Le métier de data scientist est un emploi super-technique et un peu difficile à avoir. Le plus étonnant est que, les obstacles à surmonter pour devenir data scientist, ne sont peut-être pas aussi insurmontables que vous le pensez. La science des données est un domaine en pleine croissance, et les scientifiques qualifiés et expérimentés disponibles à l’embauche sont rares. Cela signifie que la concurrence est intense dans tous les grands secteurs d’activité. Il semble que tout le monde soit désireux de recruter ce type de talents quantitatifs pour soutenir leurs recherches axées sur les données et d’autres initiatives. Ce défi de l’offre et de la demande se reflète dans les tendances de la rémunération des scientifiques spécialisés dans les données. Si vous aimeriez en apprendre plus sur ce métier alors vous êtes au bon endroit !
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Qu’est-ce qu’un Data Scientist
Les spécialistes des données sont de grands collecteurs de données, rassemblant et analysant de grands ensembles de données structurées et non structurées. Le rôle d’un data scientist combine l’informatique, les statistiques et les mathématiques. Ils analysent, traitent et modélisent les données, puis interprètent les résultats pour créer des plans d’action pour les entreprises ; et autres organisations. Les spécialistes des données sont des experts analytiques qui utilisent leurs compétences en technologie et en sciences sociales pour trouver des tendances et gérer les données. Ils utilisent la connaissance de l’industrie ; la compréhension du contexte, le scepticisme des hypothèses existantes pour découvrir des solutions aux problèmes des entreprises.
Le travail d’un data scientist consiste généralement à donner un sens à des données désordonnées et non structurées. Ces données proviennent de sources telles que des appareils intelligents ; des flux de médias sociaux et des courriels qui ne s’intègrent pas parfaitement dans une base de données.
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Doit-on avoir de multiples compétences techniques pour être data scientist ?
Les compétences techniques ne sont pas la seule chose qui compte. Les spécialistes des données existent souvent dans le monde des affaires ; et sont chargés de communiquer des idées complexes et prendre des décisions organisationnelles fondées sur les données. Le data scientist est donc un communicateur, leaders et un membre d’équipe efficace. Il est un penseur analytique de haut niveau.
Les scientifiques et les gestionnaires de données expérimentés ont généralement plus de dix ans d’expérience ; et sont chargés de développer les meilleures pratiques d’une entreprise, du nettoyage au traitement et au stockage des données. Ils travaillent de manière transversale avec d’autres équipes au sein de leur organisation, comme le marketing, la réussite des clients et les opérations. Ils sont très recherchés dans l’économie lourde d’aujourd’hui en matière de données et de technologie ; et leurs salaires et la croissance de l’emploi le reflètent clairement.
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Étapes à suivre pour devenir un spécialiste des données
Voici six étapes à prendre en compte si vous souhaitez faire carrière dans les sciences des données :
1. Poursuivre un diplôme de premier cycle en science des données ou dans un domaine étroitement lié
Il vous faudra au moins une licence en sciences des données ; mathématiques, statistiques, informatique pour vous lancer dans l’aventure en tant que data scientist de premier niveau. Aux diplômes s’ajoutent également des stages, des réseaux et des qualifications universitaires reconnues dans votre CV. Toutefois, si vous avez obtenu une licence dans un autre domaine ; vous devrez peut-être vous concentrer sur le développement des compétences nécessaires à l’emploi en suivant des cours de courte durée en ligne.
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2. Apprendre les compétences requises pour devenir un scientifique des données
- Programmation ;
- Techniques d’apprentissage automatique ;
- Visualisation des données et rapports ;
- Analyse des risques ;
- Analyse statistique et mathématique ;
- Une communication efficace ;
- Compétences en génie logiciel ;
- Extraction de données et nettoyage ;
- Recherche ;
- Grandes plates-formes de données ;
- Outils pour les nuages ;
- Entreposage de données et structures.
Cette liste est toujours sujette à des modifications. Comme le suggère Anmol Rajpurohit dans son guide pour devenir un spécialiste des données ; « les compétences génériques en programmation sont beaucoup plus importantes que le fait d’être l’expert d’un langage de programmation particulier ».
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3. Envisager une spécialisation
Le data scientist doit se spécialiser dans un secteur particulier ou développer de solides compétences dans des domaines tels que l’intelligence artificielle ; l’apprentissage machine, la recherche ou la gestion de bases de données. La spécialisation est un bon moyen d’augmenter votre potentiel de gain et de faire un travail qui vous est utile. Selon l’étude Burtchworks, les spécialistes des données de saisie travaillant dans l’industrie technologique gagnent un salaire moyen de 72 448,60 euros. Cependant les spécialistes des données seniors travaillant pour des sociétés de conseil gagnent un salaire moyen de 134 836,11 euros.
