6 décembre 2021

Devenir devenir data scientist : fiche métier, rôle, missions, compétences, études, salaire et évolution

Qu’est ce qu’un Data Scientist ?

Le Data Scientist exerce tout un éventail de rôles au sein de sa fonction. Il peut par exemple intervenir avec des commerciaux pour la rédaction de propositions commerciales, avec les responsables de la relation client lors de la livraison des projets. Sa double compétence en Intelligence Artificielle & Management lui permet de toucher à différents métiers. En bref, le Data Scientist analyse des données croisées pour identifier des tendances et faire des prédictions.

En quoi son rôle est prépondérant au sein de l’entreprise ?

Le rôle d’un Data Scientist est de récolter et d’organiser les données d’une entreprise pour qu’elle puisse en tirer profit. Le Data Scientist doit orienter ses clients ou ses collaborateurs dans l’adoption des solutions de gestion de la donnée de l’entreprise et d’adapter ces solutions à leurs besoins spécifiques via des outils d’analyse, des statistiques et de la programmation.

Quelles sont les compétences requises ?

Fort de sa double compétence en Intelligence Artificielle (Machine Learning notamment) et en Management, le Data Scientist doit faire preuve d’une réelle compréhension des problématiques de l’entreprise, et d’une bonne capacité d’analyse des données et de communication.

Quelle est la rémunération moyenne ?

En sortie d’école, la rémunération moyenne d’un Data Scientist est de 3000€ nets par mois. Les perspectives d’évolution dans ce métier sont généralement rapides pour un jeune diplômé d’école, suivant les résultats obtenus.

Comment devenir Data Scientist ?

Au sein de l’école, une formation Data Scientist est proposée dès la 4ème année. Il s’agit de deux années d’approfondissement des connaissances en Python, R, Machine Learning et Deep Learning, qui s’adressent à des étudiants ayant déjà acquis des compétences en programmation et qui souhaitent maitriser le traitement des données et l’aspect prédictif de l’IA pour l’appliquer en entreprise. Après avoir exercé en tant que Data Analyst, il est tout à fait possible d’évoluer vers des fonctions de Data Scientist.

Quelle est la différence avec le métier de Data Analyst ?

Si le Data Analyst et le Data Scientist travaillent tous les deux dans les pôles informatiques et innvotion des entreprises, leurs métiers et fonctions diffèrent quant aux données. Le Data Scientist traite un grand nombre de données numériques, plus connues sous le nom de Big Data, afin de créer des outils, des algorithmes et du langage informatique répondant à des problématiques d’entreprises. Le Data Analyst, lui, traite et analyse ces données, afin de répondre à un objectif marketing sur un ciblage spécifique de ces données. Le Data Analyst a donc un métier hybride, plutôt assimilé à une fonction support d’entreprise, à mi-chemin entre les métiers du marketing et la technique.

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