Data scientist

Le data scientist (code ROME M1403) est un scientifique qui a vocation à exploiter la data, c'est-à-dire les données, en concevant des algorithmes d'apprentissage automatique. Il utilise des compétences en mathématiques, en statistiques, en programmation et des outils d'intelligence artificielle pour créer des modèles prédictifs. Son rôle principal est de trouver des modèles cachés dans les données et de formuler des recommandations stratégiques basées sur ces modèles. Il peut par exemple précalculer les chiffres de vente d'une campagne de promotion ou le pourcentage d'accidents d'un type de véhicules. Les data scientists travaillent souvent sur des projets de recherche et de développement, où ils explorent de nouvelles méthodes et techniques pour extraire des informations précieuses des nombreuses données existantes dans les banques de données d'une entreprise. Leurs conclusions doivent aider les équipes métiers dans leurs prises de décision. Ce métier est proche de celui du data analyst, du responsable du data mining, du machine learning, du big data.

Un diplôme de niveau bac+5 ou même bac+6 est indispensable pour rejoindre un emploi de data scientist. Les diplômes d'écoles d'ingénieur et les formations diplômantes dans le domaine du marketing, de l'informatique, des statistiques ou encore des mathématiques appliquées sont particulièrement appréciés des recruteurs. Il est également possible d'intégrer des formations certifiantes ou diplômantes spécialisées dans le domaine de la data science.

Le niveau bac+5 est indispensable pour exercer le métier de data scientist. Les formations universitaires à privilégier sont le Master spécialisé en mathématiques appliquées, en science des données ou en statistiques. Certaines universités disposent même d'un Master data scientist pouvant se réaliser en alternance, afin de se confronter au monde professionnel avant même d'entrer dans la vie active. Rejoindre une école d'ingénieurs ou une formation en informatique peut aussi s'avérer être un choix pertinent pour devenir data scientist. Il est également possible, après une formation de niveau bac+3, en marketing ou dans la bancassurance par exemple, de se réorienter dans le traitement des données s'il y a une appétence pour les langages informatiques, les statistiques et les mathématiques.

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Les missions du data scientist se découpent souvent en différentes étapes bien distinctes. Dans un premier temps, il doit identifier une problématique marketing afin de savoir quelles données seront pertinentes pour y répondre. L'analyse des données de sources multiples occupe une place importante dans le quotidien d'un data scientist, il devra alors restituer les résultats obtenus de façon claire et synthétique afin que les informations récoltées soient facilement compréhensibles par le département marketing ou tout autre service.

• Scientifique des données, le data scientist est très demandé grâce à sa capacité à pouvoir « prédire l'avenir ». La quantité de données qui s'accumulent dans les bases de données d'une entreprise rendent ce métier stratégique.
• La profession de data scientist est très bien rémunérée, car les profils expérimentés sont rares et les jeunes diplômés doivent encore faire leurs preuves.
• Jusqu'à la science des données, les passionnées de mathématiques et de statistiques travaillaient surtout dans les banques et assurances ; les start-ups et les entreprises de haute technologie en général ont renouvelé l'attractivité de ces compétences.

• La date scientist occupe un poste technique qui requiert la maîtrise de plusieurs langages informatiques, et qui peut être assez solitaire, seul devant son écran.
• Le data scientist ne voit pas toujours les résultats des missions qui lui ont été confiés, car il fait des propositions, que les décideurs peuvent appliquer ou non.

Le data scientist est doté d'une grande expertise en statistiques et en mathématiques appliqués. La construction d'algorithmes ne lui fait pas peur. Il doit avoir des compétences en machine learning, en Big Data ainsi qu'en programmation informatique : des connaissances en Python, Java, R et SQL sont souvent requises. De sérieuses capacités d'analyse sont de rigueur pour pouvoir effectuer des analyses prédictives pertinentes en mesure d'aider une entreprise à prendre des décisions.
Le data scientist est aussi un bon communicant et doit avoir une certaine familiarité avec la gestion de projet pour pouvoir communiquer avec des profils de divers horizons. La pédagogie et la vulgarisation sont des qualités supplémentaires s'il souhaite que ses résultats soient compris des néophytes : les données obtenues doivent être présentées avec clarté. Elles prendront la forme de graphiques percutants, afin d'aider mieux les décideurs dans leur prise de décisions. Enfin, un tel poste nécessite un bon niveau en anglais et une aptitude à travailler avec des équipes pluridisciplinaires.

Un data scientist débutant gagne environ 3 000 euros annuels bruts. En fonction de l’expérience et de la structure pour lesquels ils travaillent, les salaires des data scientists peuvent aller de 35 000 € à 60 000 € annuels.
Un data scientist évolue sur une échelle de salaires de 43 00 euros brut annuels 55 000 euros brut annuels, hors primes et intéressement. Cela représente un salaire mensuel de 3 583 euros brut et jusqu'à 4 500 euros brut par mois. En salaire net, cela donne une moyenne de 2 969 euros mensuels. Une fois expérimenté, occupant un CDI dans la même entreprise située en Île-de-France depuis 7 ans, il reçoit, selon le site spécialisé Data Recrutement, un salaire minimum de 64 610 euros annuels, un salaire moyen de 70 980 euros annuels et un salaire maximum de 82 340 euros pour une année. Dans ces hauteurs, le salaire mensuel atteint donc près de 7 000 euros en brut, soit 5532 euros net. Les emplois les mieux rémunérés sont ceux des grands groupes ; les packages salariaux mentionnés incluent en général la part variable, hors intéressement et participation. La technologie évoluant plus que rapidement, surtout avec l'arrivée de l'intelligence artificielle, ce sont moins les formations qui sont bien rémunérées, mais les années d'expérience, qui assurent une progression salariale de +7,3% par an.

Le ou la data scientist, même si le métier est à 95 % masculin, travaille au sein d'une équipe informatique ou équipe marketing dans une entreprise de bonne taille. Il fait partie de la population des cadres et opère dans un bureau, avec une installation informatique haut de gamme et des accès privilégiés aux diverses bases de données de l'entreprise. Ses horaires sont plutôt stables, sauf lorsque la présentation de ses prédictions à la direction générale approche.

Si la data scientist a des aptitudes au management, il peut devenir chief data scientist ou chief data officer et encadrer une équipe de jeunes talents. Il peut ensuite évoluer vers des postes de direction générale au sein de la direction des systèmes d'information.

Les employeurs des data scientist exercent dans une multitude de domaines d'activité : banque, finance, assurances, de manière historique, mais désormais dans toutes les entreprises, surtout les plus grandes, comme la distribution ou l'agroalimentaire. Ce sont plutôt la taille de l'entreprise (grande) et sa place dans la transformation numérique qui assurent les succès du data scientist. Des jeunes start-ups peuvent se spécialiser dans le domaine de l'interprétation des données et proposer des consultants à leurs clients pour des missions à court ou moyen terme.