Data Scientist : Fiche Métier - Mise à jour 2024

Les métiers de la data continuent d’évoluer : compétences, salaires… 2024 nous réserve plein de nouveautés !

C’est le cas du Data scientist, élu “Best Job” en 2018 par Glassdoor. Ce stratège de la donnée poursuit sur sa lancée. Les opportunités professionnelles en Data science sont encore nombreuses.

Vous souhaitez vous renseigner sur le métier de Data Scientist ou alors vous renseigner pour faire une formation Data Scientist ?

Notre fiche métier Data Scientist à toutes les informations pour répondre à toutes vos questions ! Découvrons-ceka ensemble à travers cet article !

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Un Data Scientist est un professionnel qui développe des LLM pour accompagner les organisations dans l’exploitation de leurs données. Grâce à son travail, les entreprises disposent d’une vue dégagée sur les stratégies business à forte probabilité de réussite. 

Ainsi, il leur facilite la prise de décision.

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Définition du Data Scientist

Cet expert de la data porte le nom de sa discipline, la data science. L’art d’exploiter de grands volumes de données pour résoudre des problèmes complexes.

Le Data scientist met en pratique cette approche de la donnée, en assurant la collecte, le nettoyage, l'analyse et l’interprétation des données pour en dégager des tendances.

Selon les équipes data en place au sein de l’entreprise (Data analyst, Data engineer…), le Data scientist peut intervenir uniquement sur la modélisation des données. 

Quoi qu’il en soit, il utilise au quotidien une combinaison de compétences en statistiques, en informatique et en expertise métier pour réaliser ses missions professionnelles.

Quel est le rôle d’un Data Scientist ?

Le rôle d’un Data scientist est de prédire des scénarios, grâce aux pouvoirs des algos ! 

Est-ce que la demande de vol pour Paris-New York va s’intensifier cet été ?

À partir de quel mois l’entreprise va-t-elle atteindre ses objectifs financiers ?

Comment allons-nous réduire le taux de churn des clients pour le service d’achat en ligne ?

C’est à lui qu’incombe la mission de trouver des réponses à ces questions.

Le Data scientist est un expert qui transforme les données en connaissances exploitables pour résoudre des problèmes et prendre des décisions stratégiques. 

Pour mener à bien ses missions, il réalise de nombreuses tâches, comme : 

• l'exploration de données
• la modélisation statistique
• L'apprentissage automatique
• La visualisation des données
• La communication des résultats aux parties prenantes

Quelles sont les responsabilités d’un Data Scientist ?

La responsabilité majeure du Data scientist est de guider l’entreprise dans les actions à entreprendre. Dans quels domaines faut-il davantage investir ? Quels sont les risques majeurs à venir sur tel sujet ? C’est la mission du Data scientist, aider son organisation à prioriser les actions et à prendre la bonne décision.

Vous l’aurez compris, c’est une responsabilité assez grande pour une seule personne !

Heureusement, le Data scientist peut compter sur d’autres professionnels pour l’épauler dans cette quête de réussite. Il collabore souvent avec d'autres équipes (Business, finance, marketing…) pour comprendre les besoins commerciaux et fournir des solutions basées sur les données.

Il peut même collaborer à l'occasion avec des Data Analysts et des Data Engineers.

Bien entendu, sa responsabilité ne se limite pas à produire uniquement des scénarios prédictifs. Il doit également communiquer les résultats obtenus aux décideurs, et s’assurer que les enjeux sont bien compris par l’ensemble des parties prenantes. 

Quelles compétences faut-il pour devenir Data Scientist ?

Les compétences nécessaires pour être un Data scientist sont nombreuses. Comme nous venons de le voir, c’est un métier stratégique qui porte une lourde responsabilité. En cas d’erreur et de mauvaise prise de décision, l’entreprise peut perdre beaucoup d’argent.

Le Data scientist doit donc maîtriser un ensemble de compétences pour s’assurer de produire des scénarios prédictifs au plus proche de la réalité. 

Cela comprend la maîtrise des statistiques, de l'apprentissage automatique, de la programmation et de la manipulation de données, ainsi qu'une solide compréhension du domaine dans lequel il travaille (finance, supply chain, food…).

