Big Data, intelligence artificielle ou encore data science sont des termes résolument dans l’air du temps. Depuis quelques années, les données ont changé le monde en influant directement sur les décisions stratégiques des entreprises, tous secteurs confondus. Cette révolution technologique a fait émerger de multiples profils spécialisés dans le traitement et l'analyse des données, notamment les data scientists. En quoi consiste le métier d’analyste de données ?
Qu'est-ce qu'un data scientist ?
Un
data scientist pourrait être défini comme un expert en statistiques qui met ses connaissances en pratique par la programmation de logiciels afin d'extraire la valeur maximale des données, qu'elles proviennent d'une seule source ou de plusieurs. Ces données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées. Un
data scientist doit disposer des connaissances et
compétences suivantes :
- Connaissance des techniques de modélisation statistique ;
- Connaissances en mathématiques et en algèbre linéaire ;
- Développement de logiciels avec Python et R ;
- Compétences en matière de visualisation de données.
Quelles sont les tâches d'un data scientist ?
L'un des grands précurseurs de la prolifération des data scientists a été le
Big Data. En effet, l'exploitation massive des données a conduit à la génération de profils technologiques de plus en plus spécialisés et de plus en plus demandés par les entreprises. Transformation numérique oblige, ces dernières ont d’ailleurs du mal à recruter tant l’offre est inférieure à la demande. Cette rareté des profils fait que la fourchette des
salaires des data scientists oscille en moyenne entre 45 000 et 90 000 euros par an en Europe, atteignant même 125 000 dollars aux États-Unis.
Voici quelques-unes des tâches accomplies par un
data scientist :
- Obtenir et collecter des données d'une ou de plusieurs sources ;
- Le traitement et la compréhension des données dans le contexte commercial spécifique de l'entreprise ;
- Développer des modèles statistiques, l'apprentissage automatique ou l'apprentissage approfondi, soit pour l'analyse prédictive, la reconnaissance des formes ou l'automatisation des processus ;
- Travailler avec les langages de programmation les plus demandés, tels que Python, R et SQL ;
- Réaliser des graphiques et des visualisations pour comprendre les relations des données au sein d'une entreprise ;
- Savoir comment communiquer les résultats ou l'analyse à d'autres départements tels que le marketing, les ressources humaines, etc.
Si ce métier suscite votre intérêt, vous devez auparavant suivre une
formation de data scientist.
Formation de data scientist pour un profil technique
Si vous êtes déjà familier avec différentes technologies ou si vous avez travaillé dans le développement de logiciels, la meilleure option pour vous serait de suivre un
Master en Big Data. Vous développerez ainsi des compétences en sciences des données mais également des connaissances approfondies dans l’architecture de l'infrastructure des Big Data.
De nombreuses écoles et universités proposent un Master en Business Analytics & Big Data. Ce master vous permettra d'élargir vos compétences dans les langages de programmation, dans la gestion de bases de données relationnelles et non relationnelles, dans le traitement des données par l'écosystème Hadoop (HDFS, Hive, Hbase et Sqoop). Vous approfondirez également vos connaissances en intelligence économique et en génération de tableaux de bord en étudiant les principaux algorithmes utilisés dans l'apprentissage automatique.
Formation de data scientist pour un profil non technique
Si vous ne disposez pas d’une formation technique telle que l'ingénierie informatique ou l'ingénierie des systèmes,
il existe des formations de data scientist adaptées. Plus axé sur la prise de décision, un Master en
Business Analytics & Data Science vous formera d'un point de vue moins technique qu’un Master en Big Data.
Ce master vous permettra d'acquérir des compétences en programmation, en application de modèles statistiques et en création de solutions d'intelligence économique en connectant différentes bases de données SQL avec des outils d'extraction. Vous enrichirez également vos connaissances en matière de création de tableaux de bord, de visualisation des données, d'apprentissage automatique approfondi, de traitement du langage naturel (NLP) et d’analyse évolutive.
Data scientist, un métier d’avenir
Les métiers gravitant autour de la data sont promis à un avenir radieux. L’
offre de formation professionnelle s’adapte d’ailleurs à cette tendance et les
curusus spécialisés sont de plus en plus nombreux. Dans un monde en perpétuelle évolution où les entreprises basent leurs stratégies et leurs modèles de développement sur l’analyse des données, les data scientist sont amenés à occuper un place de choix dans le futur de l’économie mondiale.
