Le rôle clé des data scientists dans la prise de décision stratégique

Les data scientists jouent un rôle clé dans la prise de décision stratégique des entreprises. Leur expertise en analyse et exploitation des données permet de créer des modèles prédictifs précieux pour orienter les choix du management. Découvrons en détail ce métier passionnant, de la formation nécessaire aux perspectives d'évolution de carrière.

💰 Bon à savoir

Les data scientists débutants perçoivent un salaire entre 35K€ et 38K€ en France. Avec de l'expérience, leur rémunération peut grimper jusqu'à 50K€ à 60K€.

Qu'est-ce qu'un data scientist ?

Le data scientist est un expert de la donnée au cœur de la transformation digitale des entreprises. Son rôle va au-delà de la simple analyse de données. Il a pour mission de donner du sens aux volumes massifs d'informations collectées par les organisations, en les croisant et en les modélisant.

Faire parler les données pour orienter la stratégie

Le data scientist traduit les problématiques business en questions mathématiques et statistiques. À l'aide d'algorithmes de machine learning et d'outils de data mining, il explore les données pour en extraire des insights actionnables :

• Identifier des tendances et faire des prévisions
• Segmenter les clients et personnaliser l'expérience
• Optimiser les processus et la prise de décision
• Détecter des anomalies et prévenir les risques

Les rapports et data visualisations qu'il produit permettent d'éclairer les choix stratégiques du management, en s'appuyant sur des faits et non plus seulement sur l'intuition. Le data scientist joue ainsi un rôle de traducteur et de médiateur entre le monde de la donnée et les enjeux métiers de l'entreprise.

Formation et compétences nécessaires pour devenir data scientist

La formation et le parcours pour devenir data scientist sont variés et souvent peu conventionnels. Une passion pour les données et l'analyse est primordiale pour réussir dans ce métier en plein essor.

Une formation Bac+5 de base, complétée par de la spécialisation

Le data scientist a généralement un niveau Bac+5, issu d'une école d'ingénieurs, de commerce ou d'une université, avec une spécialisation en informatique, statistiques, mathématiques appliquées, marketing ou big data. Certains masters spécialisés en data science se développent pour répondre aux besoins croissants :

• Master MIAGE - méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises, avec des parcours big data décisionnel et apprentissage / data science
• Master informatique avec des parcours machine learning, data mining, big data
• Master mathématiques appliquées avec des parcours ingénierie statistique et data science
• Mastères spécialisés et MSc en big data, data science, statistiques appliquées dans les écoles d'ingénieurs et de commerce

Des compétences multiples au carrefour de l'informatique, des statistiques et du business

Au-delà des compétences techniques pointues en informatique (algorithmes, programmation), statistiques et mathématiques, le data scientist doit maîtriser les outils d'analyse de données et avoir une bonne connaissance métier pour comprendre les enjeux business. Des compétences en communication sont également indispensables pour vulgariser les résultats d'analyse auprès des décideurs non-spécialistes.

Une appétence pour l'apprentissage continu et l'auto-formation

Étant donné l'évolution très rapide des technologies big data et intelligence artificielle, les data scientists doivent faire preuve de curiosité et d'une forte capacité d'apprentissage en continu. L'autoformation est souvent nécessaire pour se tenir à jour sur les dernières avancées via des formations en ligne (MOOCs, certifications).

"Vous devez essayer de nouvelles technologies en permanence. N'hésitez pas à utiliser l'IA générative pour vous aider à accomplir votre travail. Il faut donc être ouvert, accepter la technologie. Je pense que c'est important." Eric Martin, Chief Data Officer

Des soft skills de plus en plus recherchées

Si les compétences techniques restent primordiales, les entreprises recherchent de plus en plus des data scientists avec des qualités humaines et relationnelles :

• Intelligence émotionnelle et psychologie pour comprendre l'environnement de l'entreprise
• Pédagogie et capacités de vulgarisation pour communiquer avec les équipes non techniques
• Créativité et ouverture d'esprit pour expérimenter de nouvelles approches

