Data Scientist, faire parler les chiffres en donnant du sens à ce qui n’en a pas encore

Le numérique est un secteur qui continue de créer des emplois : 3% de l’emploi en France, soit près de 800 000 emplois, classés en 820 intitulés de poste et 7 familles de métiers (Source DARES). Ça en fait du monde !

En 2019, près de 9 000 alternants évoluaient dans le numérique – qui compte seulement 27,4% de femmes dans ses effectifs, contre 46,8 % tous secteurs d’activité confondus (Source Talents du Numérique.

Si 85% (Source Dell et l’Institut pour le Futur) des métiers de 2030 n’existent pas encore aujourd’hui, connaissez-vous bien les métiers, en pleine mutation, du numérique?

Savez-vous qui fait quoi et quels sont les métiers indispensables pour faire avancer une start-up ?

Ce mois-ci, zoom sur le métier de Data Scientist

Fonction-clé que l’on trouve aussi bien sous les dénominations de Dataminer, Ingénieur Analyste, Data Analyst, Analyste de données Big Data, le Data Scientist croise les données de l’entreprise avec celles collectées sur les sites web et mobile de l’entreprise.

Son objectif principal est de donner du sens à ces données pour aider l’entreprise à prendre des décisions d’orientations stratégiques ou opérationnelles. Par exemple dans la conception d’un nouveau produit, la stratégie marketing à adopter ou les orientations financières à suivre.

Il crée des modèles et des algorithmes pour collecter, stocker, puis traiter et interpréter ces données.

C’est ce travail d’interprétation qui fait toute la différence entre un Data Scientist et un statisticien qui se contente de collecter des données brutes qui ne peuvent être analysées dans le cadre classique de la gestion des bases de données.

Le bon Data Scientist doit combiner une expertise statistique et informatique, des connaissances précises dans la gestion des bases de données, et une expérience complémentaire dans le secteur d’activité auquel il apporte des réponses.

Les deux prérequis sont la rigueur et la passion des chiffres, sans oublier l’éthique, indispensable dans le respect des règles de confidentialité pour toute personne qui accède à des données personnelles et confidentielles. Le succès de sa fonction repose également dans ses capacités à expliquer et convaincre, il doit donc être excellent pédagogue et parfait communiquant.

Le Data Scientist est-il un métier indispensable à la croissance d’une start-up ?

Le Data Analyst, qu’il porte ce titre ou en assume simplement les fonctions, occupe une place prépondérante dans une start-up.
Ses capacités d’analyse sont à la base de la stratégie de croissance de l’entreprise. C’est lui fournit les données qui permettent de décider d’une stratégie marketing, des orientations ou des volumes d’achat. C’est aussi lui qui dessine le profil des clients, décrypte ses attentes, etc.

Quelle est la semaine type d’un Data Scientist ?

Le Data Scientist met en œuvre des tâches variées, toujours autour des données, qui vont de

trouver les sources pertinentes desquelles extraire du contenu auquel donner un sens
transposer un problème business en un problème mathématiques/statistiques auquel apporter des réponses qui aideront à prendre des décisions pour le résoudre
recommander les modifications à apporter à des bases de données pour obtenir des data plus pertinentes
concevoir la façon dont sont stockées les données en assurant une grande attention à la sécurité
Et bien sûr, en permanence, évaluer les données, les traiter et les mettre à disposition des services de l’entreprise.

Combien payer un Data Scientist ?

Il est le plus souvent ingénieur, ou titulaire d’un diplôme universitaire Bac +5 comme un master en statistiques et marketing, en informatique, en statistique et informatique décisionnelle, ou économétrie.

Le salaire d’un Data Scientist débutant avec entre 1 et 4 ans d’expérience, oscille entre 35 K€ et 38 K€. Ensuite, il atteint entre 45 à 55 K€ (selon l’APEC)

Il peut être intégré comme salarié de l’entreprise ou agir en tant que consultant. Dans un cas comme dans l’autre, il est rattaché au DG, au DSI, au Directeur du marketing stratégique, ou au Directeur des études lorsque l’entreprise en emploie un.

Data Scientist, Data Analyst, du pareil au même ?
Data Analyst et Data Scientist sont deux fonctions primordiales dans la gestion et l’analyse des Big Data. S’ils traitent tous deux les données pour en extraire les informations destinées à l’aider dans ses prises de décisions, à l’inverse du daData Scientist qui a une vision transverse, le Data Analyst ne s’intéresse généralement qu’à une seule source de données, la plupart du temps, le CRM de l’entreprise. Le Data Scientist, s’appuie sur une vue plus globale en croisant et interprétant les données de différentes sources qu’il a la créativité de réunir.