Qu’est-ce qu’un data scientist en 2022 ? Qu’est-ce que ce métier et comment a-t-il évolué depuis sa création ? Quelles seront les futures tendances ? Comment se former pour exercer ce métier ? Découvrez toutes les réponses à vos questions sur l’avenir de la Data Science.

En 2011, Harvard Business Review a qualifié le travail de data scientist de « travail le plus sexy du 21e siècle ». Depuis, ce rôle clé pour la Data Science est sous le feu des projecteurs.

Les entreprises achètent des scientifiques des données et de nombreuses personnes souhaitent exercer cette profession. Pourtant, depuis, l’eau a coulé sous les ponts.

À l’aube de 2022, le métier de data scientist est-il toujours aussi « sexy » ? Comment a-t-il évolué au cours de la décennie ? Et quelles tendances émergent pour l’avenir ?

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

La science des données consiste à analyser des données à l’aide d’algorithmes pour en extraire des informations pertinentes. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour prendre de meilleures décisions, résoudre des problèmes ou découvrir des opportunités.

Grâce aux nombreux avantages qu’elle apporte, la science des données est aujourd’hui utilisée par de nombreuses entreprises de tous les secteurs. Cette pratique est tout simplement devenue incontournable pour rester compétitif face à la concurrence.

Le Data Scientist est l’un des rôles principaux dans cette discipline. Cet expert est capable d’utiliser les données pour résoudre les problèmes d’une organisation et l’aider à atteindre ses objectifs.

Après avoir identifié un problème au sein de l’entreprise, le data scientist détermine comment le résoudre à l’aide de données. Génère une hypothèse, et recueille les données nécessaires pour mener à bien le projet. Vous effectuez ensuite votre analyse, modélisez les données et déployez votre modèle. À la fin de l’analyse, vous présentez vos résultats aux décideurs de l’entreprise sous la forme de visualisations telles que des graphiques ou des diagrammes.

Le data scientist n’est pas le seul rôle de data science. Coopérez avec les autres experts de votre équipe, tels que l’analyste de données ou l’ingénieur de données.

Quelles sont les qualités du Data Scientist ?

Comme beaucoup de personnes, vous êtes probablement tenté par le métier de data scientist. Cependant, vous devez vous assurer que ce métier correspond à votre personnalité et à vos ambitions.

Un Data Scientist est avant tout une personne passionnée par les chiffres et les mathématiques. Cet expert est attiré par les statistiques et les probabilités, et son esprit est tourné vers la résolution de problèmes.

Il est doté d’une curiosité naturelle, il aime questionner et questionner. De même, ce spécialiste doit être capable de mener une enquête approfondie pour découvrir tous les secrets cachés dans les données.

Enfin, le data scientist a un talent pour la communication et le storytelling. C’est ce qui vous permet de partager les résultats de votre travail sous forme de visualisations pertinentes et compréhensibles, même avec des profils non techniques dans l’organisation.

Quelles sont les compétences requises pour devenir Data Scientist en 2022 ?

Les data scientists sont très recherchés dans les entreprises et la demande dépasse encore largement l’offre. Cependant, le nombre de spécialistes augmente et la concurrence pour l’accès aux meilleurs postes s’intensifie. Maintenant, il est nécessaire de maîtriser un large portefeuille de compétences.

Tout d’abord, le professionnel doit savoir manier les principaux outils de la Data Science. En particulier, vous devez être familiarisé avec le langage de programmation Python et ses différentes bibliothèques telles que Pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn. Les langages R et Julia sont également largement utilisés en Data Science.

Les différentes techniques de datamining n’ont plus de secrets pour lui, tout comme les statistiques. Cet expert est également familiarisé avec les outils Big Data tels que Spark, Hadoop, MongoDB ou BigQuery. Vous savez également utiliser SQL, le langage de manipulation de base de données. Le Data Scientist gère également divers outils et techniques de Data Visualisation tels que Tableau et ToucanToco, Looker ou Matplotlib.

Le Machine Learning est une autre composante importante de ce métier, notamment pour l’analyse de données non structurées. L’expert connaît les principaux algorithmes et sait quand et comment les utiliser pour mener à bien sa mission. Des frameworks comme TensorFlow, PyTorch et Keras sont de plus en plus exploités. Vous maîtrisez également l’ingénierie des fonctionnalités et savez comment travailler avec des données texte et image.

Les scientifiques des données sont désormais souvent appelés à exploiter des technologies d’IA telles que le Deep Learning et la vision par ordinateur, ou le traitement du langage naturel. Par conséquent, ces techniques doivent être maîtrisées du bout des doigts.

Enfin, développer des modèles de Data Science ne suffit plus. Le data scientist doit être capable de mettre en œuvre ces modèles et de les mettre en production.