4. Obtener votre premier emploi de data scientist de niveau d’entrée
Une fois que vous aurez acquis les bonnes compétences et/ou la bonne spécialisation ; vous devriez être prêt pour votre premier rôle en sciences des données ! Il peut être utile de créer un portfolio en ligne pour afficher quelques projets et présenter vos réalisations à des employeurs potentiels. Vous pouvez également envisager de travailler dans une entreprise où il y a de la place pour la croissance. Votre premier emploi en science des données n’aura peut-être pas le titre de data scientist ; mais pourrait plutôt être un rôle analytique. Vous apprendrez rapidement à travailler en équipe et à appliquer les meilleures pratiques qui vous prépareront à occuper des postes plus élevés.
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5. Examiner les certifications de scientifiques de données supplémentaires et l’apprentissage postuniversitaire
Voici quelques certifications qui mettent l’accent sur les compétences utiles :
- Professionnel analytique certifié (CAP)
Le CAP a été créé s’adresse aux spécialistes des données. Lors de l’examen de certification, les candidats doivent démontrer leur expertise du processus d’analyse de bout en bout. Cela comprend la définition des problèmes commerciaux et analytiques, les données et la méthodologie, la construction de modèles, le déploiement et la gestion du cycle de vie.
- Modélisateur prédictif certifié SAS utilisant SAS Enterprise Miner 14
Cette certification est destinée aux utilisateurs de SAS Enterprise Miner qui effectuent des analyses prédictives. Les candidats doivent avoir une compréhension approfondie et pratique des fonctionnalités de modélisation prédictive disponibles dans SAS Enterprise Miner 14.
6. Obtenir un master en sciences des données
Les qualifications académiques peuvent être plus importantes que vous ne l’imaginez. Pour la plupart des emplois dans le domaine des sciences des données, une maîtrise est-elle requise ? Cela dépend de l’emploi et certains informaticiens ont une licence ou sont diplômées d’un camp d’entraînement en sciences des données. Cependant, les scientifiques des données ont généralement un diplôme de deuxième cycle ou un diplôme avancé dans une discipline quantitative. L’étude de Burtch Works partage également le fait que la plupart des data scientist ont un diplôme avancé, soit une maîtrise ou un doctorat.
Responsabilités du Data Scientist
« Un data scientist est quelqu’un qui est meilleur en statistiques que tout ingénieur en logiciel et meilleur en génie logiciel que tout statisticien ». – Josh Wills
Les responsabilités d’un data scientist peuvent inclure :
- Résoudre des problèmes commerciaux par des recherches non dirigées et formuler des questions industrielles ouvertes ;
- Extraire d’énormes volumes de données structurées et non structurées. Ils interrogent des données structurées à partir de bases de données relationnelles en utilisant des langages de programmation tels que SQL. De plus, ils recueillent des données non structurées par le biais du grattage Web, des API et des enquêtes ;
- Ils utilisent des méthodes analytiques sophistiquées, l’apprentissage machine et des méthodes statistiques pour préparer les données en vue de leur utilisation dans la modélisation prédictive et prescriptive
- Nettoyer soigneusement les données pour éliminer les informations non pertinentes et préparer les données pour le prétraitement et la modélisation
- Effectuer une analyse exploratoire des données (AED) afin de déterminer comment traiter les données manquantes et de rechercher des tendances et/ou des opportunités
- Découvrir de nouveaux algorithmes pour résoudre les problèmes et construire des programmes pour automatiser le travail répétitif
- Communiquer les prévisions et les résultats aux départements de gestion et des TI par le biais de visualisations de données et de rapports efficaces
- Recommander des changements rentables aux procédures et stratégies existantes
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Fonction du data scientist dans les entreprises
Chaque entreprise aura une approche différente des tâches liées aux sciences des données. Certaines considèrent leurs scientifiques comme des analystes de données ou combinent leurs fonctions avec celles d’ingénieurs de données ; d’autres ont besoin d’experts en analyse de haut niveau, compétents dans l’apprentissage machine intensive et la visualisation de données.
Au fur et à mesure que les scientifiques atteignent de nouveaux niveaux d’expérience ou changent de poste ; leurs responsabilités changent invariablement. Par exemple, un data scientist travaillant seule dans une entreprise de taille moyenne peut passer une bonne partie de la journée à nettoyer des données. Un employé de haut niveau dans une entreprise qui offre des services basés sur les données peut être amené à structurer de grands projets de données ; ou à créer de nouveaux produits.
Caractéristiques d’un Data Scientist professionnel performant
Les spécialistes des données n’ont pas seulement besoin de comprendre les langages de programmation ; la gestion des bases de données et la manière de transposer les données en visualisations. Ils doivent être naturellement curieux de leur monde environnant, mais à travers une lentille analytique. Possédant des traits de personnalité qui ressemblent à ceux des services d’assurance qualité. Les data scientists peuvent être méticuleux lorsqu’ils examinent de grandes quantités de données et cherchent des schémas et des réponses. Ils sont également créatifs lorsqu’il s’agit de créer de nouveaux algorithmes pour explorer les données ou de concevoir des entrepôts de données organisés.
