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DATA SCIENTIST, LE METIER DU FUTUR

En termes de métiers de freelance en informatique les mieux payés, celui de data scientist est une tête au-dessus. Bien qu’apparu il y’a plusieurs années déjà,  il n’est devenu l’un des sujets les plus en vogue dans le milieu professionnel que très récemment.

Chose assez compréhensible, vu que  la majeure partie des dossiers à traiter dans les entreprises comme les études de marché ou même les tendances sont actuellement numérisés.  Raison pour laquelle il est assez courant de voir les personnes qui exercent dans ce métier se faire beaucoup d’argent, énormément d’argent.

Le métier de Data scientist, en quoi ça consiste ?

Généralement, les data scientists sont définis  comme étant des professionnels qui collectent, analysent et interprètent les données. Leur travail s’effectue dans le but de contribuer à une prise de décisions éclairée dans les entreprises.

Le travail du data scientist consiste à mettre en lumière des données (CRM, tendances, comportements, persona marketing, enquête de satisfaction client) qui n’étaient pas visibles. Les données ainsi collectées seront mises à profit par l’entreprise pour améliorer un produit ou un service.

Comme mentionné juste avant, leur travail consiste essentiellement en un traitement des données. Cependant, il y’a tout un processus dans cette seule question de traitement des données.

  • Collecte : pour commencer, il doit être capable de récupérer les données provenant de différentes sources. Celles-ci qu’il s’agisse de base de données internes, publiques ou même issues des réseaux sociaux
  • Nettoyage et préparation : ensuite, une fois que  ces données ont été rassemblées, il faut les nettoyer. Ici, il s’agit de faire un tri afin de sélectionner celles qui sont exploitables et celles qui ne le sont pas). cette étape peut être assez longue mais c’est une partie très importante du travail ;
  • Analyse : l’étape de nettoyage et de préparation terminée, vient celle de l’analyse. Il doit pour cela utiliser des techniques statistiques et mathématiques pour extraire des insights (compréhension profonde d’un phénomène ou d’une situation) pertinents ;
  • Modélisation : puis,  le data scientist peut créer des modèles mathématiques pour prédire les tendances ou les comportements futurs. Ces modèles serviront lors de la prise de décision dans l’entreprise.
  • Visualisation : enfin, il doit être capable de présenter de façon claire et compréhensible les résultats de son analyse. Pour cela, il pourrait avoir besoin d’outils de visualisation de données comme les graphiques, ou des tableaux de bords interactifs.

Les compétences requises pour exercer le métier de data scientist

Les professionnels du métier de data scientist ont un rôle clé pour toute entreprise qui souhaite exploiter efficacement les données pour mieux rentabiliser son affaire ou améliorer sa visibilité. Ceci parce qu’ils ont le pouvoir de transformer de simples données en apparence aléatoire en insight pertinents pour exploiter au mieux le potentiel d’une société.

Ce travail est donc très exigeant en termes de compétences techniques. Pour avoir du succès dans ce domaine, il est important d’avoir au préalable de solides connaissances en mathématiques, en statistiques et en programmation informatique.

Si vous n’avez pas encore ces compétences, vous pouvez vous faire former dans un centre universitaire et obtenir un diplôme en informatique, en statistiques ou en économie. Ou alors vous avez la possibilité de suivre des formations spécialisées (master en data science), des programmes de certification ou des bootcamps en data science.

 Il vous sera également bénéfique de rester au courant des dernières avancées technologiques en matière de science des données si vous souhaitez exercer dans ce domaine.

Par ailleurs, il existe un certains nombres de compétences à absolument avoir lorsqu’on se dit data scientist, notamment :

  • La maitrise des langages  de programmation (Python, R, SQL, etc.) ;
  • La capacité à travailler avec des bases de données et à extraire des informations utiles à partir de grandes bases de données ;
  • Une connaissance approfondie des algorithmes d’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle ;
  • La capacité à communiquer efficacement les résultats de l’analyse aux parties prenantes ;

 Ces compétences ne sont pas énoncées au hasard, car pour pouvoir effectuer une analyse de données précise et fiable, il vous sera impératif d’en combiner plusieurs à la fois.

Les outils le plus couramment utilisés par les data scientist

les outils nécessaires pour un data scientist

Puisque nous parlons là d’un métier qui relève partiellement de l’informatique, les outils de travail seront pour la plupart des outils informatiques.

  • Les langages de programmation ;
  • Les bibliothèques d’analyse de données (Panda, Numpy, SciPy) ;
  • Les outils de visualisation de données (Tableau, Power bi, Matplotlib) ;
  • Les outils d’apprentissage automatique (Tensorflow, Keras, Scikit Learn) ;
  • Les outils de gestion de bases de données (MySQL, PostgreSQL);

Ces outils que nous vous avons présentés constituent globalement ce dont vous aurez besoin si vous exercez ou envisagez de faire carrière dans le domaine.

Les opportunités de carrière pour les data scientists

Les métiers de data science offrent une grande  et passionnante variété d’opportunités de carrière. Les grandes entreprises ont constamment besoin de data scientists. Elles ont en effet besoin d’aider pour les améliorations basées sur les informations que ceux-ci leur fourniront.

  • Les entreprises technologiques telles que Google, Amazon, Microsoft ;
  • Les entreprises de finance et d’assurance JP Morgan, Chase, Goldman Sachs et Allianz ;
  • Les entreprises de santé Pfizer, Roche et Norvatis ;
  • Les entreprises de vente au détail Walmart, Target et Amazon ;
  • Les entreprises de marketing et de publicités Wpp, Omnicom et Publicis Group ;

Bien sûr, cette liste n’est en aucun cas exhaustive. Il existe une multitude d’entreprises internationales prêtes à débourser de grosses sommes pour des data scientists vraiment compétents.

Comme vous l’aurez remarqué, la plupart de  ces entreprises sont des multinationales. Ce n’est pas une coïncidence car les métiers de la data science sont beaucoup plus rentables lorsque vous exercez pour une entreprise qui a sans cesse des données à traiter. Déjà qu’à la base c’est un métier assez bien rémunéré (700 euros en moyenne).

Conclusion

La data science est un domaine encore en constante évolution qui offre une multitude d’opportunités de carrière. Exercer en tant que data scientist demande beaucoup de travail et de rigueur. Il est essentiel si on envisage de se lancer dans ce domaine de maitriser un certain nombre de concepts en mathématiques bien évidemment mais en informatique également.

Les opportunités de carrière en tant que data scientist sont nombreuses et très biens rémunérées. Il suffit simplement d’être assez expérimenté dans son domaine. Vous devrez aussi garder une bonne visibilité pour que les entreprises qui vous intéressent vous repèrent facilement.

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