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Quel est le salaire du Data Scientist ?

Pour s’entourer des meilleurs data scientists, les entreprises sont prêtes à proposer des salaires faramineux. C’est l’une des raisons pour lesquelles ce métier est considéré comme l’un des plus attractifs de cette décennie.

En France, le salaire moyen d’un Data Scientist est de 45 137 € par an selon Glassdoor. Il oscille entre 36 000 € et 60 000 € pour les profils les mieux rémunérés. Avec quelques années d’expérience, le salaire peut s’accumuler rapidement.

Choisir cette vocation offre également la possibilité de voyager et de vivre à l’étranger, car la Data Science est exploitée par des entreprises du monde entier. En Europe, les salaires sont similaires en Allemagne (55 000 € par an) et en Angleterre (58 000 € par an). En revanche, si vous rêvez du soleil en Espagne, sachez que le salaire moyen d’un Data Scientist tombe à 34 000 € par an.

Aux États-Unis, le data scientist moyen gagne 117 212 dollars par an. C’est l’un des pays où la rémunération atteint des sommets, mais il est à noter que le coût de la vie est également plus élevé.

Bien entendu, le salaire proposé dépend de l’expérience, de l’entreprise, de votre secteur et du niveau de responsabilité du poste. Par conséquent, il est essentiel de passer en revue les offres d’emploi pour choisir celle qui vous convient.

Opportunités d’emploi de Data Scientist

Selon le Bureau of Labor and Statistics (BLS) des États-Unis, le nombre d’offres d’emploi pour les data scientists augmentera de 15 % entre 2019 et 2029. Dans tous les secteurs, les entreprises recherchent des professionnels qualifiés.

Cela touche aussi bien les plus grandes organisations du monde telles que Google, Microsoft ou Amazon que les petites entreprises. Ainsi, un data scientist débutant peut débuter sa carrière dans le secteur de son choix.

Les tendances pour le futur

Le métier de data scientist a évolué au fil des années. Quels sont les changements attendus, les tendances futures ?

Tout d’abord, nous assistons à la montée en puissance des « scientifiques citoyens des données ». Les outils de science des données sont devenus plus faciles d’accès et les algorithmes sont prêts à être utilisés pour une grande variété d’applications spécifiques. Les solutions clés en main se multiplient et l’automatisation gagne également du terrain.

Dès lors, la Data Science n’est plus réservée aux seuls profils les plus techniques et experts en Machine Learning. Elle se démocratise et s’ouvre peu à peu aux différents rôles de l’entreprise. L’analyse prédictive des données est accessible à tous et les data scientists peuvent se concentrer sur des tâches plus complexes.

En parallèle, on peut s’attendre à une spécialisation des Data Scientists. Pour réussir, les professionnels peuvent choisir de concentrer leurs efforts sur un domaine d’activité ou une technique particulière. Par exemple, les domaines de la cybersécurité ou de la santé et du Machine Learning ou des techniques de visualisation de données.

Les Data Scientists se rapprocheront également de leurs entreprises et de leurs secteurs d’activité. Cela vous permettra de poser des questions plus pertinentes sur les données et de mieux comprendre les enjeux et les objectifs.

Enfin, on peut anticiper une multiplication des sources de données. Les technologies numériques continuent de se développer et génèrent des volumes de données toujours plus importants. Le data scientist pourra profiter de ces ressources, mais devra aussi apprendre à mieux sélectionner les données à exploiter.

Comment devenir Data Scientist ?

Il existe différentes méthodes pour devenir data scientist. Vous pouvez opter pour un cursus universitaire traditionnel, ou pour une formation intensive en ligne comme le BootCamp qui vous permettra d’acquérir des compétences très rapidement.

Si vous êtes déjà un professionnel actif, il existe également des cours de formation continue. Ce type de programme vous permettra d’apprendre le métier sans vous arrêter de travailler. A l’issue de la formation, vous serez en mesure d’apporter de nouvelles connaissances à votre entreprise ou de vous reconvertir en data scientist.

En France, Dauphine Executive Education propose par exemple l’Executive Master Statistics & Big Data. Ce cursus dispense une formation à la manipulation de données massives, et notamment au Data Scientist. Il s’agit d’une formation spécifiquement destinée aux professionnels en activité titulaires d’un diplôme de niveau bac+3 en mathématiques ou équivalent.

Le programme comprend 300 heures d’enseignement, réparties sur 17 mois et divisées en trois modules. Les cours ont lieu tous les mardis soirs à partir de 18h. M. à 21h m., et un jeudi complet par mois. Dans la perspective de la prochaine rentrée universitaire prévue en février 2022, vous pourrez découvrir cette formation lors de la réunion d’information du 9 novembre 2021. Elle aura lieu à 18h30, à l’Université Paris Dauphine-PSL.