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Data Scientist

​Le Data scientist est un expert dans la maîtrise et l’interprétation des données Ce métier regroupe des compétences de plusieurs métiers tels data miner et analyst data

Activité

Le Data scientist est un expert dans la maîtrise et l’interprétation des données Ce métier regroupe des compétences de plusieurs métiers tels data miner et analyst data.

À la grosse différence du data analyst, le data scientist n’examine pas seulement les données d’une seule source (ex : CRM) il analyse à un degré plus élevé les données de nombreuses sources disséminées. Il doit extraire les principales données et en sortir des indicateurs concrets. Il analyse les datas aussi bien internes qu’externes (les clients, les prospects, les employés...) que l’entreprise récupère par différents biais puis effectue des recommandations pour améliorer le produit ou le service fourni par l’entreprise ou encore la performance de celle-ci.

Les missions du data scientist sont nombreuses. Il doit en premier lieu partir d’une problématique dite « business » de l’entreprise et la traduire sous forme statistique. Celui-ci doit ensuite trouver les sources de données permettant d’y répondre. Enfin la dernière mission de ce scientifique des données consiste en l’analyse des data et l’émission de recommandations stratégiques concernant les bases de données (modifier, rapatrier, externaliser ou internaliser).
 

À la grosse différence du data analyst, le data scientist n’examine pas seulement les données d’une seule source (ex : CRM) il analyse à un degré plus élevé les données de nombreuses sources disséminées

Qualités requises

Le Data scientist n’est pas simplement un statisticien mais également un technicien puisqu’il doit utiliser les outils informatiques mis à sa disposition afin d’améliorer la performance et la rentabilité de l’entreprise.

Il doit posséder trois compétences indispensables : une forte appétence pour les technologies et les outils informatiques des bases de données, la maîtrise des techniques du data mining et des statistiques et un savoir-faire dans le secteur d’application des données analysées.
Il a des connaissances en maths, en statistiques, en modélisation, en analyse de données, mais également en informatique.

Sa maîtrise des technologies de l’information telles que Hadoop, Java, MapReduce, Bigtable ou encore NoSQL est nécessaire pour être le plus performant possible.

Formation

Il y a encore quelques années, aucune formation spécifique n’existait pour le poste de Data scientist mais désormais de plus en plus d’écoles françaises proposent cette formation. Plusieurs options sont envisageables pour devenir Data scientist. La grande majorité des écoles ci-dessous proposent des formations à Bac+5 voire bac +6 pour certaines.

Les aspirants peuvent ainsi s’orienter vers une école spécialisée dans les statistiques comme c’est le cas pour : Ensae, ParisTech, Ensai, Isup, Polytech’Lille. Ils peuvent également opter pour une école d’ingénieurs telles que : Centrale, Polytechnique, Télécom Paristech, Cnam
Il est possible d’effectuer une formation Big data à Bac+6 à Grenoble (Ensimag + EMSI)

Enfin il est possible de poursuivre un cursus dans une école de commerce avec la chaire ESSEC/Accenture en Strategic Business Analytics ou la formation de 40 heures proposée par HEC à ses étudiants en MBA, en partenariat avec IBM.

Débouchés

L’univers du Big data étant en constante évolution, il existe de multiple opportunités pour les data scientists. Les passerelles s’effectuent principalement d’agence à agence ou en passant d’une petite structure type start-up à une plus grande entreprise.

Salaire

Voir l’étude salariale faite par Urban Linker.
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