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Les statistiques 

Les statistiques permettent au Data scientist de comprendre la variabilité des données, de tester des hypothèses, d'estimer des paramètres et de prendre des décisions basées sur des données probantes.

Les techniques statistiques qu’il utilise le plus sont : la régression, l'analyse de variance, les tests d'indépendance, les tests de normalité…

La programmation 

La programmation est une compétence essentielle pour un Data scientist, car elle lui permet de manipuler, d'analyser et de visualiser efficacement de grandes quantités de données. Mais aussi de produire des algorithmes d’apprentissage automatique.

Il utilise généralement des langages de programmation tels que Python, R, SQL et parfois Java ou Scala. 

L'apprentissage automatique (Machine Learning)

Connaître les principes et les techniques de l'apprentissage automatique est incontournable pour développer des modèles prédictifs et des algorithmes d'analyse des données.

Dans son travail, le Data scientist utilise une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, et les méthodes de régression.

Manipulation de données 

Être capable de collecter, nettoyer, transformer et manipuler efficacement de grandes quantités de données (provenant de différentes sources) est une compétence obligatoire à posséder pour un Data scientist.

Cela lui permettra d’obtenir des données de qualité, ce qui est indispensable pour obtenir des résultats fiables.

Compréhension du domaine métier 

Avoir une connaissance approfondie du secteur dans lequel on travaille est important pour contextualiser les analyses de données et comprendre les besoins commerciaux.

Le Data scientist doit comprendre son environnement d’intervention (secteur d’activité de l’entreprise), ses enjeux, ses contraintes… Afin d’être pertinent dans ses recommandations.

Pensée critique et résolution de problèmes 

Le Data scientist doit être capable de poser des questions pertinentes, d'identifier les problèmes et de trouver des solutions créatives pour pallier des situations complexes.

Il s'agit également de savoir identifier des biais algorithmiques qui peuvent potentiellement exister dans les données.

L’entreprise compte sur lui pour y voir plus clair lorsque le brouillard s’installe dans le business ! 

Communication 

Produire des recommandations, c'est bien, les faire adopter c’est encore mieux !

Le Data scientist doit vendre son travail auprès des décideurs et des parties prenantes du projet. Il doit être capable d’engager son auditoire en rendant accessible son travail et en démontrer les plus-value de son approche.

Pour ce faire, il doit être en capacité d’adapter son discours à son public (métier, maturité professionnelle…).

Curiosité et apprentissage continu  

Étant donné que le domaine des données est en constante évolution, il est important d'être curieux et de rester à jour avec les dernières technologies et techniques afférentes à la Data science.

Les mathématiques

Les mathématiques sont une composante essentielle du profil d'un Data scientist. Voici quelques domaines mathématiques importants pour ce rôle :

Spécialités

Statistiques

Les statistiques sont au cœur de l'analyse des données. Les Data scientists doivent maîtriser les concepts de base tels que la probabilité, l'estimation, les tests d'hypothèses, la régression et l'inférence statistique.

Algèbre linéaire

L'algèbre linéaire est utilisée dans de nombreux aspects de l'apprentissage automatique, en particulier pour comprendre et manipuler des structures de données telles que les matrices et les vecteurs.

Calcul différentiel et intégral

Ces concepts mathématiques sont importants pour comprendre les algorithmes d'optimisation utilisés dans l'apprentissage automatique, tels que la descente de gradient.

Probabilités

La théorie des probabilités est fondamentale pour modéliser l'incertitude dans les données et les prédictions, ainsi que pour comprendre les concepts clés de l'apprentissage automatique probabiliste.

Calcul matriciel

Les opérations sur les matrices sont omniprésentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, notamment dans les calculs liés à la décomposition en valeurs singulières (SVD) ou à l'analyse en composantes principales (PCA).

Utilisation des statistiques

Les statistiques sont l’une des compétences majeures d’un Data scientist, et vous allez comprendre pourquoi. 

Imaginons que vous travaillez dans le domaine de la santé, où l'objectif est de prédire le risque de développer une maladie chez les patients en fonction de divers facteurs.

