Data Scientist

Qu'est qu'un Data Scientist?

Un Data Scientist (scientifique des données) est un professionnel spécialisé dans l'analyse et l'interprétation de grandes quantités de données complexes. Son rôle consiste à extraire des informations significatives, à identifier des tendances, à élaborer des modèles prédictifs, et à fournir des insights exploitables à partir des données. Le rôle du Data Scientist est de plus en plus essentiel dans les entreprises modernes, car il contribue à prendre des décisions éclairées basées sur l'analyse approfondie des données disponibles.

‍

Les missions

• Exploration des Données : Collecter, nettoyer et préparer les données pour une analyse efficace.
• Analyse Statistique : Utiliser des techniques statistiques avancées pour comprendre la distribution des données, identifier les corrélations et extraire des insights significatifs.
• Modélisation Prédictive : Développer des modèles prédictifs en utilisant des algorithmes d'apprentissage machine et des méthodes statistiques pour anticiper des tendances futures.
• Machine Learning : Appliquer des techniques d'apprentissage machine pour créer des modèles qui peuvent apprendre à partir des données et faire des prédictions ou prendre des décisions.
• Visualisation des Données : Créer des visualisations claires et informatives pour représenter graphiquement les résultats de l'analyse de données.
• Communication des Résultats : Présenter de manière compréhensible les conclusions et les recommandations tirées de l'analyse des données aux parties prenantes non techniques.
• Optimisation des Algorithmes : Améliorer la performance des algorithmes existants et proposer des ajustements pour optimiser les modèles.
• Collaboration Interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec d'autres équipes, notamment les équipes métier et informatique, pour comprendre les besoins et intégrer les solutions dans les processus opérationnels.

‍

Les compétences requises

• Programmation : Maîtrise de langages de programmation tels que Python, R, ou Java.
• Statistiques : Compréhension approfondie des concepts statistiques.
• Apprentissage Machine learning: Connaissance des algorithmes d'apprentissage machine et de leur application.
• Bases de Données : Compétence dans l'extraction, la manipulation et l'analyse de données à partir de bases de données : SQL et NoSQL (MongoDB, Hadoop)
• Outils d'Analyse : Utilisation de bibliothèques et de frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.
• Visualisation des Données : Expérience dans l'utilisation d'outils de visualisation tels que Matplotlib, Seaborn, Tableau, etc.

‍

Les soft-skills

• Passionné par le traitement de l’information et les problématiques Big Data
• Curiosité intellectuelle et ouverture d’esprit : Veilleur dans l’âme, prêt à découvrir et envisager des choses inédites
• Capacité de remise en question

‍

Les parcours de formation à envisager pour accéder au métier

• Bac +5/8 en Écoles d’ingénieurs, de commerce, ou universités. Parcours Finance, statistiques, marketing et informatique, spécialité Big Data

‍

Le salaire en fonction de l'expérience et la zone géographique

Dans les grandes villes :

• Junior -0 à 2 ans : 38-45 K€ / an
• Confirmé 2 à 5 ans : 45-55 K€ / an
• Séniors + 5 ans : 55-70 K€ / an

En région :

• Junior -0 à 2 ans : 35-45 K€ / an
• Confirmé 2 à 5 ans : 40-50 K€ / an
• Séniors + 5 ans : 55-60 K€ / an