Découvrez tout ce que vous devez savoir sur le métier de Data Scientist : rôle, compétences,missions, salaire, métiers,les perspectives de carrière …

Le métier de Data Scientist est une profession relativement récente dans le domaine de l’informatique, ayant pris forme vers 2010. Avec les avancées technologiques, la quantité de données traitées a rapidement augmenté, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives sur le marché pour les passionnés d’informatique du globe entier.

Quel est le rôle d’un data scientist ?

Le rôle d’un data scientist consiste à

  • Extraction d’informations et d’insights à partir de données massives.
  • Collecte, nettoyage et analyse de données pour révéler des tendances et des modèles.
  • Création de modèles prédictifs avec l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle.
  • Aide aux entreprises à prendre des décisions éclairées et proactives.
  • Collaboration avec différents départements pour traduire les résultats techniques en recommandations commerciales.
  • Transformation des données en insights exploitables pour la croissance et les décisions stratégiques.

Quelles compétences devraient avoir les scientifiques des données en 2024 ?

Pour devenir un data scientist, il est essentiel de maîtriser les compétences en programmation, en statistiques, en Machine Learning et en visualisation des données.

De nombreux data scientists possèdent l’ensemble de compétences très demandé par l’industrie moderne. Des compétences telles que la programmation en R et en Python, l’analyse prédictive ( Predictive Analytics ) et l’intelligence artificielle AI sont les compétences les plus recherchées par les employeurs chez les candidats d’aujourd’hui et en 2024.

Quelles sont les missions principales d’un data scientist ?

Compréhension des données : La première étape

La première étape du travail d’un data scientist consiste à collecter et à comprendre les données pertinentes pour résoudre un problème spécifique. Cela peut impliquer la collecte de données à partir de différentes sources, y compris des bases de données internes, des données publiques et même des données provenant de capteurs. Une fois les données recueillies, les data scientists les nettoient, les transforment et les structurent pour en faciliter l’analyse ultérieure.

Analyse exploratoire des données : Découverte d’insights cachés

L’analyse exploratoire des données est une étape cruciale où les data scientists utilisent des techniques statistiques et visuelles pour découvrir des tendances, des modèles et des insights cachés dans les données. Ils identifient les variables importantes, les corrélations et les anomalies, ce qui peut aider à orienter les décisions stratégiques de l’entreprise.

Modélisation et développement : Création de modèles prédictifs

Une des missions les plus passionnantes des data scientists est la création de modèles prédictifs. Cela implique l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour construire des modèles qui peuvent prédire des résultats futurs. Que ce soit pour prévoir la demande des consommateurs ou pour détecter les fraudes, ces modèles aident les entreprises à anticiper les tendances et à prendre des mesures proactives.

Validation et ajustement des modèles : Précision et amélioration continue

Une fois les modèles créés, les data scientists les valident en utilisant des jeux de données de test. Ils ajustent ensuite les modèles en fonction des performances et des résultats observés. Cela garantit que les modèles sont précis et fiables dans des situations réelles. L’ajustement continu est crucial car il permet aux modèles de s’adapter aux changements et d’évoluer avec le temps.

Visualisation des données : Transformation en insights compréhensibles

Présenter des données complexes de manière compréhensible est un aspect important du travail d’un data scientist. Grâce à des graphiques interactifs et des visualisations, ils aident les parties prenantes à comprendre les insights clés extraits des données. Ces visualisations facilitent la prise de décision en permettant aux non-experts de saisir rapidement les tendances et les informations importantes.

Collaboration interdisciplinaire : Le lien entre la technologie et les affaires

Les data scientists collaborent étroitement avec d’autres départements, tels que le marketing, les finances et les opérations. Ils jouent le rôle crucial de traducteurs entre les aspects techniques et commerciaux. En comprenant les besoins et les objectifs de l’entreprise, les data scientists sont en mesure de développer des solutions qui répondent aux défis spécifiques de l’entreprise.