Supposons que vous disposez d’un ensemble de données comprenant des informations sur les antécédents médicaux des patients. Tel que leur âge, leur sexe, leur indice de masse corporelle (IMC), leur taux de cholestérol, leur pression artérielle, etc… Ainsi que des données sur la présence ou l'absence de la maladie.

Dans ce cas de figure, vous pourriez utiliser des techniques statistiques telles que la régression logistique pour modéliser la relation entre les caractéristiques des patients et le risque de développer la maladie. Vous pourriez analyser les coefficients de régression pour déterminer l'importance relative de chaque facteur dans la prédiction du risque de maladie.

Utilisation des modèles prédictifs

Les modèles prédictifs font partie de l’arsenal du Data scientist, grâce à eux, il peut anticiper les risques et faire de sacrées économies pour son entreprise !

Voyons ensemble un exemple d'utilisation de modèles prédictifs dans une situation professionnelle. 

Imaginons que vous êtes Data scientist dans le domaine de la maintenance prédictive pour les équipements industriels. Votre objectif est de diminuer les coûts de maintenance.

Supposons que votre entreprise dispose d'une flotte de machines industrielles utilisées dans la fabrication. Ces machines peuvent être sujettes à des pannes imprévues, ce qui entraîne des temps d'arrêt coûteux et des pertes de production.

Au sein de l’entreprise, vous pourriez utiliser des modèles prédictifs pour anticiper les défaillances potentielles des machines en analysant les données de capteurs intégrés à ces équipements. Ces données pourraient inclure des informations telles que la température, la pression, les vibrations, les niveaux de fluides, etc.

En utilisant des techniques d'apprentissage automatique telles que les arbres de décision, les forêts aléatoires ou les réseaux de neurones… Vous pourriez développer des modèles prédictifs capables de détecter les schémas et les signes avant-coureurs de défaillance dans les données des capteurs.

En intégrant ces modèles prédictifs dans un système de surveillance en temps réel, l'entreprise pourrait recevoir des alertes anticipées lorsque des équipements commencent à montrer des signes de défaillance imminente. 

Cela permettrait à l'équipe de maintenance d'intervenir de manière proactive en effectuant des réparations ou des remplacements avant que la panne ne se produise, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les coûts associés.

Des compétences en programmation sont nécessaires

Apprentissage du Python

Les compétences en programmation Python sont nécessaires pour un Data scientist pour plusieurs raisons. Tout d'abord, Python dispose d'un vaste écosystème de bibliothèques spécialisées dans le domaine de la Data Science.

Cela permet au Data scientist d'accéder à des fonctionnalités avancées pour l'analyse, la manipulation et la visualisation des données, ainsi que pour le Machine Learning. 

De plus, Python est un langage facile à apprendre et à comprendre, ce qui le rend accessible aux débutants et aux non-programmeurs. Sa flexibilité et son extensibilité permettent au Data scientist de personnaliser leurs outils et leurs workflows en fonction de leurs besoins spécifiques. 

Apprentissage du SQL

L'apprentissage du SQL est important pour un Data scientist, car il permet d'accéder et de manipuler efficacement des données stockées dans des bases de données relationnelles. 

Avec ce langage, il est facile d’extraire, mettre à jour, insérer et supprimer des données dans une base de données. 

Le Data scientist pourra effectuer des analyses avancées, créer des rapports et des visualisations, et extraire des insights précieux à partir des données.  Ce qui est essentiel pour développer des modèles prédictifs efficaces.

Utilisation du Machine Learning, Deep Learning et autres

Au quotidien, le Data scientist exploite une gamme variée de techniques d'analyse des données pour extraire des insights et résoudre des problèmes. 

Cela comprend l'utilisation du Machine Learning et de deep learning pour construire des modèles statistiques capables de prédire des résultats ou de détecter des schémas spécifiques.

Cela vous semble trop abstrait ? Voici un petit rappel du Machine Learning : 

Le Machine Learning est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement de techniques permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances sans être explicitement programmés.

En gros, cela permet à un ordinateur d’apprendre et de s’améliorer tout seul, sans intervention humaine !

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Dans cette catégorie, vous pouvez utiliser des algorithmes supervisés comme la régression linéaire ou les forêts aléatoires, ainsi que des techniques non supervisées comme le clustering ou la réduction de dimensionnalité. 

