Data Scientist : un métier scientifique
Le métier de Data Scientist est à la croisée de compétences scientifiques qui exige une compréhension profonde non seulement des outils techniques, mais également des fondements théoriques qui régissent les phénomènes étudiés. C’est un travail passionnant qui vise à comprendre les nouveaux paradigmes du monde qui nous entoure. Le métier de Data Scientist nécessite donc une solide formation en mathématiques et statistiques auxquelles s’ajoutent des compétences en informatique et en économie.
« La capacité des Data Scientists à transformer une masse de données brutes en décisions opérationnelles et stratégiques place ces scientifiques au cœur de l’économie numérique ».
Au-delà de la simple analyse de données, le métier de Data Scientist englobe une série de techniques avancées allant de l’extraction de données à leur transformation et modélisation, en passant par leur visualisation de manière à rendre les informations non seulement accessibles, mais aussi exploitables pour des décisions stratégiques. En un mot, le Data Scientist donne du sens aux données.
Les missions d’un Data Scientist
Le travail d’un Data Scientist est varié et ses missions s’étendent bien au-delà de la simple analyse de données. Elles englobent la collecte, le nettoyage, l’analyse exploratoire, la modélisation statistique et le déploiement de solutions prédictives. Pour réussir ces tâches, le Data Scientist travaille souvent en étroite collaboration avec d’autres professionnels des données tels que le Data Engineer et le Data Analyst. La complémentarité de ces rôles est cruciale pour le succès des projets de Science des données.
Ainsi, le Data Engineer construit et optimise les systèmes de données et crée l’infrastructure nécessaire pour collecter, gérer et stocker les données de manière efficace. Le Data Engineer s’assure que les données sont accessibles et prêtes à être utilisées, ce qui est essentiel pour le travail de modélisation ultérieur. De son côté, le Data Analyst se concentre sur l’analyse des données pour générer des rapports descriptifs et des visualisations qui aident à comprendre les tendances. Bien que leurs compétences puissent se chevaucher avec celles du Data Scientist, les analystes s’attachent plus à répondre à des questions spécifiques posées par les données existantes plutôt qu’à développer des modèles prédictifs ou prescriptifs.
Les algorithmes sont au cœur du métier du Data Scientist
Ces outils mathématiques et informatiques permettent de créer des modèles prédictifs et prescriptifs qui transforment les données brutes en informations exploitables. Ils sont utilisés pour détecter les tendances, faire des prédictions ou encore optimiser des processus. L’expertise du Data Scientist dans la sélection, la personnalisation et l’optimisation de ces algorithmes est cruciale, car elle détermine la précision et l’efficacité des solutions développées. Cette maîtrise algorithmique permet non seulement de répondre aux besoins spécifiques de chaque projet, mais aussi d’innover en appliquant des techniques de pointe comme l’apprentissage automatique (machine learning) et l’apprentissage profond (deep learning).
| Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre et d’évoluer à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Il utilise des algorithmes pour analyser les données, apprendre des modèles et des relations en eux, et prendre des décisions ou des prédictions basées sur de nouvelles données. |
Cette compétence en algorithmique, combinée à une forte connaissance en statistiques et en programmation, permet au Data Scientist de jouer un rôle pivot dans la transformation des données en décisions stratégiques pour l’entreprise.
Dans le secteur financier, un exemple typique de mission pour un Data Scientist pourrait être la conception et l’implémentation de modèles de scoring de crédit. Ces modèles permettent aux institutions financières d’évaluer la solvabilité des clients potentiels et de prendre des décisions éclairées concernant l’octroi de prêts. La mission inclurait les étapes suivantes :
- Collecte de données : rassembler les données historiques sur les clients, incluant leurs transactions financières, historiques de remboursement, et autres données pertinentes comme l’emploi et le revenu.
- Nettoyage et préparation des données : cela inclut la gestion des valeurs manquantes, la correction des erreurs, et la transformation des variables pour assurer la cohérence et l’efficacité des analyses.
- Analyse exploratoire : exploration des données pour comprendre les modèles, les anomalies, et les corrélations potentielles qui pourraient affecter les scores de crédit.
