[Fiche métier] Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?

Pour qui ?

Le Data Scientist a un profil de geek à l'aise dans le domaine dans lequel il évolue. Il dispose de nombreuses compétences scientifiques : il est un statisticien confirmé, un mathématicien hors pair, un analyste de données à l'affût des dernières évolutions et un informaticien à l'aise avec les différents outils. Il connaît la modélisation, les règles de marketing, les engrenages nécessaires au bon fonctionnement de l'entreprise et est capable d'établir une communication efficace avec les équipes des différents départements. Il sait, de la même façon, transmettre les résultats obtenus à ses supérieurs hiérarchiques de façon claire et précise. Sa facilité à appréhender et à comprendre le churn (perte de clientèle, d'abonnés, voir aussi "attrition") est un plus.

Le Data Scientist dispose de nombreuses qualités. Il est diplomate. Il a le sens de l'écoute, Il est polyvalent, sûr de lui, en phase avec son environnement. C'est un passionné d'informatique et de chiffres capable de prendre des décisions managériales. Il est responsable et rigoureux dans son travail, méticuleux dans son approche des problématiques, patient et attentif aux évolutions. Il est un expert pour tout ce qui concerne l'analyse des segments (clients ou business).

Un métier encore récent

Le métier de Data Scientist n'existe que depuis quelques années. Les formations qui sont liées à ce poste sont donc peu nombreuses. En France, les grandes écoles : l'INP, l'IAMD (Telecom Nancy), HEC, l'ENSAE Paris Tech ou encore Télécom Paris Tech proposent plusieurs formations dédiées aux ingénieurs informatiques ou mathématiques, aux diplômés de licences et de masters. L'ENSIMAG de Grenoble permet même l'obtention d'un diplôme de niveau bac+6.

Le Data Scientist peut venir de divers univers. S'il est informaticien, il devra se former aux mathématiques, au datamining et aux statistiques. Il devra apprendre à utiliser Python. S'il est mathématicien, il devra acquérir des connaissances sur les bases de données SQL et NoSQL et avoir quelques notions sur les batchs (ou traitements par lots) et les Interfaces de Programmation (API). S'il a une expérience professionnelle en tant que responsable marketing, il devra reprendre l'ensemble des bases informatiques et mathématiques nécessaires à l'exploitation du Big Data.

Les employeurs ne demandent pas forcément une expérience réussie dans le domaine puisque le métier est encore en plein développement. Les jeunes diplômés ayant suivi une formation spécifique sont recherchés et recrutés en France mais aussi à l'international et notamment aux États-Unis.

Ceux qui évoluent rapidement voient leur salaire annuel augmenter significativement : jusqu'à 100 000 dollars.