data-scientist

Zoom sur le métier de data scientist : un mélange de statistiques, de mathématiques, d’informatique et de marketing

Consulte l’infographie sur le Data Scientist

Dans la sphère digitale, l’on entend prononcer de toute part les noms de data scientist, data manager, data planner, chief data officer… À tel point que l’on ne sait plus où donner de la tête. Une chose reste néanmoins certaine ; les métiers du Big data ont la côte et ce n’est que le début. En effet le marché du Big data ne peut être que prometteur, le gouvernement prévoit la création de 137 000 emplois d’ici 2020. Nous avons décortiqué pour vous l’un de ces métiers, celui de data scientist, le métier le plus populaire pour les recruteurs et les entreprises.

 

Avec le développement des modes de collecte et d’analyse des données personnelles et une valorisation à 1 000 milliards d’euros d’ici à 2020, le marché du Big data ne fait que croître et le besoin de spécialistes des données suit la même tendance.

 

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Nombreux sont ceux qui considèrent que le data scientist est une évolution du poste de data miner et de data analyst. Le data scientist est chargé de recueillir et d’analyser un grand volume de données à partir de diverses sources (contrairement au data miner qui se base souvent sur une seule source) afin d’en extraire des indicateurs pour déterminer une stratégie organisationnelle et/ou opérationnelle pour l’entreprise.

En d’autres termes, il récolte des données, les étudie, les organise et les valorise de façon à pouvoir les utiliser à des fins commerciales. Pour ce faire, il combine les outils statistiques aux outils informatiques.

Toute problématique de l’entreprise sera transformée en problème mathématique par le data scientist, qui extraira les données dont il a besoin pour répondre au problème. Il proposera par la suite une solution, des recommandations ou des conseils. Cela peut concerner aussi bien l’image de l’entreprise, que sa rentabilité, la fidélisation de la clientèle, l’amélioration d’un produit / service, etc.

Il s’agit d’un poste transversal, même s’il possède plusieurs facettes (marketeur, mathématicien, informaticien, etc.), il travaille en étroite collaboration avec d’autres informaticiens, statisticiens, marketeurs, etc.

Qui est le data scientist ?

Il est difficile de dresser le portrait type d’un data scientist dans la mesure où celui-ci se doit de maîtriser le domaine dans lequel il intervient. Il connaît les mathématiques, les statistiques, l’informatique, la modélisation, l’analyse de données, le marketing, la communication, la relation client… et maîtrise les outils de data mining.

Il doit faire preuve de beaucoup de curiosité et d’imagination, car c’est à lui de dénicher et de hiérarchiser les datas recueillies, souvent non structurées et non nettoyées.

Comment devient-on un data scientist ?

Avec la multiplication de la demande de data scientist, les formations ont récemment peu à peu vu le jour au sein des universités (par exemple le Master 2 Data sciences de l’Université Paris Saclay), des écoles d’ingénieurs (le mastère Big data de Télécom ParisTech, le parcours Data science de l’École Centrale Paris, le Data Scientist Starter program de l’École Polytechnique, le mastère spécialisé Big data de l’Ensimag et de l’Emsi, la formation Data scientist de l’ECE Paris, etc.), des écoles de statistiques (le master Big data de l’Ensai, le MS Data science de l’Ensae, etc.), mais également des écoles de commerce (le mastère spécialisé Stratégies marketing à l’ère digitale d’Audencia, le Master of sciences in data science and business analytics de l’ESSEC et de CentraleSupélec, le Master of science Digital Intelligence and marketing analytics de Toulouse Business School, etc.).

 

Bon à savoir : le terme de data scientist a été inventé par deux ingénieurs des réseaux sociaux Facebook et Linkedin en 2008. La revue américaine a sacré le métier de data scientist comme étant le métier le plus sexy du 21e siècle.

Le data mining est l’une des top compétences du classement Linkedin pour 2016 dans tous les pays.

 data-scientist

Article rédigé par Annie de Docs.school, spéciaiste du document étudiant.

Sources : Economie gouv, E marketing, Le Journal du net

 

Abonnez-vous à la Newsletter Seekube

Rejoignez plus de 8 000 professionnels des RH qui reçoivent la Newsletter !

Merci !

Close