Data Scientist : pourquoi se former à ce métier d’avenir ?

apprenant codant sur son laptop lors d'un bootcamp de data scientist

Ce qu’on appelle le Data Scientist ou Scientifique des données figure généralement parmi les postes les plus recherchés par les entreprises, et aussi parmi les mieux rémunérés. Tirer profit de la quantité croissante d’informations sur Internet et dans les organisations fait de ce professionnel un acteur incontournable de leur développement. En ce sens, se former pour devenir Data Scientist est une voie vers une belle carrière et de nombreuses opportunités d’avenir.

Formation d’un Data Scientist : enrichissante et professionnalisante

La formation dont a besoin un Data Scientist n’est pas claire, car ce n’est que maintenant que des diplômes de Data Science commencent à apparaître dans certaines universités. En outre, de nombreuses formations voient le jour et trouver le meilleur bootcamp de Data Scientist est désormais facile pour tout professionnel et/ou étudiant souhaitant devenir un Scientifique des données.

Cependant, il ne faut pas oublier de prendre en compte le fait qu’un futur Data Scientist doit combiner des connaissances mathématiques, statistiques et de programmation. À part cela, il doit avoir une bonne dose de curiosité intellectuelle et de compétences en communication. Et, bien sûr, il doit bien connaître les activités de l’entreprise qui l’embauche. Sinon, il ne sera jamais en mesure de tirer pleinement parti des données qu’il aura entre les mains.

En outre, en tant qu’expert de la Data Science, il doit être conscient des aspects juridiques liés aux données et à leur protection. Il convient de garder à l’esprit que ni la meilleure technologie ni les algorithmes les plus avancés ne seront d’aucune utilité si les données à analyser ne sont pas comprises. C’est pourquoi un bon Data Scientist doit faire preuve d’une certaine audace.

Une partie fondamentale de la formation d’un Data Scientist est la programmation. Les langages permettant d’écrire des lignes de code sont nombreux. Ils changent et évoluent constamment. Selon une étude datant de 2018, le langage le plus populaire et le plus accepté par les Data Scientists est de loin Python avec un taux s’élevant à 83 % sur les interviews réalisés. Il est ensuite suivi par SQL (44 %) et R (36 %). 

Marché de l’emploi : déficit de professionnels et salaires élevés

Il existe un énorme déficit de professionnels de la technologie en Europe et dans le monde occidental en général. Selon plusieurs études, il y a plusieurs centaines de milliers d’emplois non pourvus sur le continent européen dans le monde des technologies de l’information et de la communication (IT), précisément en raison du manque de candidats. Et il ne semble pas qu’il s’agisse d’un problème qui va être résolu à court terme.

Cette différence entre l’offre et la demande entraîne une hausse des salaires. Et cela profite également aux aspirants Data Scientists et à ceux qui effectuent déjà ce travail dans les entreprises. Selon le portail de l’emploi Glassdoor, le salaire de base d’un Scientifique des données en France atteint une moyenne de 45 364 euros par an. Dans le cas d’un profil senior, la rémunération peut atteindre 60 000 euros par an (bonus non compris). Ce salaire est plus le double du salaire moyen en France qui s’élève actuellement à 28 716 euros nets par an (source : étude Insee 2018). 

Les données : une matière première intarissable

La Data Science est un domaine très vaste, en pleine expansion et en pleine évolution. Il existe de nombreux outils et techniques pour la mener à bien. Et ses objectifs peuvent être très variés en fonction des besoins et du secteur de l’entreprise.

Pour définir la Science des données, il faut penser à travers la matière première avec laquelle les Data Scientists travaillent, à savoir les données, et le processus par lequel ils la façonnent pour la rendre utile. Ce processus en question comporte une série de phases par lesquels un Scientifique des données met à la fois ses compétences à l’épreuve, mais acquiert aussi de l’expérience :

Planification

Avant de chercher des réponses dans les données, le Data Scientist doit être clair sur les questions qui intéressent l’entreprise. Ses besoins et ses objectifs définissent les axes de recherche à aborder de manière analytique. En même temps, il doit participer à cette planification avec les autres départements.

Collecte et stockage des données

L’analyse réalisée par un Data Scientist repose sur la collecte de données provenant de sources diverses et variées. Il ne s’agit pas seulement des données collectées par l’entreprise elle-même, mais de nombreuses autres sources disponibles. 

Nettoyage et préparation

En raison du volume et de la diversité des sources, le Data Scientist doit traiter et trier les données afin qu’elles soient cohérentes et utiles pour trouver les réponses que l’entreprise recherche.

Analyse des données

Dans cette phase, le Data Scientist effectue une analyse exploratoire des informations, et crée et optimise les modèles. Pour ce faire, des outils tels que la Machine Learning ou les modèles statistiques sont souvent utilisés. La programmation R est une compétence courante des Scientifiques des données. 

Visualisation

Pour bien faire ce point, le Data Scientist doit travailler de manière à ce que la compréhension des données soit simple et que l’on puisse en extraire des connaissances.

Aperçus et réponses

Si toutes les étapes précédentes ont été réalisées correctement, le Data Scientist obtiendra une série d’informations, des clés qui conduiront à des recommandations pour dynamiser une entreprise, améliorer une campagne publicitaire, etc.

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