Métiers du Marketing Digital

Les métiers du marketing digital

Data Scientist : missions, compétences, formations, salaire et évolution

Ces dernières années, l'explosion des données massives et l'évolution rapide des technologies ont profondément transformé de nombreux secteurs. L'importance croissante de la digitalisation et de l'analyse prédictive a conduit à l'émergence du métier de Data Scientist. Ce professionnel joue un rôle central en exploitant et en analysant de grandes quantités de données pour en tirer des informations pertinentes, facilitant ainsi la prise de décision dans un environnement de plus en plus data-driven.

Description du métier de Data Scientist

Le Data Scientist est un expert en data management et en analytiques. Il utilise des techniques avancées de data mining, de machine learning et de statistiques pour modéliser et interpréter des données collectées à partir de diverses sources de données. Son objectif est de transformer ces données en connaissance client et en insights exploitables pour améliorer les processus décisionnels et stratégiques de l'entreprise.

Quel est le rôle et les missions du Data Scientist ?

Collecte et traitement des données

Le Data Scientist collecte et prépare des données issues de différentes sources, qu'elles soient structurées ou non structurées. Il utilise des outils et des langages de programmation tels que SQL, Python et R pour nettoyer, transformer et stocker ces données dans des bases de données ou des data warehouse.

Analyse et modélisation

Il analyse les données à l'aide de techniques d'analyse avancées et crée des modèles prédictifs et algorithmes pour prédire des tendances futures. Les modèles analytiques incluent souvent des méthodes de régression, de segmentation et de classification.

Visualisation et reporting

Le Data Scientist utilise des outils de data visualisation comme Tableau, Power BI et Google Analytics pour créer des tableaux de bord et des rapports interactifs qui aident les décideurs à comprendre les résultats de l'analyse. Ces visualisations facilitent la restitution et la communication des insights de manière claire et efficace.

Support à la décision

En tant qu'expert en informatique décisionnelle, le Data Scientist joue un rôle clé dans l'aide à la décision en fournissant des analyses détaillées qui supportent les décisions stratégiques de l'entreprise. Il collabore étroitement avec d'autres départements, tels que le marketing digital, la supply chain et les directions opérationnelles, pour optimiser les processus et les performances.

Outils et technologies utilisés par le Data Scientist

Environnements et frameworks

Les Data Scientists travaillent avec des frameworks comme Apache Spark, Hadoop et TensorFlow pour gérer et analyser de grands volumes de données. Ils utilisent également des plateformes de cloud computing comme AWS et Google Cloud pour stocker et traiter les masses de données.

Outils d'analyse et de visualisation

Ils utilisent des outils d'analyse tels que SAS, SPSS Modeler et Talend, ainsi que des bibliothèques Python comme pandas et scikit-learn pour l'analyse avancée et le machine learning. Pour la data visualisation, des outils comme Tableau et Power BI sont couramment utilisés.

Quelles sont les compétences nécessaires pour être un bon Data Scientist ?

Compétences professionnelles :

  • Maîtrise des langages de programmation : Python, R, SQL.
  • Connaissance des bases de données : relationnelles et non relationnelles.
  • Compétences en statistiques et en mathématiques : analyse quantitative, régression logistique, etc.
  • Utilisation d'outils de data mining et de frameworks de machine learning

Compétences personnelles :

  • Capacités analytiques et esprit critique.
  • Compétences en communication pour expliquer des concepts complexes de manière claire.
  • Esprit d'initiative et capacité à travailler en autonomie

Quels sont les défis actuels rencontrés par un Data Scientist ?

Gestion des volumes de données

  • Traiter et analyser des énormes volumes de données provenant de diverses sources.
  • Assurer la qualité des données collectées et traitées.

Cybersécurité

  • Protéger les données sensibles contre les cybermenaces.
  • Conformité aux régulations sur la protection des données.

Évolution technologique

  • Se tenir à jour avec les nouvelles technologies et méthodologies de data science.
  • Intégration des objets connectés (IoT) et des données en temps réel.

Comment devenir Data Scientist ?

Études et formations

Pour devenir Data Scientist, il est recommandé de suivre des études de niveau Bac+3 à Bac+5 en mathématiques, statistiques, informatique ou sciences des données. Voici quelques parcours possibles :

  • Bac+3 : Licence en informatique, Licence en mathématiques appliquées.
  • Bac+5 : Master en Data Science, Mastère spécialisé en Big Data, MBA en Business Analytics.

L'EM Normandie propose des formations adaptées à ce métier, notamment le MSc Artificial Intelligence for Marketing Strategy. Cette formation permet d'acquérir les compétences nécessaires en science des données, apprentissage automatique et analyse de données, offrant ainsi une préparation complète pour devenir un Data Scientist performant.

Des certifications professionnelles et des formations continues, telles que les MOOC en data science, peuvent également être très bénéfiques. Des institutions comme Polytechnique ou des formations en business intelligence et big data sont recommandées.

Expérience professionnelle

Une expérience préalable en analyse de données ou en développement informatique est cruciale. Les stages, les alternances et les projets personnels sont des moyens efficaces pour acquérir cette expérience.

Quelles évolutions et perspectives de carrière pour un Data Scientist ?

  • Progression vers des postes de Data Manager, Chief Data Officer (CDO) ou Directeur des Systèmes d'Information (DSI).
  • Opportunités dans des cabinets de consulting en data science ou en informatique décisionnelle.
  • Possibilité de devenir formateur ou consultant indépendant en data analytics.

Quel est le salaire d'un Data Scientist ?

Le salaire d’un Content Manager varie en fonction de l’expérience, de la taille de l’entreprise et du secteur d’activité :

  • Débutant : Salaire mensuel brut (approx.) : 3 000 € - 4 000 €
  • 2-5 ans d'expérience : Salaire mensuel brut (approx.) : 4 500 € - 6 000 €
  • 5+ ans d'expérience : Salaire mensuel brut (approx.) : 7 000 € et plus

Dans quel domaine évolue un Data Scientist ?

Le Data Scientist peut travailler pour :

  • Entreprises technologiques : Google, Amazon, etc.
  • Banques et assurances.
  • Industries et entreprises du retail.
  • Cabinets de conseil et startups spécialisées en data science.

En résumé

Le métier de Data Scientist est essentiel pour l'exploitation des données et la prise de décision stratégique. Polyvalent et technique, le Data Scientist joue un rôle clé dans l'analyse et la modélisation des données pour offrir des insights précieux. Ce métier offre des perspectives de carrière intéressantes, avec des opportunités de progression vers des postes de direction ou de consultant expert. Le Data Scientist est un acteur indispensable dans le secteur du Big Data, répondant aux besoins des entreprises tout en s'adaptant aux évolutions technologiques et réglementaires.

Chiffres clés

Formation : Bac+3 à Bac+5 en mathématiques, statistiques, informatique ou sciences des données.

Salaire : 3 000 € brut pour un débutant et jusqu'à 7 000 € brut et plus après 5 ans d'expérience.

Métiers liés au poste de Data Scientist

  • Data Analyst
  • Business Analyst
  • Consultant en Business Intelligence
  • Chief Data Officer
  • Statisticien