Data Scientist
Data par ci, big data par là…la data est clairement l’un des mots magiques de notre ère digitale ! Un mot qui n’en reste pas moins mystérieux et obscure pour beaucoup. Mais pour d’autre il crée des vocations ! Le Data Scientist a ainsi fait de ce phénomène son métier. Sa mission ? Rendre intelligible de larges volumes de données en les triant, et en les analysant. Il les fait ainsi parler pour en tirer des conclusions concrètes et utiles. Compétences clés, salaire, formation…découvrez tout ce qu’il y a à savoir sur le métier de Data Scientist sur cette page dédiée !
Missions
L’ingénieur data scientist est avant tout un scientifique. On attend donc de lui qu’il mette sa science de la donnée au service de son entreprise.
On peut diviser ses missions principales en 4 axes.
Le premier est la compréhension de la problématique et du marché de son entreprise.
Le deuxième est l’étude de la modélisation statistique adaptée pour répondre à cette problématique.
Le troisième est la détermination des données pertinentes à intégrer dans cette modélisation. Ces dernières peuvent déjà être à sa disposition, mais dans le cas contraire, il faudra travailler conjointement avec les équipes IT et marketing pour savoir comment les collecter.
Le quatrième axe majeur de ses missions est l’analyse des données et la conception d’un résultat intelligible. On passe alors à cette étape de la big data, à la smart data !
Compétences
Un ingénieur big data cumule 3 compétences clés : l’expertise statistique et informatique, la connaissance des bases de données, et une réelle expérience métier dans son secteur d’activité (le marketing ou la finance par exemple). Outre ses compétences techniques fondamentales, il devra être doté d’un solide esprit d’analyse qui lui permettra de tirer des conclusions intelligentes et intelligibles de ses données.
Un Data Engineer devra ainsi posséder les compétences et qualités suivantes :
- Compréhension des enjeux business et marketing
- Aisance avec les données chiffrées et la modélisation de données
- Bonne connaissance des langages de programmation et de requêtage
- Forte orientation business et use cases
- Rigueur
- Organisation
- Excellent esprit d’analyse
Environnement
La data concerne tous les secteurs d’activité ! Ce professionnel de la donnée pourra ainsi exercer dans des industries, grandes entreprises ou encore pour des commerces. On pense bien sûr au secteur de la finance, mais aussi pour ne citer qu’elles, à des organisations médicales ou paramédicales entre autres.
Etant donné son métier à la croisée de multiples expertises, le Data Scientist pourra être rattaché à divers départements selon l’entreprise qui l’emploie ou son champ d’action. Il pourra ainsi évoluer dans le pôle marketing de sa structure, ou encore à la direction des systèmes d’information, ou bien même au sein de la direction financière.
Dans tous les cas, il travaillera de manière transversale avec bon nombre d’experts afin de mener ses missions à bien.
En termes de perspectives d’évolution, un Data Analyst pourra par exemple évoluer en tant que Chief Data Scientist, et managera alors une équipe de Data Scientists.
Synonyme(s)
Data Analyst, Data Miner, chargé de modélisation des données, explorateur de données, analyste données, ingénieur data scientist, Big data Analyst, Ingénieur big data, Data Engineer.
Rémunération
Le salaire d’un Data Miner débutant avoisine généralement les 38 000 euros bruts annuels. Cette rémunération pourra après quelques années d’expérience évoluer pour atteindre les 45 000 euros. À savoir qu’aux États-Unis, la rémunération d’un Data Analyst peut très facilement dépasser les 100 000 $ au bout de quelques années. De quoi donner envie de rajouter l’anglais à ses compétences !
Les formations envisagées pour exercer le métier de Data Scientist
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FORMAT
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DURÉE
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NIVEAU
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