Contrairement au Data Analyst, le Data Scientist n’examine pas seulement les données d’une seule source (ex : CRM), il analyse à un degré plus élevé les données de nombreuses sources disséminées. Il doit extraire les principales données et en sortir des indicateurs concrets, analyser les datas aussi bien internes qu’externes (les clients, les prospects, les employés...) que l’entreprise récupère par différents biais, puis effectue des recommandations pour améliorer le produit ou le service fourni par l’entreprise ou encore la performance de celle-ci.
Le Data Scientist doit en premier lieu partir d’une problématique dite « business » de l’entreprise et la traduire sous forme statistique. Celui-ci doit ensuite trouver les sources de données permettant d’y répondre. Enfin la dernière mission de ce scientifique des données consiste à analyser des data et l’émission de recommandations stratégiques concernant les bases de données (modifier, rapatrier, externaliser ou internaliser).
Le Data Scientist n’est pas simplement un statisticien, mais également un technicien puisqu’il doit utiliser les outils informatiques mis à sa disposition afin d’améliorer la performance et la rentabilité de l’entreprise.
Il doit posséder trois compétences indispensables : une forte appétence pour les technologies et les outils informatiques des bases de données, la maîtrise des techniques du data mining et des statistiques et un savoir-faire dans le secteur d’application des données analysées.
Il a des connaissances en maths, en statistiques, en modélisation, en analyse de données, mais également en informatique.
Les softs skills d'un Data Analyst sont :
Il y a encore quelques années, aucune formation spécifique n’existait pour le poste de Data scientist, mais désormais de plus en plus d’écoles françaises proposent cette formation. Plusieurs options sont envisageables pour devenir Data Scientist. La grande majorité des écoles ci-dessous proposent des formations à Bac+5, voire bac +6 pour certaines.
Les aspirants peuvent ainsi s’orienter vers une école spécialisée dans les statistiques comme c’est le cas pour : Ensae, ParisTech, Ensai, Isup, Polytech’Lille. Ils peuvent également opter pour des écoles d’ingénieurs telles que : Centrale, Polytechnique, Télécom Paristech, Cnam. Il est possible d’effectuer une formation Big data à Bac+6 à Grenoble (Ensimag + EMSI)
Enfin, il est possible de poursuivre un cursus dans une école de commerce avec la chaire ESSEC/Accenture en Strategic Business Analytics ou la formation de 40 heures proposée par HEC à ses étudiants en MBA, en partenariat avec IBM.
L’univers du Big data étant en constante évolution, il existe de multiples opportunités pour les Data Scientist. Les passerelles s’effectuent principalement d’agence à agence ou en passant d’une petite structure type startup à une plus grande entreprise.
Junior : 38-45 K€ (0 à 3 ans d'expérience)
Confirmé : 45-55 K€ (4 à 8 ans d'expérience)
Senior : 60-80 K€ (8 ans et plus)
En tant que cabinet de recrutement spécialisé dans le secteur du numérique français, nous sommes un témoin privilégié des tendances et évolutions salariales des métiers de la Tech, Sales et du Marketing. Comme chaque année, nous proposons une Étude de Salaires des métiers de la Tech en Île-de-France et en Région.
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The Data Scientist is an expert in mastering and interpreting data. This profession brings together skills from several professions such as Data Miner and Data Analyst.
Le Chief Data Officer a pour fonction de faciliter l’accès aux données et de repérer celles qui sont les plus importantes à extraire, afin de faciliter la prise de décision au sein de son entreprise.
Le Data Analyst est en charge de créer des bases de données dont l’entreprise a besoin et veille à la bonne marche de celles-ci.