Portait du « métier du siècle » : le Data Scientist

Le « métier du siècle », selon le Harvard Business Review, le très sérieux journal consacré au management issu de la non moins sérieuse université du même nom ? Ne cherchez pas plus : il s’agit du Data Scientist, ce professionnel très recherché, notamment dans les grands groupes, et spécialisé dans la gestion et l’analyse des nouvelles données produites par le Big Data. Mais qui est-il ? Quelles sont ses compétences et ses qualités ? Quel est son rôle, et que faut-il en attendre ? Réponse tout de suite !

Le Data Scientist, l’allié du Big Data

En 2016, le Big Data n’est plus un concept. C’est une réalité. Mais exploiter ces données et la masse de celles-ci n’est pas (encore ?) à la portée de tout le monde. C’est pourquoi un nouveau métier est né : celui du Data Scientist.

Qui est le Data Scientist ? Il s’agit d’un professionnel de la gestion et de l’analyse pointue du Big Data, dont le travail est destiné à la stratégie et l’opérationnel de l’entreprise qui l’emploie. Il travaille sur les données, et ce quelle que soit leur nature (texte, image, vidéo, base de données clients, série temporelle, logs Internet…). Il a pour mission d’extraire l’information contenue dans les données, puis de créer de nouveaux outils et de nouvelles solutions et orientations, afin de les utiliser à des fins commerciales. Il peut ainsi être amené à travailler dans une banque, un organisme financier, une agence spécialiste en marketing ou dans les statistiques numériques, ou toute entreprise manipulant un volume important de données.

C’est encore un profil assez rare, et les formations dans les grandes écoles et les universités sont jeunes (la plupart ont moins de deux ans d’existence tout au plus, comme le Master 2 mathématiques pour la science des masses de données de l’école Polytechnique, le Mastère spécialisé en data sciences et business analytics de l’Essec-Centrale Paris, le Mastère spécialisé Big Data de Télécom Paris Tech, le diplôme d’ingénieur de l’École nationale de la statistique et de l’analyse de l’information de l’Ensai…). Des organismes de formation viennent même tout juste de naître, comme le Data ScienceTech Institute (DSTI). Il propose deux formations, le MSc Data Scientist Designer et le MSc Executive Big Data Analyst. 1600 heures de cours chacune et un corps enseignant composé d’un mélange entre des enseignants-chercheurs et des experts du monde professionnel qui ont un coût : 32 000 euros !

De ce fait, le Data Scientist est (très) bien payé. Il gagne ainsi, selon les sources, entre 4000 et 5000 euros brut par mois en début de carrière — il fait ainsi partie des 5 % des salariés les mieux payés en France. Mais les salaires peuvent aussi s’envoler, pour atteindre les 10 000 euros brut mensuels !

Les compétences du Data Scientist…

De par ses responsabilités, le Data Scientist se doit d’être multitâche et multicompétences. Il lui faut ainsi :

  • disposer d’une véritable maîtrise des outils statistiques, de data mining* et de machine learning, afin de pouvoir extraire des données à exploiter par la suite.
  • avoir des connaissances poussées en informatique, notamment en programmation (ce qui explique qu’aujourd’hui, de nombreux Data Scientists proviennent d’écoles d’ingénieurs), afin d’être capable de collecter, de stocker, de nettoyer et d’exploiter les données issues du Big Data.
  • savoir ce dont il parle et pour qui il travaille : en bref, le Data Scientist doit disposer d’une connaissance poussée du secteur de son employeur, afin non seulement d’orienter le processus d’exploitation des données et de prendre les décisions qui s’imposent à la lecture des informations issues du Big Data. Il doit donc avoir une bonne culture en marketing, et orienté client.

… et ses qualités

En entreprise, pour le Data Scientist comme pour les autres collaborateurs, les compétences ne suffisent pas. Il doit également avoir certaines qualités — et encore plus lorsque l’entreprise pour laquelle il travaille se trouve en pleine transformation numérique. Il doit ainsi :

  • faire preuve de rigueur et être organisé, afin de ne pas se laisser submerger par le flot des données issues du Big Data et de ne pas « rater » d’information importante.
  • être force de proposition, et avoir conscience de l’impact de son rôle dans l’entreprise.
  • être curieux, afin de trouver de nouvelles sources de données à exploiter.
  • faire preuve de pédagogie, afin de sensibiliser les autres collaborateurs à son rôle et à ce qu’ils pourraient en tirer comme bénéfices.

Le Data Scientist, au sein d’une Data Science Team ?

Programmation, curiosité, rigueur, data mining, marketing, machine learning, pédagogie… voilà qui en fait beaucoup pour un seul homme ou une seule femme — surtout lorsqu’il ou elle sort de l’école ! De fait, dans les grands groupes, c’est souvent une « Data Science Team » qui regroupe toutes ces capacités. Des personnes expertes sur l’ensemble des domaines cités, qui permettent d’avoir une vision et une efficacité globale !

Selon le cabinet Boston Consulting Group, la valeur des données personnelles des consommateurs européens pourrait frôler à l’horizon 2020 les 1 000 milliards d’euros. C’est dire l’importance du tout nouveau rôle du Data Scientist dans les entreprises ! Et vous, vous y croyez ? Vous songez à recruter ce genre de profil ? Prenez la parole dans les commentaires !

* Extraction de connaissances, obtenues automatiquement ou semi-automatiquement, à partir d’un volume très important de données

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