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Data scientist

Le data scientist est un acteur majeur pour la collecte, l'organisation et l'exploitation des données collectées sur les différents canaux digitaux. Il s'agit du responsable de la gestion des données au sein d'une entreprise.

Qu'est-ce qu'un data scientist ?

Le data analyst est responsable de l'exploitation des données d'une entreprise. Il interprète et classe les données pour leur exploitation. Il met en place des modèles d'analyse qui lui permettent de traiter les données brutes récoltées.

Il est généralement chargé de classer les données qui donnent une vision des caractéristiques de la clientèle de l'entreprise et peut également conduire une analyse de l'impact des actions marketing.

Le travail d'interprétation des données du data scientist est essentiel pour les différents services d'une entreprise. Il oriente les prises de décision, notamment au niveau des stratégies marketing et produits. La présentation du fruit de son travail doit être soignée et précise grâce à la mise en place de tableurs ou de tableaux de bord lisibles.

L'élaboration de modèles prédictifs représente une des autres missions du data scientist. Ces modèles offrent l'opportunité d'anticiper l'évolution des données et d'appréhender les nouvelles tendances relatives au secteur d'activités de l'entreprise. Il bâtit des algorithmes pour améliorer les résultats de recherche et de ciblage de ses campagnes de collecte datas.

Le data scientist définit la politique de stockage des données en lien avec les responsables des systèmes d'information. Il participe au recrutement des experts de la Big Data qui travaillent au sein de son équipe et peut être conduit à travailler avec la division recherche et développement pour le traitement des données lorsqu'elles sont collectées en gros volumes.

Les qualités et les compétences nécessaire au poste

Le data scientist est méthodique et organisé. Ce sont des qualités essentielles pour un professionnel qui classe et ordonne des données. Il est capable de rester concentré malgré un important flux de données. Une bonne résistance au stress est utile lorsqu'une surcharge de travail apparaît.

Il fait preuve d'intérêt pour les activités de l'entreprise qui l'embauche. La compréhension des activités est importante pour que les données collectées soient porteuses de sens pour le data scientist. C'est une qualité essentielle pour proposer une interprétation claire.

Le data scientist possède des compétences en termes de gestion des outils informatiques. Il maîtrise les programmes informatiques qui permettent la collecte, l'analyse et l'exploitation des données. Il peut être conduit à réaliser de la programmation et est à l'aise avec les mathématiques et les statistiques.

La gestion de projets est une autre compétence du data scientist. Il est à l'aise pour la communication orale lorsqu'il s'agit de proposer un plan d'action à sa hiérarchie et à son équipe. C'est un bon rédacteur qui s'exprime à l'écrit en respectant l'orthographe et la grammaire.

Enfin, le data scientist est aussi capable de gérer des budgets, est force de proposition et doit généralement posséder un bonne maîtrise de l'anglais commercial.

Quelle formation possible pour devenir data scientist ?

Pour devenir data scientist, il est indispensable de suivre une formation spécialisée dans le domaine de la data.

L'Executive MBA Big Data, par exemple, forme ses apprenants à ce métier. Cette formation, dédiée aux professionnels, aboutit à la délivrance du titre RNCP (Répertoire national des certifications professionnelles) Expert en stratégie et développement digital, de niveau 7. Ce cursus s'adresse aux professionnels en activité ayant déjà une expérience de plusieurs années (5 ans pour les professionnels titulaires d'un diplôme de niveau bac+3 ou supérieur, 7 ans pour les autres).

L'enjeu est pour lui d'acquérir de solides compétences sur différents axes :

  • l'informatique avec la maîtrise de certains algorithmes
  • le marketing notamment avec l'apprentissage des outils de data management
  • la statistique avec une aisance dans l'utilisation des outils d'analyse sur le web

Le secteur d'activité d'un data scientist

Le data scientist peut travailler au sein de grandes, moyennes ou petites entreprises. Il dispose généralement d'une équipe composée de data analysts. Il passe la plupart de son temps de travail sur un ordinateur, un outil de travail incontournable et organise et/ou participe à des réunions.

Le data scientist occupe une position importante au sein de l'entreprise qui l'embauche. Il peut travailler dans divers secteurs comme la fidélisation des clients, les campagnes marketing ou encore la gestion de risques. Il peut être rattaché à des services particuliers : direction du marketing, direction des études, etc.

Quel est le salaire d'un data scientist ?

Le salaire d'un data scientist peut évoluer en fonction de ses compétences et de son ancienneté. Il varie aussi selon l'entreprise. Un profil qui possède une expérience sur le poste de 2 à 5 ans peut espérer gagner aux alentours de 45 000 et 60 000 euros bruts par an. Cela correspond à une fourchette de rémunération comprise entre 3 750 et 5 000 euros bruts par mois.

Un profil data scientist sénior peut espérer gagner entre 60 000 et 80 000 euros bruts par an. Le traitement salarial mensuel correspond à une fourchette de 5 000 à plus de 6 500 euros bruts par mois.

Le métier de data scientist recherché au sein d'entreprises qui œuvrent dans différents secteurs comme l'industrie, les technologies, le conseil voire la santé. Il y a donc de nombreuses perspectives d'embauches et d'évolutions. Les postes évolutifs sont éventuellement ceux de chief data scientist, de data manager voire de master data manager.

Le data scientist est un expert en statistiques et en informatique. Il bénéficie d'une excellente connaissance des bases de données. Son expérience métier peut varier en fonction des secteurs d'activités de l'entreprise qui l'embauche. Il existe de nombreuses entreprises susceptibles de recruter un data scientist pour les accompagner dans l'exploitation des données qu'elles recueillent.

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