Développement de modèle : Utilisation du machine learning pour prédire la probabilité de défaut de paiement d’un client.
- Validation et déploiement du modèle : test sur un ensemble de données pour évaluer sa précision et sa robustesse. Après ajustements et validation, le modèle est déployé dans le système de décision de crédit de la banque.
- Suivi et mise à jour : une fois le modèle en place, le Data Scientist surveille continuellement sa performance et effectue des mises à jour périodiques pour adapter le modèle aux changements dans les conditions du marché et aux c
Les secteurs d'activités qui recrutent des Data Scientists
Bien qu’il s’agisse d’un métier récent, le Data Scientist peut non seulement travailler dans un large éventail de secteurs d’activités, du marketing à la santé, en passant par l’aménagement du territoire, la statistique publique, la finance ou l’industrie, mais également dans une grande variété de structures, aussi bien publiques que privées, petites ou grandes.
Le fait est que le Data Scientist travaille dans un domaine multidisciplinaire comprenant la science des données, les systèmes d’information et de décision, l’informatique, les sciences sociales, les mathématiques et l’économie, ainsi que des liens avec les domaines de l’ingénierie. Les filières de spécialisation de l’ENSAI (3e année du cursus ingénieur) sont le reflet des opportunités professionnelles qui s’offrent aujourd’hui aux Data Scientists :
La gestion des risques et l’ingénierie financière : dans la finance, ils développent des modèles prédictifs pour évaluer les risques et optimiser les stratégies d’investissement. Leurs compétences en modélisation quantitative sont essentielles pour anticiper les fluctuations du marché, conseiller sur les meilleures pratiques de gestion des actifs mais aussi lutter contre la fraude.
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L’industrie, les réseaux et l’environnement : les Data Scientists utilisent des méthodes issues du génie statistique pour optimiser la production et la surveillance (maintenance prédictive). Ils abordent des enjeux de gestion de qualité, de fiabilité, et même de prévision environnementale, en exploitant des techniques avancées de traitement de l’image et du signal. Leur rôle est crucial pour transformer les données en décisions stratégiques, influençant directement la productivité et l’innovation des entreprises.
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La biostatistique : dans le secteur de la santé, les Data Scientists analysent des données issues de la recherche clinique, de l’épidémiologie, ou encore de la génomique pour développer de nouveaux traitements ou comprendre les modèles de maladies.
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Le marketing et la Connaissance client : les Data Scientists aident à comprendre et à prévoir les comportements des consommateurs à travers des données généralement fragmentées et non structurées. Grâce à des techniques comme le data mining, la segmentation et le scoring, ils permettent aux entreprises de cibler plus efficacement leurs campagnes, d’optimiser les parcours clients et de personnaliser les offres.
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L’aménagement des territoires et les politiques publiques : ces Data Scientists mobilisent un grand nombre d’outils statistiques et économétriques. Différents concepts sont mis en exergue afin d’étudier les liens entre systèmes de santé, de retraite, de dynamique des territoires et donc des politiques publiques à l’œuvre dans ces domaines d’activité. Les liens entre démographie et santé, urbanisation et économie spatiale sont, par exemple, étudiés.
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L’ingénierie des données : le Data Scientist spécialisé en Ingénierie des données est doté d’une forte culture informatique associée à son bagage initial de statisticien. Expert des environnements Big Data, il bénéficie des connaissances suffisantes en architecture des systèmes, en réseaux et en sécurité informatique pour manipuler de très grands volumes de données, créer des entrepôts de données et effectuer des analyses multi-dimensionnelles de ces données. Leur travail est aussi crucial pour garantir l’intégrité et la sécurité des systèmes d’information, ce sont des profils que l’on retrouve dans la cybersécurité.
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Bien que la finalité des activités soit parfois différente, les techniques et méthodes du Data Scientist sont similaires d’un secteur à l’autre. À noter qu’en tant que consultant dans une société de conseil, le Data Scientist peut être amené à travailler sur des sujets extrêmement variés. Une capacité d’adaptation et surtout de compréhension des problématiques est alors exigée.
Quelles sont les compétences et qualités requises pour devenir Data Scientist ?