Évaluation de l’impact : Mesurer le succès

Une fois que les modèles sont en place, les data scientists évaluent leur impact sur les opérations de l’entreprise. Ils surveillent les performances des modèles à l’aide de métriques appropriées et apportent des ajustements si nécessaire. Cette étape garantit que les solutions mises en œuvre apportent une réelle valeur ajoutée et contribuent aux objectifs globaux de l’entreprise.

Quel est le salaire d’un data scientist ?

Selon Datascientest , le salaire moyen d’un scientifique des données en France est de 35 000€ et 55 000€ par an. Selon vos compétences et l’entreprise pour laquelle vous travaillez, cette valeur peut toucher de 45 000€ à 60 000€ par an voire beaucoup plus. Le besoin accru est dû au développement du big data et à son importance croissante pour les entreprises.

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Les métiers de la data science

Data Scientist :

Les data scientists sont responsables de la collecte, du nettoyage, de l’analyse et de l’interprétation des données pour résoudre des problèmes commerciaux spécifiques. Ils utilisent des techniques de statistiques, de machine learning et de visualisation pour extraire des informations exploitables à partir des données.

Data Analyst :

Les data analysts se concentrent sur l’exploration et l’analyse des données pour identifier des tendances, des modèles et des opportunités commerciales. Ils génèrent des rapports et des visualisations pour aider les décideurs à mieux comprendre les performances de l’entreprise.

Machine Learning Engineer :

Les ingénieurs en apprentissage automatique développent des modèles d’apprentissage automatique et les mettent en production. Ils travaillent sur le développement, l’entraînement et le déploiement de modèles pour des tâches telles que la classification, la recommandation, la détection d’anomalies, etc.

Big Data Engineer :

Les ingénieurs Big Data sont responsables de la conception et de la gestion de l’infrastructure nécessaire pour traiter et stocker de grandes quantités de données. Ils travaillent avec des technologies telles que Hadoop, Spark et des bases de données distribuées pour gérer efficacement les données à grande échelle.

Data Engineer :

Les data engineers sont chargés de la collecte, du nettoyage, de la transformation et de la préparation des données pour qu’elles soient prêtes à être analysées par les data scientists et les analystes. Ils construisent des pipelines de données robustes pour assurer un flux de données cohérent.

Business Analyst :

Les business analysts combinent des compétences en analyse de données avec une compréhension approfondie des opérations commerciales. Ils identifient des opportunités d’amélioration des processus, proposent des solutions basées sur l’analyse des données et surveillent les indicateurs de performance clés.

Data Visualization Specialist :

Ces professionnels se concentrent sur la création de visualisations claires et informatives à partir de données complexes. Ils utilisent des outils graphiques pour présenter visuellement des informations importantes, ce qui facilite la compréhension pour un large public.

Quantitative Analyst (Quant) :

Dans le domaine de la finance, les quants utilisent des compétences en mathématiques, en statistiques et en programmation pour développer des modèles financiers et analyser les marchés.

Chief Data Officer (CDO) :

Le CDO est responsable de la stratégie globale de gestion des données au sein d’une organisation. Ils supervisent la collecte, le stockage, l’analyse et l’utilisation éthique des données.

Quelles industries bénéficient le plus des data scientists ?

Les data scientists sont demandés dans une variété d’industries, notamment le commerce de détail, la finance, la santé et la technologie.

Data science vs Data analytics

Les data scientists sont responsables de créer des modèles prédictifs complexes, tandis que les analystes de données examinent les données passées pour obtenir des informations.

Quelles sont les perspectives de carrière  du Data Scientist ?

Le data scientist est la carrière la plus prometteuse de 2019, selon LinkedIn. La principale raison de cette classification élevée est que les personnes étaient rémunérées de manière considérable. L’étude prédit également qu’il y a de fortes chances de promotion en tant que data scientist, attribuant un score de développement de carrière de 9 sur 10.

Les experts en science des données sont nécessaires dans pratiquement tous les domaines d’emploi, pas seulement dans la technologie. Il y a non seulement une demande massive, mais aussi une pénurie significative de data scientists formés. Si vous êtes passionné par l’informatique, les mathématiques et la découverte de réponses grâce à l’analyse de données, alors obtenir un diplôme avancé en science des données pourrait être votre prochaine étape.

 

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