Emploi Data scientist

C'est un spécialiste des chiffres, des statistiques et des données, travaillant au sein de la direction des systèmes informatiques. Ce sont généralement les grandes entreprises ayant une grande quantité de données, appelée big data, qui font appel à lui. Il est amené à analyser et interpréter des chiffres et des énoncés à caractère marketing, financier, commercial, etc. Il les traduit en algorithme exploitable pour aider les sociétés à optimiser la gestion de risque, améliorer la stratégie concurrentielle et étudier les comportements clients. Il utilise la technologie « Machine learning » pour ajuster automatiquement les flux d'informations stockés. À l'aide d'un modèle d'exécution, les ordinateurs agissent en fonction des informations recueillies afin de prédire des résultats.

La data science fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. L'expert en data doit être titulaire d'un diplôme de Bac+5 en mathématiques ou bien, d'un master statistique. Le titre d'ingénieur informatique permet d'accéder facilement aussi à ce métier numérique nécessitant de bonnes bases en programmation. De nombreuses universités en Frannce proposent des parcours exigés pour cette spécialité : l'économétrie et les statistiques appliquées (université de Paris), l'informatique décisionnelle (université d'Orléans), l'ingénierie informatique (université de Lille), etc. Plusieurs établissements spécialisés offrent également des formations de haut niveau, qu'on peut suivre en alternance ou en continu, approuvées par un certificat professionnel de data scientist ou data analyst. Pour débuter, il est conseillé de faire des stages dans des secteurs développant une base de data importante comme l'assurance, la finance, l'e-commerce… Pour ensuite mieux répondre à une offre plus importante, dans un poste en CDI, par exemple.

Toutes les entreprises ont besoin de divers types d'informations. Les offres d'emploi dans ce secteur sont nombreuses. En raison de l'importance de ces données, la data science est un métier d'avenir qui promet de belles évolutions. De l'analyste de données au lead data scientist, les années d'expérience peuvent l'emmener vers un poste de chef de projet ou de manager. Expert en mégadonnées, il peut utiliser ses compétences dans de nombreux domaines d'activité. Il peut également apporter son aide aux sociétés en tant que consultant. Fort de ses connaissances en codage, il peut utiliser ses compétences non seulement dans la gestion de données, mais aussi pour créer d'autres logiciels susceptibles d'intéresser les entreprises.

Un bagage solide en mathématiques et algorithmique est essentiel pour devenir data scientist. Il faut être passionné par l'univers numérique et les nouvelles technologies ; tous les outils utilisés sont automatisés. Pour sa mission de programmeur, des compétences en plusieurs langages sont indispensables : Java, Python, SQL. En outre, des notions dans d'autres filières sont nécessaires, comme il développe des projets dans divers secteurs d'activité (Marketing, assurance, banque…). La connaissance de plusieurs langues est un atout, notamment l'anglais qui est la plus employée dans l'informatique. Outre ces capacités techniques, avoir une bonne logique est un élément clé, ainsi qu'un grand sens d'analyse et un esprit critique. Enfin, la curiosité intellectuelle est vitale ; la prise de décision dans la politique générale de l'entreprise dépend des résultats de ses recherches et études.