Dernière mise à jour : 10 février 2021.
Tu t’intéresses aux nouveaux métiers du big data ? Zoom sur le data scientist : analyse et gestion des données massives, intelligence artificielle (Machine Learning), programmation et algorithmes, Génération Zébrée éclaire ta lanterne et t’explique ce métier.
Le data scientist, la rockstar du big data
Tous les jours les entreprises collectent des milliards et des milliards de données. Le volume de données numériques ne cesse d’augmenter avec l’utilisation d’internet, des réseaux sociaux, de la géolocalisation, etc. Nous sommes entrés dans l’ère du big data les amis ! D’ailleurs, big data veut dire littéralement “grosses données” ou encore “données massives”. Concrètement, imagine que tu remplisses un questionnaire sur un site Internet, les données renseignées vont avoir de la valeur et permettre à l’entreprise de mieux connaître ses clients et d’anticiper leur comportement !
Les métiers de la data science sont devenus incontournables, on retrouve par exemple : le Chief Data Officer (gardien de l’éthique des données), le Data Scientist (expert de la gestion et de l’analyse de données massives), le Business Intelligence Manager (identifie les besoins en Business Intelligence de l’entreprise), le Data Analyst/Data Miner (crée, administre, et analyse les données de l’entreprise), et le Data Protection Officer (assure le respect de la protection des informations à caractère personnel).
Qu’est ce que la data science et l’intelligence artificielle (IA) ?
La data science ou science des données consiste à aider les entreprises ou des chercheurs scientifiques à prendre des décisions, à partir de données qu’ils produisent ou qu’ils détiennent. L’ensemble des données fournies par la data science va permettre la réalisation des projets intégrant des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), de probabilités, etc…
«Il n’y a pas d’intelligence sans apprentissage», affirme le patron de l’Intelligence Artificielle de Facebook. Mais qu’est ce que l’intelligence artificielle ? Figure toi que ce sont des techniques des calculs artificiels qui “miment” une ou plusieurs capacités cognitives de l’homme #AMAZING ! Tu te demandes pourquoi parle-t-on d’intelligence artificielle autour des données ? Imagine par exemple que tes amis te taguent sur des photos Facebook. Le réseau social va essayer d’apprendre à reconnaître ton visage pour pouvoir t’identifier sur de nouvelles photos. Vive les machines et les datas !
Le métier passionnant de data scientist
Le métier de data scientist est nouveau, très évolutif et attire dans ses filets les amateurs d’informatique, de statistiques, mais aussi de commerce et de marketing. C’est aussi un métier d’avenir, c’est-à-dire un métier qui recrute !
Qui est-il ?
C’est un expert dans la maîtrise et l’interprétation des données. Il est responsable de la gestion et de l’analyse de « données massives ». Ses missions ? Analyser des données à partir de nombreuses sources dispersées, il doit ensuite en extraire les principales données. Croiser des indicateurs, mouliner des algorithmes vont lui permettre de formuler des propositions. Il a la capacité de prédire le comportement des utilisateurs et participe à l’élaboration d’intelligence artificielle ! Le data scientist aide ainsi les entreprises à prendre des décisions stratégiques à partir de données extraites. En résumé, ses quatre missions principales sont : collecter des données, les nettoyer, les analyser et enfin les présenter à l’entreprise.
Un data scientist écrit énormément de lignes de codes, notamment en langage R et python qui sont deux langages de programmation de data science les plus utilisés aujourd’hui. Il fait également beaucoup de statistiques. D’ailleurs, sache que le langage python est devenu le premier langage pour les scientifiques. Comme il s’agit d’un langage générique, il est possible de gérer l’ensemble des traitements appliqués aux données, du traitement des sources de données jusqu’à leur visualisation sans changer de langage ! #WAHOUU
Les compétences et qualités d’un bon data scientist
Si tu souhaites devenir data scientist dans le turfu (futur), sache que c’est avant tout un mathématicien qui doit avoir des bases solides en informatique, algorithmique et statistique. Il doit également être capable de faire le pont entre sa curiosité, sa recherche et ce que cela va apporter au business de l’entreprise. Par ailleurs, il doit aussi avoir la capacité de discuter avec la technique, le marketing, les développeurs et informaticiens, pour faire avancer les choses.
Le data scientist doit se tenir au courant des nouvelles technologies et techniques qui peuvent aider à analyser des données. De plus, l’intelligence artificielle peut avoir certaines limites. Quand on fait de la data science il est donc important d’avoir un esprit critique et savoir prendre du recul !
Dans quels domaines d’activités évolue le data scientist ?
Le data scientist peut créer des algorithmes et analyser des données dans une multitude de secteurs (génétique, neurosciences, mode, finance, commerce, marketing, etc.). L’explosion des données disponibles concerne aussi de nombreux domaines d’activité comme par exemple : l’analyse des comportements, la protection des données, le marketing digital, la relation client, la sécurité, la recherche en médecine, les sciences sociales, l’agronomie, etc. Le salaire d’un data scientist débutant débute à partir de 40 000 € à 60 000 € brut par année. Ce qui revient à environ 3 333 € à 5 000 € par mois.
Formation : comment devenir data scientist ?
Avec l’engouement qu’il existe aujourd’hui autour des métiers de la data science, un bon nombre d’écoles d’ingénieurs et d’écoles de commerce ont intégré le parcours data science dans leur cursus. Il existe aussi des formations alternatives type bootcamp. Par exemple, Jedha bootcamp qui te propose d’apprendre par la pratique les outils de Web Analytics, SQL, Cloud Computing, ainsi que Python et le Machine Learning.
Etudes pour devenir data scientist
Envie de devenir un acteur de l’innovation et de la stratégie ? Sache qu’un Bac + 4 ou un Bac +5 en informatique, statistiques, management ou en marketing est indispensable pour occuper un poste de data scientist. Voici différentes possibilités de formations :
Niveau bac + 2
BTS : BTS Services Informatiques aux Organisations (SIO), BTS Systèmes numériques, option informatique et réseaux.
Niveau bac + 3
Licences : Licence Professionnelle Métiers du Décisionnel et de la statistique, Licence professionnelle Décision et traitement de l’information
Niveau bac + 5
Masters : data science (Grenoble INP Ensimag, Polytech Nantes), european master in datamining and knowledge management (Lyon 2), statistiques pour l’évaluation et la prospective (université de Reims-Champagne Ardennes), Master Sciences humaines et sociales, mention humanités numériques, parcours Mégadonnées et analyse sociale (CNAM), MIASHS : big data et fouille de données (Paris 8)
Mastère en ingénierie Big data (ESGI)
MSc (master of sciences) : big data for business (Ecole polytechnique – HEC), statistics for smart data (Ensai), data science (Ensae ParisTech), data management (PSB), data sciences & business analytics (Centrale Supelec – Essec Business School), applied data science & big data (Data science institute)
Diplôme d’ingénieur avec spécialisation big data : big data & data science (Mines Nancy), IAMD – ingénierie et applications des masses de données (Télécom Nancy), data science (Ensae ParisTECH), ingénierie des systèmes d’information (Grenoble INP Ensimag)
Niveau bac + 6
Mastère spécialisé (MS) : Big data : analyse management et valorisation responsable (Ensimag + EMSI Ecole de management de Grenoble), Big data – gestion et analyse des données massives (Télécom ParisTech)
La data science n’a maintenant plus aucun secret pour toi (ou presque) ! Le monde du big data te tend les bras, en plus d’être un métier passionnant, data scientist est un métier d’avenir. Alors devenir la rockstar de la data, ça te tente 😉 ?
