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Comment devenir Data Scientist en 2021 ?

Big data, intelligence artificielle, données... les métiers de la data recrutent. Les compétences et formations pour s'orienter vers ce métier.

Vous souhaitez vous orienter vers un métier de la Data ? Vous souhaitez devenir Data Scientist ? Les métiers de Data Engineer, Data Scientist ou encore Data Architect ont le vent en poupe avec un besoin croissant en spécialistes de la donnée... qui révolutionne tous les domaines de l'entreprise.
Dans cet article, nous allons vous expliquer toutes les étapes nécessaires pour vous orienter dans le métier de Data Scientist.


La mission du Data Scientist


Le métier de Data Scientist a pour mission d'aider les entreprises a mieux valoriser leurs nombreuses données (statisitiques de consommation de client, données de production, analyse de l'offre, de la demande...) ce profil intervient en aval du Data Engineer.

C’est un métier qui consiste essentiellement à « faire parler les données ». Le métier de Data Scientist exige des compétences en modèles mathématiques comportementaux (autrement dit des modèles mathématiques qui permettent d’expliquer ou anticiper l’évolution d’une variable). Des exemples de tels modèles sont : la régression linéaire, la régression logistique, la LASSO, la Bridge, les arbres de décision, les perceptrons multi-couches, la statistique descriptive, l’inférence statistique, les K-moyennes, les K-plus proches voisins, le CHAID 2, etc.  

La connaissance de ces modèles est la clé de voûte du métier de Data Scientist. Ces techniques sont utilisées pour anticiper le comportement d’une variable, recommander des actions à effectuer, catégoriser les données en fonction de leur degré de similarité. Par exemple, dans l’e-commerce et les réseaux sociaux, c’est le Data Scientist qui développe les algorithmes de recommandation qui tournent derrières les « personnes que vous pourriez aussi connaître », les « produits que vous pourriez aussi acheter », les « pages que vous pourriez aussi aimer ».

Dans le domaine de la banque, les data scientists développent des modèles de scoring qui permettent de prêter ou pas de l’argent à un individu, d’investir ou de ne pas investir sur un projet, de définir et proposer des offres en fonction du profil de chaque client, etc.

Les compétences pour devenir Data Scientist


En plus d’une bonne compréhension du secteur dans lequel il va évoluer (assurance, ecommerce, finance…)  et d’un bon niveau d’anglais et de communication, le futur Data Scientist doit développer plusieurs types de compétences informatiques : langages de programmation (SL, VBA, Python…), logiciels dédiés (Microsoft Access, modélisation de base de données…), analyse statistique, reporting, data visualisation, organisation de projets, et surtout maîtriser les techniques de Data science (comme le scoring, la régression, la classification, l’IA, etc…).

Les formations pour devenir Data Scientist


Pour développer ces compétences, plusieurs options s’offrent à vous en fonction de votre niveau de base (étudiant, jeune diplômé, ou en réorientation). La voie la plus simple et la plus recommandée pour les étudiants est le parcours universitaire. Ici, vous suivez un parcours académique de 2 ans (DUT), ou 5 ans (Master) dans la Data Science. Voici quelques parcours qui forment en Data Science :

> Le DUT Statistique et informatique décisionnelle de l’université Paris Sorbonne

> Le Master Econométrie et Statistiques Appliquées de l’Université d’Orléans

> Le Master Ingénierie Statistique et Financière de l’Université Panthéon-Assas

> Le Master Ingénierie Statistique et Financière de l’Université de Paris-Dauphine

> Le Master Exploration Informatique des Données et Décisionnel de l’Université de Paris-13

> Le Master Informatique Décisionnelle – parcours Data Science de l’Université de Lille 1

Si vous avez des moyens financiers qui vous le permettent, vous pouvez suivre un programme de Master spécialisé comme celui de l’ENSAE

Le salaire d'un Data Scientist


En matière de salaire, la demande pour le métier reste forte, et par conséquent son salaire suit, car comme vous le savez peut-être, le salaire d’un professionnel dépend d’abord et avant tout de sa rareté.  En fonction du niveau de spécialisation du profil, des technologies maîtrisées, de ses aptitudes dans la Data Science, le Big Data et de son niveau académique, le salaire peut profondément varier d’un domaine à un autre.

Aussi, il y a des facteurs indépendants du profil du candidat qui entrent en jeu dans son salaire, ce sont principalement :
> Le fait que l’on soit en interne (client final) ou en ESN (ex SSII).
> Le secteur d’activité. Tout comme le premier facteur, celui-ci n’est pas absolu. Mais d’une manière générale, le secteur bancaire/financier offre des salaires plus élevés que les autres secteurs de l’économie.

Selon les estimations de Glassdoor, le salaire moyen pour le poste de Data Scientist est de  45 000 € par an en France au moment de la publication de cette chronique. Il s’agit là d’estimations basées sur 861 salaires postés anonymement sur Glassdoor par des employés occupant le poste de Data Scientist. Le salaire minimum affiché est de 36 000 €, tandis que la fourchette haute est situé à 56 000 €.
Chez Indeed, le salaire moyen est de 47 280 € par an.  Il s’agit d’une estimation fondée sur 344 salaires envoyés de manière anonyme à Indeed par des employés ( Data Scientist (h/f)) et des utilisateurs, ainsi que sur des offres d”emploi actuelles ou publiées sur Indeed au cours des 36 derniers mois.  

Voilà ! Nous sommes arrivés au terme de cette chronique. Voilà les informations dont vous avez besoin pour vous orienter vers le métier de Data Scientist. Si vous souhaitez vous orienter vers un métier du Big Data de façon générale, nous avons rédigé un ouvrage qui vous équipera des compétences de base nécessaires pour démarrer. Vous pouvez retrouver l’ouvrage ici : Hadoop – Devenez opérationnel dans le monde du Big Data

Métiers liés : Administrateur de base de données, Data analyst, Chief data officer, Data protection officer (DPO),

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