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, la Harvard Business Review a qualifié le métier de Data Scientist de « métier le plus sexy du 21e siècle ». Depuis, ce rôle clé de la science des données est sous le feu des projecteurs.

Les entreprises s’arrachent des data scientists, et beaucoup de gens veulent faire ce métier. Depuis, cependant, l’eau coule sous les ponts.

A 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 émergeront 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. Il est alors possible d’utiliser ces informations 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 dans tous les secteurs. Cette pratique est tout simplement devenue indispensable pour rester compétitif face à la concurrence.

Le data scientist est l’un des principaux rôles de 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. Il génère une hypothèse et rassemble les données nécessaires à la réalisation du projet. Il effectue ensuite son analyse, modélise les données et déploie son modèle. À la fin de l’analyse, il présente ses conclusions aux décideurs de l’entreprise sous forme de visualisations telles que des graphiques ou des diagrammes.

Le Data Scientist n’est pas le seul rôle de Data Science. Il coopère avec les autres experts de son équipe, comme l’analyste de données ou l’ingénieur de données.

Quelles sont les qualités du Data Scientist ?

Comme beaucoup de personnes, vous êtes probablement fasciné 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, aime questionner et questionner. De plus, ce spécialiste doit être capable de faire des recherches approfondies 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 lui permet de partager les résultats de son travail sous forme de visualisations pertinentes et compréhensibles, même avec les profils non techniques de l’organisation.

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

Les scientifiques des données sont très demandés dans les entreprises, et la demande dépasse toujours l’offre. Cependant, le nombre de spécialistes augmente et la concurrence s’intensifie pour accéder aux meilleurs postes. Il est désormais nécessaire de maîtriser un large portefeuille de compétences.

Premièrement, le professionnel doit savoir manier les principaux outils de la Data Science. Il doit notamment connaître 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 science des données.

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

L’apprentissage automatique est une autre partie importante de cette profession, en particulier 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. Il maîtrise également l’ingénierie des fonctionnalités et sait comment travailler avec des données texte et image.

Les scientifiques des données sont désormais souvent appelés à exploiter des technologies d’intelligence artificielle telles que l’apprentissage en profondeur et la vision par ordinateur, ou le traitement du langage naturel. Ces techniques doivent donc être maîtrisées sur le bout des doigts.

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Enfin, développer des modèles de science des données ne suffit plus. Le Data Scientist doit être capable de déployer ces modèles et de les mettre en production.

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 euros et 60 000 euros pour les profils les mieux rémunérés. Avec quelques années d’expérience, le salaire peut augmenter rapidement.

Choisir ce métier 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 d’Espagne, sachez que le salaire moyen du 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 convient de souligner que le coût de la vie est également plus élevé.

Bien entendu, le salaire proposé dépend de l’expérience, de l’entreprise, de son secteur et du niveau de responsabilité du poste. Il est donc 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’emplois pour les data scientists augmentera de 15 % entre 2019 et 2029. Dans tous les secteurs, les entreprises recherchent des professionnels qualifiés.

Cela concerne aussi bien les plus grandes organisations au monde telles que Google, Microsoft ou Amazon que les petites entreprises. Un data scientist débutant peut donc 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 à prévoir, les tendances futures ?

Premièrement, nous assistons à la montée en puissance du « Citizen Data Scientist ». Les outils de science des données sont devenus plus faciles d’accès et les algorithmes sont prêts à être utilisés dans une grande variété d’applications spécifiques. Les solutions clé 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 progressivement 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 rapprochent également de leurs entreprises et de leurs secteurs d’activité. Cela permettra de poser des questions plus pertinentes sur les données et de mieux comprendre les sujets et les objectifs.

Enfin, on peut prévoir une multiplication des sources de données. Les technologies numériques continuent de se développer, générant des volumes de données de plus en plus importants. Le Data Scientist pourra puiser dans ces ressources, mais doit aussi apprendre à mieux sélectionner les données à exploiter.

Comment devenir Data Scientist ?

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

Si vous êtes déjà un professionnel en activité, il existe également des cours de formation continue. Ce type de programme vous permet d’apprendre le métier tout en continuant à travailler. A l’issue de la formation, vous pourrez apporter un nouveau savoir-faire à votre entreprise ou vous reconvertir en data scientist.

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

Le programme comprend 300 heures de cours, réparties sur 17 mois et divisées en trois modules. Les cours ont lieu tous les mardis soirs de 18h00 à 21h00, et un jeudi complet par mois. Avant la prochaine rentrée, qui est prévue en février 2022, vous pourrez découvrir cette formation lors de la réunion d’information du 9 novembre 2021. Il aura lieu à 18h30 à l’Université Paris Dauphine-PSL.