Qu’est-ce qu’un data scientist ?
À mesure que l’importance du Big Data augmente, les entreprises ont de plus en plus besoin de spécialistes capables d’examiner cette matière première qu’est devenu la DATA et de la transformer en informations exploitables.
Par conséquent, le profil est devenu très demandé dans tous les secteurs d’activités.
Quel est son rôle, quelle est sa mission, quelles sont ses principales compétences ? Comment devient-on data scientist ?
Qu’est-ce que la Data Science ?
La Data Science consiste à transformer des données brutes en informations compréhensibles et exploitables pour votre entreprise.
Les développements de la Data Science correspondent à la croissance exponentielle des données disponibles. En fait, la numérisation de l’économie a considérablement augmenté la quantité d’informations (big data) stockées dans les systèmes informatiques du monde entier.
Les données sont partout aujourd’hui. Les entreprises collectent chaque jour des données sur leurs prospects, clients, marchés et concurrents. Mais le véritable défi au-delà de la collecte consiste à trouver des moyens d’utiliser les données de manière smart et optimale.
En fait, vous devez comprendre que la plupart des données existantes ne peuvent pas être utilisées telles quelles. Les données sont matérielles. Cependant, les données brutes n’ont aucune valeur « commerciale ». Un traitement informatique est nécessaire pour leur donner un sens et les transformer en informations utilisables pour le marketing, la vente, le service client, etc.
La Data Science couvre l’ensemble du parcours des données au sein de l’entreprise.
Il est divisé en un process de cinq étapes principales.
- Recueil: Cette étape collecte les données de différents contacts
2. Conservation: Cette phase consiste à nettoyer et stocker les données
3. Traitement: Il s’agit ici de classer, modéliser et synthétiser les données
4. L’analyse: Cette étape consiste à examiner les données et à les laisser parler, à reconnaître les schémas répétitifs et à faire des prédictions
5. La communication: Cette dernière phase consiste à formaliser les résultats d’analyse sous forme de tableaux de bord ou de visualisations à communiquer aux managers et collaborateurs concernés pour aider à la prise de décision.
Les missions du Data Scientist
Le métier du Data Scientist consiste à analyser de manière pointue les données pour répondre aux problématiques de l’entreprise (en marketing comme en management), accompagner la prise de décisions stratégiques et optimiser l’expérience client.
On peut résumer sa mission en deux grands axes :
- Générer de la connaissance grâce aux données recueillis et exploitées.
- Concevoir de nouveaux produits digitaux data-driven créer pour répondre au mieux au marché.
Générer du knowledge à partir des données récoltées
Le data scientist est chargé de créer de la connaissance à partir de datas récoltées, il cherche à identifier et à comprendre des schémas et tendances comportementaux complexes. Il vise à faire émerger des informations qui aident les entreprises à prendre des décisions plus éclairées (même en matière de marketing et de gestion…).
Il aide les parties prenantes de l’entreprise à utiliser les données pour prendre des décisions et exécuter leurs projets respectifs.
Concevoir des produits digitaux data-driven
Les data scientists sont également chargés de concevoir des produits numériques à partir des données analysées. Ce sont des produits qui s’appuient sur le traitement des données pour produire des résultats algorithmiques.
Il ne s’agit plus seulement de créer des conseils de gestion, il s’agit de construire des algorithmes informatiques qui réagissent directement aux problèmes. Cela comprend la création de nouveaux algorithmes, mais aussi les tests et l’utilisation technique des solutions dans les systèmes de production.
Les data scientist agissent en tant que développeurs dans ce contexte, en créant des outils qui peuvent être opérationnalisés à grande échelle.
Les compétences clés
Les compétences techniques du Data Scientist
Le métier de Data Scientist demande un certain nombre de compétences techniques :
- Des connaissances en mathématiques : pour générer des recommandations et construire des produits digitaux à partir des données, il est impératif d’envisager la donnée sous l’angle quantitatif. La plupart des solutions impliquent la création de modèles analytiques complexes. Elles demandent donc des connaissances avancées en probabilités et en statistiques (variance, variables aléatoires) et en algèbre linéaire (manipulations matricielles…).
- La programmation : le Data Scientist doit connaître un ou plusieurs langages de programmation pour explorer de gros volumes de données (big data). Python est un des plus courants en Data Science .
- Des notions de Machine Learning : comprendre les grands principes de fonctionnement des algorithmes de Machine Learning est un atout pour exercer un métier en Data Science, en particulier pour la création d’un produit data-driven est très recommandé.
