Data Scientist

Niveau d'accès Bac + 5 et plus

Statut

Salarié

Salaire moyen

2 900 € bruts mensuels

Tendance emploi

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Synonymes

Analyst dataminer

Consultant dataminer

Data analyst

Gestionnaire de données

Ingénieur(e) big data

Centres d'intérêt Manier les chiffres, les données

Description

Le Data Scientist trie et analyse des millions de données pour mieux connaître les pratiques et attentes des clients de l'entreprise.

Activités principales

A partir de sources de données multiples, le Data Scientist organise la collecte automatique des données selon des critères qu'il a définit au préalable. Il s'agit de l'étape de modélisation et de recueil des informations.

Il stocke les données dans des bases de données qu'il a paramétrées pour pouvoir y accéder facilement à la demande.

Ensuite, il organise, étudie et synthétise tout ou partie des données pour en sortir des informations stratégiques pour l'entreprise : de quelle région viennent les demandes en ligne ? Quel est le montant d'un panier d'achat moyen ? A quelle étape d'un achat en ligne l'internaute abandonne-t-il sa démarche ? Etc.

En concertation avec les services Marketing et Communication de l'entreprise, il définit alors de nouveaux usages, services ou pratiques à développer selon la cible visée.

Comment travaille-t-il ?

Il partage son temps entre l'analyse des données sur son ordinateur, et des réunions d'équipe pour concevoir les évolutions stratégiques ou commerciales à suivre.

Où exerce-t-il ?

Métier émergent, le Data Scientist est principalement recruté dans les secteurs de l'assurance, de la banque, de la finance ou encore du e-commerce.

Compétences pour être Data Scientist

Qualités requises

Mathématicien :

Le maniement de volumes énormes de données ne lui fait pas peur. Le Data Scientist est à l'aise avec les statistiques.

Rigoureux :

L'approximation n'a pas sa place dans le quotidien du Data Scientist sous peine de résultats faussés et donc inexploitables !

Analyste :

Le Data Scientist sait tirer le meilleur des données qu'il a collectées. Son sens de l'analyse lui permet de proposer des pistes d'amélioration des services actuels ou d'innover !

Savoir-faire

- Définir les méthodes et les outils de traitement de l'information
- Réaliser une veille documentaire (collecte, analyse etc.)
- Réaliser une étude
- Rédiger l'information produite (études, synthèses, rapports, bulletins, ...) et établir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives
- Adapter les outils de traitement statistique de données
- Présenter et diffuser les résultats des études réalisées
- Réaliser des études spécifiques
- Réaliser une étude quantitative
- Former du personnel à des procédures et techniques
- Analyser des données massives - Big data
- Réaliser un modèle de prévision
- Mettre en place des outils d'aide à la décision

Savoir

- Économétrie
- Algorithmique
- Analyse statistique
- Sciences économiques et sociales
- Méthodes de prospective
- Méthodes d'enquête
- Techniques de conduite d'entretien
- Logiciels de gestion de base de données
- Logiciels de statistiques
- Outils bureautiques
- Techniques de benchmarking
- Marketing / Mercatique
- Modélisation économique
- Techniques de mesure d'audience
- Gestion de projet
- Modélisation statistique
- Langages de programmation informatique
- Big data analytics

(Source : ROME)

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Choisir ma formation pour devenir Data Scientist

Vous pouvez préparer une formation à bac + 5 orientée sur les statistiques.

Formation initiale

Un bac + 5 en statistiques semble aujourd"hui incontournable pour poster à des postes de Data scientist. Il peut s'agir d'un diplôme d'ingénieur ou d'un master. Il est également impératif de maîtriser la programmation informatique comme les statistiques ! On peut citer le master mathématiques pour la science des masses de données (Télécom Paris).

Après un bac + 5, vous pouvez compléter votre parcours en 1 an par un mastère spécialisé Big data (à l'Ecole de Management Grenoble) ou une MSc Big Data Analytics for Business (proposée dans 3 Ecoles de commerce dont 2 en Ile-de-France).

Formation continue

La formation continue offre aux professionnels déjà diplômés de rares perfectionnements comme le MBA Big Data management et processus décisionnel (ESLSCA Business School Paris) ou le DU Big Data and Data Science (Mines de Nancy). Pour vous reconvertir par la voie de la formation professionnelle, misez sur un master en statistiques. Vous pouvez aussi suivre une formation privée non certifiante, comme la formation Data analyst : exploiter, analyser des données structurées et réaliser des études statistiques (Paris code).

Pour aller plus loin, consultez la liste nationale des certifications : http://www.rncp.cncp.gouv.fr/grand-public/resultat?romeRNCP=M1403

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