Aussi, le Deep Learning, une sous-catégorie du Machine Learning, est utilisé pour apprendre des représentations hiérarchiques des données en utilisant des réseaux de neurones artificiels avec plusieurs couches de traitement. 

Ces réseaux sont utilisés pour des tâches telles que : 

•  la classification d'images, 
• la reconnaissance vocale 
• la traduction automatique. 

Pour aller plus loin sur le sujet, vous pouvez lire cet article de Talend - “Tout savoir sur le machine learning”.

Quels sont les outils du Data Scientist ?

Pour mener à bien ses missions, le Data scientist fait appel à une multitude d’outils. Découvrons ensemble les principaux.

Les librairies de code

Les bibliothèques de code sont essentielles pour le Data scientist, car elles lui permettent de travailler efficacement avec les données, de développer des modèles prédictifs et de créer des visualisations. Voici quelques-unes des bibliothèques de code les plus couramment utilisées par le Data scientist :

• NumPy : pour manipuler des tableaux de données.
• Pandas : pour manipuler et analyser des données non structurées.
• Matplotlib : pour créer des visualisations statiques.
• Seaborn : pour visualiser des données.
• TensorFlow : pour créer des modèles de Machine Learning.
• Pytorch : pour créer des modèles de Deep Learning.

TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque open source développée par Google pour le Machine Learning et le Deep Learning. En tant que Data scientist, TensorFlow est un outil puissant pour développer et déployer des modèles prédictifs complexes.

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Pytorch

PyTorch est une autre bibliothèque open source populaire développée par Facebook, principalement utilisée pour le Deep Learning. Comme TensorFlow, PyTorch est largement utilisé par le Data scientist pour développer des modèles prédictifs complexes.

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Le cloud computing avec AWS ou Microsoft Azure

Le cloud computing avec des plateformes telles qu'Amazon Web Services (AWS) ou Microsoft Azure est essentiel pour le Data scientist pour plusieurs raisons : 

• Permet au Data scientist d'accéder rapidement à des ressources informatiques pour traiter de grands ensembles de données ou exécuter des modèles d'apprentissage automatique complexes. 
• Permet de s'adapter facilement aux besoins changeants de leurs projets.
• Fournissent des environnements de développement intégrés (IDE) pour créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique.

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Les salaires perçus pour un Data Scientist

Si le monde de la data vous attire et que vous êtes à l’aise avec les outils digitaux, alors devenir Data scientist peut être une excellente idée. Chaque année, la rémunération de ce professionnel continue d’augmenter. Et les offres sont de plus en plus nombreuses.

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Quel est le salaire d’un Data Scientist Junior ?

Expérience : 0 - 2 ans

Salaire : 41 k - 52 k

Quel est le salaire d’un Data Scientist Senior ?

Expérience : 5  ans

Salaire : 58 k - 73 k

À noter qu’au-delà de 10 années d’expériences, le salaire d’un Data scientist peut s’envoler et frôler les 100 k / an. Bien entendu, ces chiffres ne sont que des moyennes. Pour obtenir un chiffre qui se rapproche au plus près de la réalité du marché, il faudra prendre en compte : le secteur d’activité, le niveau d’études ainsi que le niveau de management.

Comparaison des salaires entre la France et les États-Unis pour un Data Scientist

Les salaires des Data scientists varient fortement entre la France et les États-Unis. Ce qui n’a rien d’étonnant. Comme vous le savez, les charges patronales et sociales sont calculées différemment entre ces deux pays.

Chez nos amis américains, les salaires sont donc beaucoup plus élevés. Mais les cases à cocher aussi ! Veillez donc à avoir un CV de Data Scientist bien optimisé pour le poste auquel vous postulez !

Quelles études pour devenir Data Scientist ?

Chez DataBird, nous n’aimons pas faire de généralité, surtout quand on parle de Data science ! Selon nous, il y a plusieurs parcours qui permettent de devenir Data scientist.

Vous êtes tous différents ; étudiant, jeune diplômé, professionnelle en activité… vous avez tous un profil différent et des ressources variées.

