Le Big Data est aujourd’hui en permanente évolution. Pour répondre aux exigences de cette avancée, le recours à de nouvelles compétences est requis. Au nombre de ces nouveaux emplois, on compte le Data scientist qui s’occupe de la gestion des flux d’informations quotidiennes. Comment devenir professionnel de ce métier ? Focus sur la question !
Le cursus du Data scientist
Le Data Scientist joue un double rôle dans les entreprises. Premièrement, il analyse et résout les problématiques de la société qui relèvent du domaine du Big Data. Deuxièmement, le data scientist propose des alternatives pour que les services et les produits offerts par l’entreprise puissent évoluer vers une amélioration significative.
En raison de son importance, la profession est classée parmi les métiers les plus prometteurs pour l’avenir. De même, pour faire face aux exigences de la profession, celui qui désire y exercer doit se doter de compétences avérées. Cela fait appel de façon systématique à la nécessité de se faire former. Voici le cursus qui conduit à l’obtention du titre de ‘’data scientist’’.
- La formation de base
Pour l’exercice de sa fonction, le data scientist doit manipuler les chiffres et les informations. C’est pour cette raison qu’il doit avoir des capacités analytiques avérées et avoir une passion poussée pour la statistique. Il doit de ce fait, être titulaire d’un diplôme universitaire. Idéalement, un master ou un PhD en mathématiques et en statistiques ou encore en sciences informatiques sont les diplômes requis pour prétendre à la profession.
Outre ces compétences de formation, le data scientist doit également avoir une maitrise de certains outils d’analyses. Il s’agit entre autres, du logiciel R ou de Python, ou de SAS.
- La formation avancée
En dehors de la qualification de base, le data scientist doit également se faire former en informatique et en technologie. Le but, c’est d’acquérir des notions de Machine Learning et d’avoir la maitrise des langages de programmation que sont SQL, C, C++, Java et Python. Les formations avancées du data scientist doivent également s’étendre sur les notions élémentaires de l’algèbre linéaire, la manipulation des fonctions à plusieurs variables et l’utilisation de la plateforme d’Hadoop. Si par ailleurs le professionnel aspire à de plus grandes responsabilités, il peut également s’initier à l’ingénierie logicielle. Sa gestion du Big Data n’en sera que plus facilitée.
Plusieurs écoles de formations sont disponibles pour la professionnalisation du data scientist. Rien qu’en France, on en compte une quarantaine catégorisée en trois. D’un côté, il y a les écoles d’ingénieurs ou les universités scientifiques et d’un autre, les écoles de management. La troisième catégorie qui est la dernière est celle des formations conjointes ingénieurs-management.
- Les qualités d’un bon data scientist
Outre la formation, le data scientist, pour être compétitif sur le marché de l’emploi, doit développer certaines qualités non négociables. Entre autres, il doit faire preuve de créativité pour faire face à la bonne gestion des flux ininterrompu de données. En dehors de la créativité, le data scientist doit également être curieux et désirer en permanence, l’amélioration dans sa productivité.
De même, puisque le data scientist est appelé à travailler au sein d’une entreprise, il doit avoir le sens du travail en équipe et avoir de bonnes aptitudes à la communication. Ces atouts lui permettront non seulement de se faire une bonne place sur le marché de l’emploi, mais aussi pour progresser dans l’exercice de ses fonctions.
Choix salarié ou consultant freelance
Le data scientist est pour l’entreprise aujourd’hui, ce que le data analyst était pour elle avant l’avènement du Big Data. Il est donc inscrit dans une logique de continuité améliorée des performances de l’entreprise. Son salaire annuel moyen est de 116 840 dollars en Amérique. En France, ce salaire est compris entre 45000 et 50000 euros par an pour les débutants.
Il faut également préciser que le marché de l’emploi est loin d’être saturé dans ce secteur. D’ailleurs, les demandes du service sont largement au-dessus des offres disponibles sur le marché. Il est même possible d’exercer comme consultant freelance pour l’entreprise.