Le métier de Data Scientist

Description du métier

Le terme a été créé par deux ingénieurs de chez Facebook et LinkedIn, en 2008. Il a depuis fait école et a été élu « métier le plus sexy du XXIe siècle » par la Harvard Business Review. Rien que ça !
Le Data scientist est un spécialiste de la science des données. Il analyse les datas (concernant les clients, les prospects, les employés, etc.) que l’entreprise récupère par différents canaux et la restitue sous forme de prospective, de conseils, d’améliorations du produit, du service, de la formation en interne, de l’efficacité de l’entreprise, de sa performance. Il part généralement d’une problématique et définit les données dont l’entreprise aurait besoin pour la résoudre.

2) Les missions

Les missions du Data scientist se décomposent en 4 axes :
– Tout d’abord, il faut que le Data scientist comprenne la problématique marketing, marché, commerciale, fidélisation clients, RH, etc.
– Dans un second temps, il faut qu’il trouve une modélisation statistique pour répondre à la problématique.
– Ensuite, il faut déterminer quelles sont les données pertinentes dont il a besoin (déjà existantes ou à récupérer via différents canaux, à consolider, modifier, etc.).
– Il doit ensuite analyser les données et restituer les résultats, de façon à ce qu’ils répondent à une stratégie (le plus souvent commerciale). Les Big data sont devenues Smart data.

5

3) Formations

Pour parvenir à ce métier, il faut un Doctorat, un diplôme d’ingénieur ou d’ingénierie informatique.

Le diplôme d’Expert en Système Informatique d’INGETIS répond à toutes les contraintes pour acquérir les compétences de ce métier.

Les compétences requises sont très diverses et précises :

Savoirs généraux, théoriques ou disciplinaires
• Connaissance approfondie des concepts et techniques d’architecture des systèmes et réseaux
• Connaissance approfondie des technologies, protocoles et outils des systèmes de communication et de télécommunication
• Notions de base sur la réglementation et les procédures relatives aux marchés publics

Savoirs sur l’environnement professionnel
• La réglementation en matière de protection des données personnelles
• Les normes et procédures de sécurité et la législation sur la sécurité
• Les besoins de son environnement de travail

Savoir-faire opérationnels
• Maîtriser les différentes architectures matérielles, au moins un système d’exploitation usuel et au moins un langage associé (et un langage de commandes)
• Maîtriser les outils et technologies reliés à la gestion d’un réseau
• Maîtriser les techniques de diagnostic et de suivi des performances du système et être capable de proposer des solutions
• Maîtriser les outils et logiciels d’analyse et de métrologie
• Maîtriser l’ensemble des méthodologies de la conduite de projet
• Garantir la sécurité du système d’information dans son ensemble
• Faire respecter les procédures de sécurité
• Maîtriser les techniques de management d’équipe
• Gérer les situations d’urgence
• Conduire des négociations avec des partenaires internes et externes

Compétences linguistiques
• Anglais : Expression écrite et orale : niveau 2
• Anglais : Compréhension écrite et orale : niveau 2

2

4) Débouchés

L’univers du Big data étant en constante évolution, il existe de multiple opportunités pour les data scientists. Les passerelles s’effectuent principalement d’agence à agence ou en passant d’une petite structure type start-up à une plus grande entreprise.

5) Rémunération

Pour un Data scientist qui sort de l’école, on part généralement autour de 38 000 euros en salaire annuel fixe brut. Au bout de 3 ans, les salaires peuvent atteindre 45 000 euros. Souvent, une partie variable s’ajoute au salaire fixe.
Aux Etats-Unis, le salaire moyen annuel est de 89 000 dollars et peut facilement dépasser les 100 000 dollars au bout de quelques années.

Options conseillées pour accéder à ce métier