Selon votre situation, il sera plus judicieux de miser sur l’un de ces scénarios : 

• Scénario 1 : suivre une formation professionnalisante (type bootcamp).
• Scénario 2 : suivre une formation universitaire (Licence, master).

Dans une formation pour Data Analyst

Suivre une formation professionnalisante comme Data analyst peut être une excellente stratégie pour devenir Data scientist. En débutant par la data analyse, il vous sera plus facile d’acquérir des compétences en Data science.

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En commençant par des missions plus opérationnelles, vous améliorerez votre compréhension de la chaîne de valeur de la donnée. Ce qui vous servira dans votre futur métier de Data scientist, aux missions plus stratégiques.

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Travailler en tant que Data analyst vous donnera l'opportunité de comprendre les besoins et les exigences des utilisateurs finaux. Cela vous permettra de mieux contextualiser vos analyses de données et de produire des insights plus pertinents et exploitables.

Idéal pour monter en compétences

La formation Data Analyst de DataBird est idéale pour développer des compétences en analyse de données.

Les apprenants acquièrent ces compétences en pratiquant directement à travers des projets d’entreprises réels. Cette approche immersive est la meilleure méthode pour maîtriser rapidement un nouveau métier.

Et pour couronner le tout, les cours et les projets sont encadrés par les plus grands experts en Data de la scène française.

Avec eux, vous apprendrez les meilleures techniques pour exploiter les données des entreprises et en tirer un avantage concurrentiel !

Idéal si vous êtes en reconversion !

Le bootcamp de Data Science de DataBird est particulièrement adapté aux personnes en reconversion professionnelle. 

• Une formation courte et intensive pour devenir rapidement un professionnel de la Data en 3 mois.
• Une formation qui s’adapte à votre rythme et à vos envies (présentiel/distanciel) / (temps plein/temps partiel).
• Une formation finançable par le CPF ou France travail.
• Une formation reconnue par les entreprises (94% de taux d’insertion professionnelle 6 mois après la formation).

Pas mal non ?  Pour se reconvertir en Data Scientist, il n'y a pas mieux !

Une formation de 3 mois pour changer de vie, du jamais vu dans l’univers de la Data.

Dans une école d’ingénieur ou à l’université en Master Spécialisé

Bien sûr, vous avez la possibilité de suivre un cursus traditionnel en Data Science, que ce soit à l'université ou dans une école d'ingénieur. Vous y aborderez des aspects plus généralistes de la Data Science, tels que le droit, la protection des données et la gestion de projet.

Selon vos aspirations professionnelles, cette voie peut vous offrir de nombreux avantages.

Cependant, si votre objectif est de devenir réellement Data scientist, ce type de parcours n'est pas une obligation. En outre, une formation universitaire nécessitera plusieurs années d'études pour accéder au poste de Data scientist.

Il est important de noter que les formations universitaires mettent davantage l'accent sur les connaissances que sur les compétences pratiques. Les enseignements dispensés dans ces établissements sont souvent plus théoriques que pratiques.

Y a t’il des certifications pour Data Scientist ?

Oui, plusieurs certifications peuvent vous conduire au métier de data scientist. Voici les principales : 

• Certified Analytics Professional (CAP) : Cette certification est délivrée par l'Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS). 
• Microsoft Certified - Azure Data Scientist Associate : Cette certification est proposée par Microsoft et valide les compétences des professionnels dans la création et la mise en œuvre de solutions basées sur le Machine Learning en utilisant Microsoft Azure.
• AWS Certified Machine Learning - Specialty : Cette certification est délivrée par Amazon Web Services (AWS) et évalue les compétences des professionnels dans la conception, la mise en œuvre et le déploiement de solutions de Machine Learning sur AWS.
• Data Science Council of America (DASCA) - Associate Big Data Analyst (ABDA) et Senior Big Data Analyst (SBDA) : Ces certifications valident les compétences des professionnels dans le domaine de l'analyse des données volumineuses et de la Data Science.

Ces certifications peuvent aider les professionnels de la Data science à démontrer leurs compétences et leurs connaissances auprès des employeurs potentiels et à se démarquer sur le marché du travail. 

Cependant, il est important de noter que l'expérience pratique et les projets concrets peuvent également jouer un rôle crucial dans l'avancement d'une carrière en Data Science.