La transformation digitale ainsi que le big data pousse aujourd’hui de plus en plus les entreprises à traiter efficacement les données analytiques qu’elles ont en main. Toutefois, ce domaine d’expertise nécessite l’intervention d’un data scientist. Ayant des connaissances approfondies en maths et en statistiques, un data scientist, dispose aussi d’une compétence accrue en informatique et plus notamment dans le Machine Learning et les langages de base données comme le SQL.
Pour devenir un data analyst accompli, il faut préalablement remplir certains critères. Après, il est également obligatoire de passer par la case formation avant de commencer une carrière dans ce domaine.
Quelles sont les missions d’un Data analyst?
Dans une entreprise, un data scientist joue un rôle très important. Véritable prédicateur, les données qu’il récolte et qu’il traite peut grandement faciliter la prise de décision.
Collecte et analyse des données
Suivant le service concerné ou le cœur d’activité de l’entreprise, un data scientist peut récolter différents types de données. Dans le domaine de la finance par exemple, il peut être amener à collecter des données financières structurées, semi-structurées et non structurées. Après il peut aussi récolter des données machines s’il s’agit d’un industriel. Enfin, dans le domaine marketing, il peut être amener à réunir les données analytiques des sites, réseaux sociaux, avis en ligne…).
Elaborer des modèles prédictifs
Le but de la data analytics c’est de traiter et d’interpréter les données dans le but de mettre en place des modèles prédictifs. Pour ce faire, il doit concevoir des algorithmes et modèles statistiques. Et pour lui faciliter encore plus la tâche et permettre à l’entreprise de prendre la bonne décision au bon moment, il pourrait même élaborer la conception de diverses solutions d’intelligence artificielle.
Effectuer une veille technologique
Un Data scientist doit obligatoirement savoir suivre les nouvelles tendances. A cet effet, parmi ses attributions, il doit continuellement faire une veille technologique. Grâce à cela, l’entreprise peut toujours rester compétitive face à tout changement.
Proposer des recommandations pertinentes
Pour être data scientist, il ne faut tout simplement pas maitriser les chiffres et avoir une bonne connaissance en informatique. En effet, à part cela, il doit aussi avoir une bonne force de proposition. Quand il s’aperçoit d’une situation critique ou d’une opportunité, il est tenu de fournir des recommandations dans l’immédiat.
Les prérequis pour devenir Data analyst
Même s’il est possible de devenir développeur web sans avoir de diplôme, pour le métier de data scientist, il faut remplir certains prérequis. Tout d’abord, il est avant tout avoir un bac scientifique ou technologique. Après, il est aussi vivement recommandé de maitriser à la perfection les mathématiques et statistiques.
Parmi les autres compétences qu’un Data scientist devrait avoir, il y a :
- La curiosité intellectuelle
- La bonne maitrise de l’anglais
- La faculté d’analyse
- La maitrise d’outils d’analyse de données (Excel, Macro, Power BI …)
- L’esprit critique
- Le sens inné pour créer un algorithme
- …
Les formations qu’il faut suivre pour être Data scientist
Un poste de Data Analyst, Data scientist, Data engineer requiert souvent un niveau bac+5. Afin de pouvoir poursuivre un cursus qui mène à un Master de Data Analyst il est recommandé de disposer d’une licence ou bachelor en Informatique, statistique appliquée, économétrie, mathématique ou intelligence artificielle. Outre les formations magistrales et présentielles, il est aujourd’hui possible de décrocher un Master 1 et 2 en Data scientist en alternance. Aussi, si les conditions le permettent, il est également possible de devenir Data scientist ou Data engineer par via une VAE.On trouve aussi des formations Bootcamp, qui offrent la possibilité de se reconvertir dans le domaine de la Data en quelques mois, sans nécessiter de prérequis.
Data scientist : salaire et évolution de carrière
Un data analyst peut travailler dans divers secteurs (Finance, Banque, Assurance, Marketing, Industrie…). En début de carrière, il peut percevoir un salaire moyen de 3 000 à 4 000 euros par mois. Après 3 à 5 années d’expériences, il a ensuite la possibilité de devenir data scientist sénior, chef de projet SI, Expert en machine learning. A part cela, à travers ses expériences, il peut également se lancer dans l’entreprenariat comme ouvrir un cabinet ou encore une entreprise de service numérique.
