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Fiche métier : Data Scientist

Analyse et Gestion de la Donnée

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.

Souvent amorcé par une problématique donnée, leur travail exige une passion pour les statistiques, des compétences informatiques solides, une capacité à remettre en question l’origine des données, et surtout, une créativité essentielle pour concevoir des solutions innovantes.

Parfois assimilé au rôle du·de la Data Analyst, le·la Data Scientist se distingue par une mission qui va bien au-delà de l’analyse des données. Alors que le·la Data Analyst explore les données pour découvrir des informations intéressantes, le·la Data Scientist fait un travail encore plus poussé. Il·Elle se plonge dans les données pour créer des solutions nouvelles et ingénieuses. Prenons un exemple simple : un·e Data Scientist pourrait concevoir des outils qui aident une entreprise à prédire les tendances à venir, un peu comme la météo prédit le temps. Cela aide l’entreprise à prendre des décisions intelligentes en anticipant ce qui pourrait se passer dans le futur.

Quelles sont ses missions ?

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

Quelles compétences humaines ?

Compétences humaines :

Quelles compétences techniques ?

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

Pour quel salaire ?

Sa rémunération : 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.
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

Avec qui travaillent
les Data Scientists ?

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

Où travaillent les Data Scientists ?

Les structures :

Salarié·e dans les entreprises du numérique, de vente de biens et de services mais aussi dans les institutions académiques et/ou de recherche ainsi qu’au seins des organismes publics et gouvernementaux.
Consultant·e dans un cabinet de conseil