec ou l’ENSIMAG, offrent des formations de haut niveau en data science.
• Organismes de formation continue : Des organismes comme OpenClassrooms, Le Wagon ou DataScientest proposent des formations en ligne et des bootcamps pour se former au métier de data scientist.

Les certifications professionnelles

• Certifications spécifiques aux outils et technologies : Microsoft, Google, AWS et d’autres entreprises proposent des certifications pour valider ses compétences sur leurs outils et technologies de data science.

Le choix de la formation dépendra de votre profil, de vos objectifs et de vos contraintes de temps et de budget. N’hésitez pas à vous renseigner sur les différentes options disponibles et à choisir celle qui vous convient le mieux.

Le salaire et les perspectives d’avenir du data scientist

Le métier de data scientist est non seulement passionnant, mais aussi très bien rémunéré. Les salaires varient en fonction de l’ancienneté, des acquis, du secteur d’activité et de la localisation géographique.

Salaire d’un data scientist

• Salaire d’un Data scientist débutant (0-2 ans d’expérience) : En France, un data scientist débutant peut espérer un salaire annuel brut compris entre 40 000 et 50 000 euros. À Paris, les salaires peuvent être légèrement plus élevés.
• Salaire d’un Data scientist confirmé (2-5 ans d’expérience) : Avec quelques années d’expérience, le salaire peut atteindre 55 000 à 70 000 euros brut par an.
• Salaire d’un Data scientist senior (5 ans et plus d’expérience) : Les data scientists expérimentés peuvent prétendre à des salaires allant de 70 000 à plus de 100 000 euros brut par an, voire plus pour les profils les plus recherchés.

Il est important de noter que ces chiffres sont indicatifs et peuvent varier considérablement en fonction des entreprises et des régions.

Perspectives d’avenir

La carrière d’un data scientist offre de nombreuses possibilités d’évolution. Après quelques années d’expérience, vous pourrez vous spécialiser dans un domaine particulier (ex: NLP) ou évoluer vers des postes à responsabilités.

Voici quelques exemples de postes accessibles aux data scientists expérimentés :

• Lead data scientist : Encadrer et coordonner une équipe.
• Data engineer : Concevoir et mettre en place les infrastructures de données.
• Data architect : Définir l’architecture globale des systèmes de données.
• Machine learning engineer : Développer et déployer des modèles en production.
• Responsable data : Définir la stratégie data et piloter les projets.
• Chief data officer (CDO) : Diriger l’ensemble des activités liées à la donnée au sein de l’entreprise.

La data science étant un secteur en constante évolution, il est important de se tenir informé des dernières avancées et de continuer à développer ses acquis pour saisir les opportunités qui se présentent.

FAQ : Vos questions sur le métier de data scientist

Quelle est la différence entre un data scientist et un data analyst ?

Le data analyst se concentre sur l’analyse descriptive des données existantes pour en extraire des informations utiles, tandis que le data scientist va plus loin en développant des modèles prédictifs pour anticiper les tendances et optimiser les processus.

Est-ce difficile de devenir data scientist ?

Devenir data scientist demande un investissement en formation et en développement de compétences techniques (programmation, outils d’analyse de données) et mathématiques (statistiques). Cependant, avec de la motivation et une formation adaptée, c’est un objectif réalisable.

Quels sont les débouchés professionnels de la data science ?

Les débouchés sont nombreux et variés, dans tous les secteurs d’activité qui utilisent les données pour prendre des décisions : finance, santé, industrie, marketing, etc. Les data scientists peuvent travailler dans des entreprises de toutes tailles, en tant que consultants ou créer leur propre entreprise.