En général, les professionnels de la science des données doivent savoir communiquer selon plusieurs modes différents, c’est-à-dire avec leur équipe, les parties prenantes et les clients. Il peut y avoir beaucoup d’impasses, de mauvais virages ou de routes cahoteuses. Mais les spécialistes de la science des données doivent avoir le dynamisme et le cran nécessaires pour rester à flot avec patience dans leurs recherches.
« Les data scientists qui réussissent ont un solide bagage technique, mais les meilleurs data scientists ont aussi une grande intuition des données. Les caractéristiques sont-elles significatives, et reflètent-elles ce que vous pensez qu’elles devraient signifier ? Compte tenu de la façon dont vos données sont distribuées, quel modèle devriez-vous utiliser ? Que signifie l’absence d’une valeur, et que devriez-vous en faire ? Les meilleurs spécialistes des données sont également très doués pour la communication, tant avec les autres spécialistes des données qu’avec les personnes non techniques. Pour être efficaces chez Airbnb, nos analyses doivent être à la fois techniquement rigoureuses et présentées de manière claire et exploitable aux autres membres de l’entreprise ». — Lisa Qian, spécialiste des données à la Airbnb
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Perspectives d’emploi dans le domaine des sciences de données
Selon le Bureau du travail et des statistiques (BLS), la croissance de l’emploi des informaticiens et des chercheurs d’ici 2028 est de 16 % ; soit plus de trois fois plus rapide que la moyenne nationale. La demande de scientifiques expérimentés dans le domaine des données est élevée, mais il faut bien commencer quelque part. Certains scientifiques de données mettent le pied dans la porte en travaillant comme analystes de données d’entrée de gamme. Ils extraient des données structurées de bases de données MySQL ou de systèmes CRM, en développant des visualisations de base dans Tableau. Si vous souhaitez aller au-delà de votre rôle d’analyste, pensez à ce que vous pourriez faire d’une carrière dans les sciences des données :
Des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs tels que Google, LinkedIn et Amazon à l’humble magasin de détail ; recherchent des experts pour les aider à lutter contre la soumission de données volumineuses. Il existe de nombreux types d’emplois dans le domaine de la science des données ; mais même si la demande d’ingénieurs en données augmente, les offres d’emploi pour les experts en grandes données devraient rester élevées. Dans certaines entreprises, les data scientistes « new look » peuvent se retrouver responsables de la planification financière, de l’évaluation du retour sur investissement ; des budgets et d’une foule d’autres tâches liées à la gestion d’une organisation.
Salaire du Data Scientist
Le salaire d’un data scientist dépend des années d’expérience, des compétences, de l’éducation et du lieu. Selon l’étude de Burtchworks, les employeurs accordent une plus grande valeur aux informaticiens ayant des compétences spécialisées ; telles que le traitement du langage naturel ou l’intelligence artificielle. Les data scientists de la côte ouest gagnent le salaire moyen le plus élevé et les data scientists de premier niveau peuvent espérer gagner au moins 90 000 euros. Le BLS affirme que les chercheurs en informatique et les informaticiens qualifiés ; dont les data scientists, bénéficient d’excellentes perspectives d’emploi en raison de la forte demande.
Data Scientist
- Salaire moyen d’un Data Scientist : 118 370 € par an
- Les 10 % les plus bas : 69 230 €
- Les 10 % les plus élevés : 183 820 €
Data Scientist senior
- Salaire médian d’un chercheur principal en données : 171 755 €
- Fourchette salariale totale : 147 000 € – 200 000
Que retenir sur la carrière de Data Scientist : Comment devenir data scientist ?
La première étape pour devenir data scientist est généralement d’obtenir une licence en data science ou dans un domaine connexe ; mais il existe d’autres moyens d’acquérir des compétences en data science comme un bootcamp ou par le biais de l’armée. Vous pouvez également envisager de suivre une spécialisation ou une certification ; soit obtenir un master en science des données avant d’obtenir votre premier emploi de data scientist de premier niveau.
Quelles sont les compétences requises pour devenir data scientist ?
Les data scientistes utilisent une variété de compétences en fonction de l’industrie dans laquelle ils travaillent et de leurs responsabilités professionnelles. La plupart des scientifiques des données sont familiers avec les langages de programmation tels que R et Python, ainsi qu’avec :
- l’analyse statistique ;
- la visualisation des données ;
- les techniques d’apprentissage machine ;
- le nettoyage des données ;
- la recherche et les entrepôts et structures de données.
Combien de temps faut-il pour devenir un data scientist ?
Le temps nécessaire pour devenir un data scientist dépend de vos objectifs de carrière et du temps et de l’argent que vous préférez consacrer à vos études. Il existe des baccalauréats de quatre ans en science des données, ainsi que des stages de trois mois. Si vous avez déjà obtenu une licence ou participé à un camp d’entraînement ; vous pouvez envisager d’obtenir un master, qui peut prendre un an seulement.
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