LE MÉTIER DE DATA SCIENTIST
Sommaire
Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?
Quelles sont les missions d'un Data Scientist ?
Data Scientist VS Data Analyst VS Data Engineer : quelles différences ?
Quelle formation suivre pour devenir Data Scientist ?
Quelles sont les compétences attendues d'un Data Scientist ?
Quelles sont les qualités attendues d'un Data Scientist ?
Quelles évolution de carrière pour un Data Scientist ?
Qui recrute un Data Scientist ?
Quel est le salaire d'un Data Scientist ?

Data Scientist est un des métiers nés grâce au Big Data, cette immense quantité de données provenant des réseaux sociaux et des sites internet Véritable mine d’or d’informations sur leurs clients, leurs produits, leurs propres performances, la Donnée, mais surtout son traitement, sont cruciaux pour une entreprise. Mais pour générer du profit à partir de toutes ces données, cela suppose d’être créatif. C’est là que le Data Scientist entre en scène. Ça vous tente ? On vous dit tout sur ce métier plein d’avenir !
1. Qu'est ce qu'un Data Scientist ?
Spécialiste de la science des données, le Data Scientist gère et analyse les données collectées par l'entreprise, à des fins prospectives client. Grâce à l’analyse de ces données, il peut élaborer des modèles de prédiction, ce qui contribue à l’amélioration de l’activité globale de la société et l’expérience client.
2. Quelles sont les missions d'un Data Scientist ?
Le Data Scientist fait de la recherche et du développement sur de grands volumes de données. Parmi les missions du Data Scientist, on retrouve :
La collecte et la conversion de larges quantités de données ;

La détection de tendances dans les ensembles de données ;

La rédaction de rapports et la communication avec les responsables de l’entreprise ;

la résolution de problématiques propres à l’entreprise grâce aux données.

Le Data Scientist a des missions très variées selon les besoins de l’entreprise et les données exploitables.
3. Data Scientist VS Data Analyst VS Data Engineer : quelles différences ?
Le Data Scientist est l’intermédiaire entre la chaîne de traitement des données et le reste de l’entreprise. Au sein de l’équipe Data, il travaille principalement avec un Data Engineer et un Data Analyst. Concrètement, voici les différences entre Data Engineer, Data Scientist, et Data Analyst :
Tout d’abord, le Data Engineer prépare les données. Il développe, construit, teste et maintient l’architecture de traitement des données;

Ensuite, le Data Scientist analyse et interprète les données en construisant un modèle d'apprentissage statistique;

Enfin, le Data Analyst va exploiter, à partir de ces données, des informations susceptibles d’aider les entreprises à prendre des décisions.

La spécificité et la technicité des projets informatiques nécessite d’avoir une équipe d’experts dédiées. Ainsi, l’équipe Data peut aussi être composée d’autres métiers tels que le Data Designer, le Data Quality Manager ou encore l'Architecte Big Data.
4. Quelle formation suivre pour devenir Data Scientist ?
De formation BAC + 5, principalement issu d’écoles d’ingénieurs, d’écoles de commerce ou d’universités, qui lui auront permis de faire a minima un stage, voire de l’alternance, toujours utiles sur un CV, le Data Scientist a souvent ne spécialisation en informatique, statistiques, marketing ou big data.
5 Quelles sont les compétences attendues d’un Data Scientist ?
D’abord, le Data Scientist doit avoir des compétences informatiques : Il doit maîtriser le machine learning, les langages de programmation (Python, R…). Ensuite, il doit avoir une expertise marketing, à travers la connaissance des outils de data management et bases de données (Excel, Access, SQL…). Il doit aussi témoigner de compétences statistiques afin d’appréhender au mieux les outils de web analyse (omniture, google analytics). Enfin, sans avoir un anglais “shakespearien”, il doit comprendre et savoir utiliser l’anglais “technicien”.
6. Quelles sont les qualités attendues d’un Data Scientist ?
Les compétences douces (ou soft skills) sont cruciales pour réussir en tant que data scientist. Elles sont essentielles pour travailler efficacement avec d'autres personnes et pour présenter et communiquer les résultats de ses analyses de données de manière claire et convaincante. Fort d’un esprit d’analyse, et soucieux du détail, le Data Scientist doit être organisé et capable d’adaptation au quotidien. Intermédiaire entre la chaîne de traitement des données et le reste de l’entreprise, il doit savoir communiquer avec l’ensemble des parties prenantes des projets sur lesquels il intervient.
7. Quelles évolutions de carrière pour un Data Scientist ?
Le Data Scientist dispose de nombreuses perspectives professionnelles. Non seulement il peut monter en compétence, mais également ajouter un aspect managérial à son portefeuille et passer Chief Data Scientist ou Chief Data Officer.
8. Qui recrute un Data Scientist ?
C’est la bonne nouvelle ! Tout le monde ! Dans une société où les données sont essentielles pour mieux maîtriser son marché et ses cibles, le Data Scientist peut être recruté dans tous les domaines. Ainsi, ses employeurs peuvent aller de la startup, aux banques, en passant par les éditeurs de logiciel, les sociétés de service, les pureplayers, les PME… En bref, Data Scientist est un métier très recherché ! D’ailleurs, Société Générale propose de nombreux postes. N’hésitez pas à les consulter!
9. Quel est le salaire d'un Data Scientist ?
Attractive, la rémunération d’un Data Scientist a l’avantage d’être évolutive : elle dépend à la fois de l’expérience et de la pertinence des algorithmes mis en place le Data Scientist.
Data Scientist junior : 45K€
Data Scientist expérimenté : 60K€
Data Scientist senior : 80K€

Comme vous l’aurez compris, le Data Scientist est un profil très recherché en raison de ses nombreuses aptitudes. Il est utile dans de nombreux domaines, de la finance à l’informatique en passant par l’assurance et le e-commerce. Le métier vous intéresse et vous pensez avoir le profil ? N’hésitez pas à postuler chez Société Générale
Et si l'aventure ne faisait que commencer?
Chez Société Générale, nous veillons à ce que chacun puisse construire son propre parcours en fonction de ses envies et de ses capacités. Après un poste de Data Scientist, de nouvelles opportunités s’ouvriront à vous :
Architecte SI
Business Analyst
Software Engineer