- La maîtrise des requêtes SQL est une compétence importante pour extraire de l’information utile pour son travail.
- La gestion des données non structurées : le Data Scientist doit comprendre et gérer des données non structurées issues de différents canaux (médias sociaux, flux vidéo ou audio,…).
- La Data Visualization : le Data Scientist doit aussi communiquer les résultats de son travail de façon claire et efficace avec des présentation ou non pour le managment.
Compétences non techniques (soft skills) essentielles en Data science
La science des données nécessite un large éventail de compétences techniques. Mais le métier de data scientist n’est pas que technique ! Cela nécessite également un certain état d’esprit et de bonnes capacités de communication avec les parties prenantes de l’entreprise.
Avant tout, un data scientist doit avoir une bonne compréhension des problématiques métiers (marketing, management, etc.). Sinon, il ne peut pas utiliser ses compétences techniques de manière significative. En fait, son travail consiste à créer des opportunités d’optimisation grâce aux données. Pour ce faire, nous devons être en mesure d’identifier le problème à résoudre.
Vous devez également utiliser votre curiosité et votre intuition pour reconnaître des modèles dans vos données.
Enfin, il doit être un bon communicant. Un bon data scientist comprend les données mieux que quiconque. Mais cela ne sert à rien si vous ne pouvez pas le transformer en informations exploitables pour votre entreprise. C’est donc à lui de faire connaître ses découvertes à des personnes qui n’ont pas forcément les connaissances techniques pour exploiter les données.
Les principaux outils des métiers de la Data Science
Pour atteindre ses objectifs, le Data Scientist mobilise une large palette d’outils. Voici les principaux outils qu’il utilise régulièrement :
- Python : Python est un langage de programmation open-source très populaire chez les Data Scientists. Simple d’utilisation, il permet de créer rapidement des programmes, beaucoup plus intuitivement que d’autres langages. Associé à des librairies puissantes, il permet de gérer des gros jeux de données. C’est donc un outil informatique particulièrement adapté pour la Data Science, notamment pour le Machine Learning.
- Jupyter Notebooks : une interface de programmation intuitive permettant de visualiser et de partager les résultats de ses analyses.
- R : R est est un langage de programmation et un logiciel libre de traitement statistique des données. Il permet de programmer des techniques statistiques, d’analyse de données, de Machine Learning, de data mining et de Data Science.
- SQL : le langage SQL (structured query language) permet une communication avec les bases de données et d’en extraire de l’information pertinente.
- Hadoop : Hadoop est un outil open-source utilisé pour stocker et traiter des big data.
- SAS : SAS est un outil avancé d’analyse des données. Il présente des fonctionnalités puissantes pour extraire et analyser un large jeu de données, puis les convertir en informations utiles pour l’entreprise.
- Tableau : Tableau est une solution de business intelligence et de data visualization. Les Data Scientists l’utilisent notamment pour ses fonctionnalités de reporting. L’outil permet de présenter ses résultats de façon facilement compréhensible pour chacun.
Pourquoi devenir Data Scientist ?
Un métier très recherché par les entreprises
Les entreprises ont pris conscience de l’avantage concurrentiel que les données pouvaient leur apporter. Cependant, la donnée n’est utile que si on dispose des compétences pour l’extraire, la structurer, la traiter et la transformer en information utile.
C’est justement l’objet des métiers de la Data Science. Le rôle du Data Scientist est particulièrement important dans la mesure où il fait le lien entre les données et leurs implications business (en terme de management, de marketing…). Il ne se contente pas d’extraire ou d’analyser la data. Il construit des modèles prédictifs pour traduire la data en recommandations actionnables ou en produit basé sur la data.
La demande pour des profils de Data Scientist est donc très forte actuellement, surtout avec l’ouverture des données dans certains secteurs comme la santé, la banque ou l’assurance. Les opportunités pour exercer ce métier ne devraient donc pas manquer.
Pour les entreprises en revanche, trouver les bons profils risque de devenir un défi.
Le Salaire d’un Data Scientist :
En Île-de-France, un Data Scientist junior gagne en moyenne entre 43-48k annuels. Cette rémunération se situe entre 60-73k annuels pour un profil senior. Bien entendu, ces salaires peuvent varier si vous exercez ce métier dans une autre région française ou à l’étranger. Chez Adopte un Consultant nous vous mettons en relations avec les meilleurs boites du marché avec des salaires et avantages compétitifs.
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