Data scientist : missions, études et salaire

Aujourd'hui, le métier de data scientist génère un intérêt grandissant, tant de la part des actifs désireux de se former en la matière que de la part des entreprises qui voient une opportunité évidente dans la data.

À ce sujet, une récente enquête « Social Trends » réalisée par Malt en 2019 a démontré que les data scientists représentaient le troisième profil le plus recherché par les grandes entreprises.

L'essor de ce métier est directement lié aux enjeux de la connaissance et de la maîtrise du big data : les entreprises sont amenées à enregistrer, gérer, analyser des volumes de données de plus en plus importants en vue d'optimiser leur positionnement marketing par exemple. Voici donc tout ce qu'il faut savoir sur le data scientist.

Les missions du data scientist

Un data scientist, comme tout métier, implique des missions récurrentes, quels que soient les postes proposés et conditions de travail.

Définir et développer des modélisations statistiques

Tout d'abord, le data scientist doit s'appuyer sur des indicateurs et des algorithmes pour structurer les données de manière pertinente. De ce fait, il en vient à créer des modèles statistiques pour l'entreprise afin d'extraire de façon systémique de la connaissance client depuis la data brute.

Ainsi, le data scientist automatise et déploie des moyens de structuration à grande échelle, afin de traiter dans des délais optimaux des volumes de données considérables. Il représente alors un gain de temps vital pour l'entreprise qui l'emploie.

Étudier les données

D'un autre côté, le data scientist, après avoir développé ses modèles statistiques et structuré les données, se doit de les :

• Collecter.
• Sélectionner.
• Analyser.

Bien entendu, le data scientist doit assurer le data cleansing afin que les données soient pertinentes avec la situation de l'entreprise et son environnement. Il doit alors veiller à ce que ces données soient de qualité et cohérentes avec l'objectif fixé par l'entreprise en termes de connaissance client.

En matière de cohérence, il lui incombe aussi de veiller à ce que les données collectées dans l'ensemble de la data brute demeurent toujours pertinentes et que ses modèles statistiques ont été efficaces.

Synthétiser les résultats dégagés

Une fois les données triées, filtrées et analysées, le data scientist en vient à l'essence même de son métier, et ce qui constitue sa plus-value pour l'entreprise : la data visualisation.

Autrement dit, il doit restituer les résultats de son analyse de façon claire et compréhensible à sa direction, voire à l'ensemble des collaborateurs dans l'entreprise, grâce à un reporting qui parle à tous.

Cette restitution de résultats peut prendre de nombreuses formes, tant en matière de présentation orale que de webinar ou encore de rapport écrit à diffuser en interne auprès des collaborateurs concernés.

Effectuer une veille active sur les sujets de Data Science

La veille demeure essentielle pour le data scientist. En effet, il se doit d'être au fait des dernières méthodes d'analyse et outils inhérents à son secteur pour garantir son efficacité. A fortiori, au-delà des méthodes et outils, il peut s'agir de nouvelles approches en matière de priorisation des données par exemple.

Des profils diversifiés

Malheureusement, trop peu de formations dédiées existent pour former des data scientists, du fait de sa récence. Les profils postulant aux offres liées à ce métier sont donc très diversifiés, se voyant souvent issus de domaines connexes, à l'image de :

• La statistique.
• L'informatique.
• L'actuariat.

Autrement dit, pour trouver un profil adapté à un poste de data scientist, il faut comprendre les secteurs « proches » et accepter la candidature de professionnels qui en sont issus, puisqu'ils peuvent présenter toutes les compétences requises, malgré « l'absence » de diplôme.

Des compétences techniques variées et pointues

Dans un premier temps, le data scientist doit présenter de solides connaissances en matière de statistiques, omniprésentes dans l'exercice de ce métier. Il doit être apte à gérer des données peu, voire pas du tout structurées. De plus, une forte expertise en machine learning et en ingénierie logicielle est vivement conseillée, afin de garantir à l'employeur l'agilité du candidat en termes d'outils et interfaces.

Dans un second temps, d'un point de vue plus opérationnel, le data scientist doit faire preuve d'expertise en matière d'outils dédiés à l'analyse, tant issus d'un langage SAS ou R. Enfin, il doit être parfaitement à l'aise avec les langages de programmation :

• Python.
• Java.
• Perl.
• C/C++.

Une curiosité intellectuelle et une aisance communicationnelle

Sur le plan du savoir-être, une personne candidatant à un poste de data scientist doit présenter les qualités suivantes :

• Curiosité et esprit d'initiative nécessaires pour déceler les données les plus intéressantes et exploitables au sein d'un gigantesque volume de data.
• Créativité pour exploiter ces données de manière pertinente.
• Capacité à communiquer les résultats de façon compréhensible et claire (adapter un langage technique à un langage « métier »).
• Bonne écoute pour comprendre les besoins de ses interlocuteurs.
• Posture de conseil auprès des décideurs.

Le métier de data scientist est une des professions les mieux rémunérées dans l'univers de la big data, du fait de plusieurs facteurs :

• Des profils adaptés rares, car il s'agit de connaissances « de niche ».
• Une très grande expertise nécessaire et un savoir-être exemplaire.
• L'absence de formation dédiée, rendant les candidats susceptibles de travailler dans d'autres secteurs.

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