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.
Ces spécialistes des chiffres et des statistiques traitent les données pour en extraire les informations pertinentes et répondre à une problématique. Le but ? Les rendre exploitables et compréhensibles pour tout le monde, mais aussi identifier les tendances afin d’orienter la stratégie de l’organisation et optimiser la productivité d’une tâche.
Prenons un exemple concret : un·e Data Analyst peut collecter et analyser les données d’une boutique en ligne pour mieux comprendre sa clientèle et adapter ses offres en conséquence.
Le métier de Data Analyst peut être souvent confondu avec le métier de Data Scientist : il existe bel et bien des similitudes, mais il y a tout de même des différences à notifier. Le·la Data Analyst collecte et interprète des données pour que les organisations puissent guider leur stratégie. Son travail sert souvent de base aux Data Scientists, qui créent des modèles prédictifs et analytiques pour résoudre des problèmes plus complexes :
Imaginons une entreprise de commerce en ligne. Le·La Data Analyst se plonge dans les données d’achat, analyse les préférences des clients et suggère des ajustements de tarification et des promotions ciblées. Son travail concret et immédiat guide la stratégie quotidienne.
Le·a Data Scientist, à partir des analyses du·de la Data Analyst, crée des modèles prédictifs sophistiqués. Par exemple, en utilisant les habitudes d’achat passées, il·elle développe un modèle pour prédire le comportement futur des clients. Ces modèles plus complexes aident l’entreprise à anticiper les tendances à long terme, dépassant la simple adaptation pour résoudre des défis stratégiques.
- 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