Développer son personal branding

Intervenir dans des conférences, contribuer à des projets open source ou publier des articles techniques sont autant de moyens pour un data scientist de développer sa visibilité et son image de marque, des atouts de plus en plus recherchés par les entreprises. Enfin, il n'est jamais trop tard pour se réorienter vers la data science. De nombreux data scientists viennent d'autres domaines et se sont reconvertis en se formant, preuve que la motivation et l'appétence pour les données priment sur un cursus parfait. Un bel espoir pour tous ceux qui souhaitent embrasser cette carrière d'avenir !

Evolution de carrière et salaires dans le domaine du data science

Après une formation initiale dans un domaine spécifique, les data scientists se sont souvent spécialisés dans la science des données par le biais de la formation continue. Cette évolution de carrière leur permet de combiner leurs connaissances métier avec de nouvelles compétences techniques en data science.

Un parcours varié vers la data science

Les data scientists n'ont pas tous suivi le même cheminement pour arriver à ce métier. Beaucoup ont d'abord étudié et travaillé dans un secteur particulier avant de s'orienter vers la data science :

• Certains viennent de filières scientifiques comme les mathématiques, la physique ou la biologie
• D'autres avaient une formation initiale en informatique, en statistiques ou en économie
• Enfin, une partie d'entre eux sont issus de cursus non techniques comme le marketing, la finance ou les sciences humaines

C'est ensuite en suivant des formations complémentaires, souvent en alternance ou en parallèle d'un emploi, qu'ils ont acquis les compétences propres à la data science : statistiques avancées, machine learning, programmation, gestion de bases de données, etc.

Développer une double compétence métier et data

Ce parcours atypique présente l'avantage de permettre aux data scientists de bien connaître le secteur d'activité sur lequel ils interviennent. Ils peuvent ainsi exploiter pleinement les données en gardant en tête les enjeux et problématiques business :

• Un data scientist ayant travaillé dans la grande distribution comprendra mieux les attentes en termes d'analyse des comportements clients et d'optimisation des ventes
• S'il vient de l'industrie, il sera plus à même d'utiliser la data pour améliorer les process de production et la maintenance prédictive des équipements
• Avec un background en marketing, il saura quels algorithmes développer pour personnaliser l'expérience utilisateur et les campagnes publicitaires

Cette double casquette technique et métier est très recherchée par les entreprises. Elle permet aux data scientists d'être force de proposition sur les use cases data à prioriser et de collaborer efficacement avec les équipes opérationnelles.

Continuer à se former en continu

Même une fois en poste, les data scientists doivent constamment monter en compétences, tant les technologies data et IA évoluent rapidement. L'autoformation est indispensable pour se tenir au courant des dernières avancées et outils sur des sujets comme :

• Les nouveaux algorithmes de machine learning et de deep learning
• Les frameworks et librairies phares (Tensorflow, PyTorch, etc.)
• Les technologies Big Data (Spark, Databricks, etc.)
• Les solutions cloud pour le stockage et le traitement des données
• Les outils de dataviz et de reporting

Outre la veille technologique, il est crucial pour les data scientists de développer leurs soft skills : créativité, esprit d'analyse, communication, travail en équipe. Des qualités humaines de plus en plus mises en avant par les recruteurs. Avec des profils variés et des compétences en constante évolution, la data science offre de belles perspectives professionnelles, à condition d'entretenir sa curiosité technique et son appétence pour la donnée !

Un métier d'avenir très recherché

Le métier de data scientist offre de belles perspectives d'avenir. La demande pour ces professionnels qualifiés ne cesse de croître dans de nombreux secteurs comme le commerce, la finance ou la grande distribution. Avec l'expérience, leur rémunération peut atteindre 50K€ à 60K€ et évoluer vers des postes à responsabilité comme chef de projet ou chief data officer. Un domaine passionnant alliant expertise technique et enjeux business stratégiques.