Définir ensemble la Data Science.

Tout d’abord cela représente la science des données, soit une discipline qui permet à une entreprise d’explorer et d’analyser les données brutes, pour les transformer en informations précieuses. Celle-ci permet de résoudre les problèmes de l’entreprise.

La Data Science est un mélange disciplinaire entre la data inférence, le développement d’algorithme et la technologie. L’objectif est la résolution de problèmes analytiques complexes, grâce a ce mélange on peut retrouver les données, les quantités massives d’informations brutes stockées dans les data warehouses des entreprises.

Concrètement, la science des données permet d’utiliser les données de façon créative pour générer une valeur pour les entreprises.

La Data Science permet également de découvrir des insights au sein des données. L’utilisateur peut découvrir et comprendre des tendances et des comportements complexes, ainsi faire remonter à la surface des informations pouvant aider les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes.

Prenons un exemple 💡:

Netflix mine les données pour découvrir les patterns de visionnage de son contenu pour comprendre ce qui suscite l’intérêt des utilisateurs. Cette information est utiliser pour décider quelles séries produire.

Cela permet d’identifier ses principaux segments de clientèle et le comportement d’achat pour être en mesure de s’adresser à de nouvelles audiences.

Ce qu’il faut savoir sur le métier de Data Scientists.

Missions.

Le Data Scientist a plusieurs responsabilités principales. Avant tout, le data scientist est un scientifique, on attend de lui de mettre sa science des données au profit de l’entreprise.

Son rôle est de résoudre les problèmes de son entreprise grâce à l’analyse de données. Il traite, analyse et modélise les données puis interprète les résultats.

Il est chargé de déterminer la meilleure manière de répondre aux besoins métier, définit les algorithmes d’analyses les plus pertinents pour répondre aux différents besoins et développe des modèles descriptifs et prédictifs. Il devra réaliser une veille sur les modèles d’analyse de données et savoir partager les meilleures pratiques avec le reste de l’équipe. 

Enfin, il peut être chargé de collecter de larges volumes de données non structurées pour les transformer dans un format exploitable. Toutefois, il est souvent épaulé par le Data Engineer dans cette tâche.

Comment devenir un Data Scientists.

Pour devenir data scientists, il faut suivre une formation de niveau Bac+5 dans les domaines des mathématiques et des statistiques. Un diplôme en ingénierie informatique, une école de statistiques et un master spécialisé en big data sont des voies à privilégier.

Ce parcours Data Scientist s’adresse à des étudiants ayant déjà des compétences en mathématiques, et souhaitant approfondir leurs connaissances en Python, R, Machine Learning et Deep Learning.

Durant les deux années de Mastère, ils pourront notamment acquérir des compétences dans le traitement des données et l’aspect prédictif de l’intelligence artificielle pour l’appliquer en entreprise, ainsi que des compétences managériales.

Et si nous parlions salaire…

Le métier de Data Scientist offre de nombreuses opportunités. Selon une étude menée par le Bureau of Labor and Statistics des Etats-Unis, le nombre d‘offres d’emploi devrait augmenter de 16% par an d’ici 2028.

Des entreprises de toute envergure et de toutes industries recherchent activement des Data Scientists d’élite. C’est par exemple le cas de géants de la technologie comme Google, LinkedIn ou Amazon.

Le salaire d’un Data Scientist est généralement élevé, mais dépend du niveau d’expérience, de l’entreprise et de son emplacement géographique. 

Le/la data scientist gagne 3 000 à 3 700 € bruts par mois en début de carrière,  il pourra toucher de 45 000€ à 60 000€ par an. 💸