Fiche métier : Data Scientist
Aujourd’hui, beaucoup de données sont collectées sur internet. Une mine d’or pour les entreprises pour qui l’analyse de données est créatrice de valeur ajoutée (banque, assurance, e-commerce, etc.). Mais encore faut-il savoir la traiter !
Être Data Scientist c’est gérer et analyser très précisément les données pour répondre à une problématique. Les Data Scientists jonglent avec des sources de données diverses, allant des médias sociaux aux transactions en ligne en passant également par les capteurs !
Après avoir rassemblé les données provenant de canaux variés, les Data Scientist les restituent sous forme de conseils pour améliorer la performance et l’efficacité de l’entreprise.
- Identifier les sources de données exploitables pour répondre à une problématique
- Mettre en place des solutions de traitement de données (organiser et nettoyer les données)
- Faire des modélisations statistiques des différentes données
- Anticiper l’exploitation des flux de données (prévoir leur évolutions)
- Analyser les données grâce à des outils pertinents
- Connaissance des outils de Web analyse (Omniture, Google analytics, etc.)
- Maîtrise des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning)
- Maîtrise des outils de gestions de données (SAS, SPSS, SAP Infinite Insight, Python, R, Excel, Access, etc.)
- Maîtrise des outils de bases de données SQL et no-SQL
- Gestion de projet
- Maitrise de l’anglais
Sa rémunération :
Salaire brut annuel en milliers d’euros
Le salaire annuel brut d’un·e Data Scientist en 2023 est de 42 000 € en tant que débutant·e, 52 000 € en tant que confirmé·e, et va jusqu’à 55 000 € en tant qu’expert·e.
Pour plus d'informations, rendez-vous sur : Glassdoor.fr
Il·elle·s travaillent avec :
- Data Analyst : qui fournira des données de qualité et des analyses préliminaires
- Chef·ffe de projet : pour orienter la stratégie du projet
- Equipe d’ingénieur·es et/ou developpeur·euse·s : auprès de qui il·elle déploiera ses modèles
- Equipe Marketing : pour améliorer le travail de ciblage, de segmentation et de campagne de l'équipe