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Missions
Concrètement, les missions du Data Scientist concernent le traitement et le croisement des données. Cela permet à l’entreprise de répondre à ses différentes problématiques et de faire les prédictions les plus précises possibles.
Le Data Engineer récupère en premier lieu, les données de différentes sources hétérogènes. Chaque donnée, échange ou recherche Web sont aujourd’hui source d’information.
C’est pourquoi il devient de plus en plus complexe de traiter ce volume imposant de données pour en obtenir des insights.
Après le travail du Data Engineer, le Data Scientist prend le relais avec comme missions :
- Compréhension de la problématique et des besoins (ressources nécessaires au projet),
- Formulation d'hypothèses et préparation des données. Tout doit être rassemblé dans un outil dédié à l’analyse puis préprocessé et conditionné (réalisation du travail de modélisation),
- Extraction, nettoyage et analyse des données,
- Utilisation d’outils et techniques d’établissement,
- Analyse de données exploratoire à l’aide de formules ou d’outils de visualisation (détermination d’insights pertinents et algorithmes utiles à mettre en place),
- Construction du modèle à l’aide d’outils internes ou de la construction d’un modèle plus puissant permettant de développer les jeux de données,
- Création des documents concernant la mise en œuvre du projet : rapports, briefs,
- Evaluer la performance, s’assurer que les objectifs fixés sont atteints et en tirer des conclusions,
- Communiquer les résultats aux parties concernées par le projet.
Compétences
Véritable expert pluridisciplinaire, les compétences du Data Scientist sont très diverses, regroupant mathématiques, statistiques et informatique. Il doit également avoir un profil de technicien et être capable d’utiliser les outils que l’entreprise lui met à disposition.
Avoir un esprit méthodique, scientifique et analytique est inhérent à son profil, il est également nécessaire d’avoir des connaissances en Machine Learning.
La maîtrise d’un langage de programmation est un autre prérequis, malgré le fait que Python soit le plus utilisé. Il est tout à fait possible de travailler sur d’autres langages/outils tels que R, SPSS, C/C++, Java…
Aussi, certaines entreprises peuvent exiger la maîtrise de SQL et la connaissance de la plateforme Hadoop pour un profil Data.
Formation
S’il n’existait pas de formation propre il y a quelques années, cela a évolué. Maintenant, de nombreux Masters et formations existent.
Généralement, on suit un cursus général : universitaire, école d’informatique ou d’Ingénieur (cursus axés mathématiques, statistiques et analyse). Il est fortement conseillé de suivre un bac +3 et d’aller jusqu’au Master (bac +5) afin d’accéder aux formations spécialisées avec plus d’aisance.
Les formations complémentaires pour se spécialiser en tant que Data Scientist se présentent de différentes manières. D’une durée d’une ou deux années, de quelques heures ou mois, les choix ne manquent pas.
Salaire
De manière générale, un profil junior a un salaire d’environ 43k€. Il peut atteindre les 54k€ pour un profil Data Scientist confirmé et dépasser les 60k€ pour un profil senior. Évidemment, comme dans toutes les professions, ces rémunérations varient en fonction de nombreux critères dont l’entreprise d’accueil, la formation, l’expérience et la localisation.
Ces salaires sont indiqués pour des postes basés en IDF. Besoin de plus de précisions ? Simulez votre futur salaire sur notre Baromètre 👋 !
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