Pour exceller en tant que Data Scientist, il est crucial de maîtriser une triple compétence distinctive, mise en avant par les formations d’ingénieur de haut niveau comme celle de l’ENSAI. Cette compétence inclut une expertise approfondie en mathématiques appliquées, notamment les statistiques, une solide formation en informatique, et une bonne compréhension des fondements économiques :
Expertise en statistiques et mathématiques appliquées : les Data Scientists doivent posséder une capacité avancée à modéliser des phénomènes complexes et à interpréter des données massives à l’aide de méthodes statistiques rigoureuses et de théories mathématiques.
Compétences avancées en informatique : la maîtrise des langages de programmation tels que Python ou R est essentielle, mais elle doit être complétée par des connaissances approfondies en structures de données, en algorithmique et en optimisation de code pour le traitement de grandes bases de données.
Le bagage technique du Data Scientist
Expertise en algorithme et méthodes de machine learning et de deep learning
Maîtrise des différentes architectures de réseaux neuronaux et les environnements/librairies de développement associés (TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras, Onnx…)
Maîtrise de l’environnement Hadoop/Spark
Maîtrise en bases de données et gestion de bases de données (SQL/NoSQL)
Maîtrise de langages de programmation (C++, Java, Python, R…) |
Compréhension des enjeux économiques : une bonne compréhension des principes économiques permet aux Data Scientists de contextualiser leurs analyses et de valoriser les données d’un point de vue économique et stratégique.
En plus de ces compétences techniques, un Data Scientist doit développer des qualités telles que :
Curiosité et esprit analytique : capacité à explorer les données sous divers angles pour découvrir de nouveaux modèles et générer des idées innovantes.
Capacité à résoudre des problèmes : aptitude à aborder des problèmes complexes et à développer des solutions efficaces et adaptées.
Communication et esprit de synthèse : il est crucial de pouvoir communiquer des résultats complexes de manière claire et efficace, afin que des acteurs non techniques puissent également en tirer parti.
Travail en équipe : collaboration étroite avec d’autres professionnels tels que des ingénieurs, des analystes et des chefs de projet pour mener à bien des projets de grande envergure.
Éthique et intégrité : avec la manipulation de données souvent sensibles, le respect de la confidentialité et des normes éthiques est indispensable.
Combien gagne un Data Scientist ?
La rémunération des Data Scientists peut varier considérablement en fonction de plusieurs facteurs, tels que l’expérience, les compétences, l’industrie d’emploi, et la localisation géographique. Cependant, en raison de la demande croissante pour des professionnels capables d’analyser et d’interpréter de grandes quantités de données, les salaires dans ce domaine tendent à être généralement élevés.
Selon l’étude annuelle 2024 du cabinet Michael Page, un Data Scientist débutant gagne entre 40 000 et 50 000 € bruts par an. Entre 2 et 5 ans d’expérience, le salaire monte jusqu’à 60 000 € jusqu’à atteindre 75 000 € et plus pour les plus expérimentés qui doivent souvent avoir une forte composante managériale dans leur rôle. En plus du salaire de base, de nombreux Data Scientists bénéficient de bonus basés sur la performance, de parts de l’entreprise sous forme d’options d’achat d’actions, et d’avantages tels que les contributions aux plans de retraite, les mutuelles santé, et les opportunités de formation continue. Ces avantages peuvent ajouter une valeur substantielle à la rémunération totale.
De nouvelles opportunités avec l’essor de l’Intelligence artificielle
En jonglant avec des compétences pointues en mathématiques, en informatique, et en économie, le Data Scientist est non seulement un scientifique de pointe de la donnée, mais aussi un stratège qui joue un rôle clé dans les décisions qui peuvent guider le futur d’une entreprise, d’un territoire, d’une organisation et infléchir certaines décisions publiques. À mesure que le monde évolue, les défis et les opportunités dans le domaine de la science des données ne cessent de croître, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles explorations et innovations, notamment menée par l’intelligence artificielle. Le Data Scientist va continuer à jouer un rôle incontournable pour la mise en œuvre de modèles dans les projets de machine learning et d’IA.C’est un métier scientifique qui impose une formation de haut de niveau et de nombreuses années de pratique pour participer à la compréhension et la transformation du monde qui nous entoure.
