Aujourd'hui, les données multimédias sont terriblement importantes et chaque jour plusieurs milliards d'octets sont produits. Pour trouver de l'aide, les entreprises peuvent faire appel à un Data scientist, un professionnel adapté qui pourra analyser et faire parler ces données. Il sera également capable d'aider à prendre des décisions. Mais pour devenir Data scientist, il est nécessaire de posséder au minimum un Bac +5. Après le Bac, cinq années d'études sont en effet indispensables afin d'obtenir un Master, un Msc (Master of science) ou encore un diplôme d'ingénieur. Voyons le cursus à suivre pour devenir un Data scientist apprécié et reconnu.
Pourquoi faire une formation en Data pour devenir Data scientist ?
Le métier de Data scientist consiste en plusieurs tâches. Il devra ainsi aider à prendre des décisions. Missionné par un service ou la direction de l'entreprise, il doit organiser, collecter et exploiter des données (ou Big data). Les entreprises ont en effet un très grand nombre de données à traiter aujourd'hui. Le rôle du Data scientist est de faire parler ces informations pour guider dans la prise de décisions.
Il devra donc avant tout maîtriser les données. Il va étudier celles-ci pour améliorer la productivité et la qualité. Il peut aussi faire de la maintenance préventive s'il analyse en amont les pannes. Un Data scientist est également nommé ingénieur Big Data, Data manager ou Data Miner. Il s'agit avant tout d'un expert de l'analyse et la gestion des données.
Le data scientist va travailler sur les données des clients, mais aussi sur les données publiques. Et cela à des fins marketing. Il va alors récupérer les informations les plus pertinentes sur différents supports :
Serveurs ;
Fichiers ;
Bases de données…
Il va nettoyer des données pour éliminer celles qui ne sont pas exploitables.
Il procède également à la restitution de ces données de façon accessible. Il devra alors modéliser et créer des algorithmes afin de croiser et analyser les informations recueillies. Durant cette phase, il devra procéder à des ajustements et des essais. La restitution des résultats se fera sous forme de rapports, tableaux, graphes ou applications. Le Data scientist est alors chargé de l'ensemble de ces tâches. Il pourra être aidé par d'autres professionnels, comme, par exemple, les graphistes.
Ce professionnel doit posséder de nombreuses compétences pour exercer. Il doit avant tout posséder une maîtrise parfaite des outils. Et ceux-ci sont nombreux :
Apache Hadoop ;
Spark ;
Mad Reduce ;
Les bases de données NoSQL ;
Le langage des programmations SAS ;
Python…
Le Data scientist doit maîtriser ces outils pour mener à bien sa collecte d'informations, mais aussi l'analyse et la restitution de celles-ci.
Il doit également posséder une excellente maîtrise des différents algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning) et des outils de Data management (comme SAS, SPSS, SAP Infinite Insight, Access, R, Excel, Python…).
La gestion de projets et des équipes fait aussi partie de ses rôles. On demande en effet très souvent au Data scientist de gérer et de conduire des projets. Il doit pour cela être à l'aise avec la communication orale et écrite. Il doit aussi pouvoir suivre les équipes et animer des réunions. Son sens de la pédagogie est alors indispensable pour pouvoir convaincre.
Il doit encore présenter une grande force de proposition. En plus d'être méthodique et organisé, il doit pouvoir mener à bien un projet sur plusieurs semaines. Mais aussi donc, apporter des solutions pour mieux collecter les données.
Le Data scientist travaille avant tout en équipe. Il sera alors entouré de Data analysts, chargés de données spécifiques (ressources humaines, achats, marketing…) et d'un Data miner (qui identifiera les données pertinentes). Il a une position centrale au sein des entreprises. Il peut en effet influer sur la politique via ses analyses et recommandations. Il pourra aussi se spécialiser dans la gestion des risques, la fidélisation des clients ou les campagnes marketing.
Ce professionnel passe beaucoup de temps sur ordinateur. Toutefois, il doit aussi rencontrer ses collègues afin de mieux comprendre leur problématique et leurs demandes.
Dans le secteur du numérique, les données informatiques ont une importance capitale. Elles enregistrent, en effet, les paramètres du succès et les traduisent pour obtenir un succès. Néanmoins, la quantité de données est considérable. Et il est quasiment impossible d'interpréter celles-ci sans une formation spécialisée. Ces experts connaissent alors un succès très important. Avec l'explosion du web et du e-commerce, les données laissées lorsque l'on visite un site sont capitales. Elles permettent ainsi de fournir des statistiques comportementales. Les informations sont croisées avec d'autres indicateurs et seront observées à intervalle régulier (par semaine, mois, année…).
Pour simplifier, les principales missions du Data scientist sont :
Recueillir des données ;
Repérer les irrégularités significatives ;
Modéliser le phénomène à l'origine des données ;
Évaluer et améliorer les performances d'un modèle d'apprentissage ;
Générer des représentations graphiques des données ;
Établir des recommandations.
Son rôle est avant tout d'améliorer la performance et la rentabilité d'une entreprise.
Son rôle est crucial lorsqu'il s'agit de transformer les données en informations exploitables. Il va pour cela utiliser des algorithmes. Il pourra alors fournir des conclusions à la direction générale de l'entreprise ou à son client. Ces analyses présentent différentes fonctions :
Axes d'optimisation ;
Leviers de croissance ;
Identifier de nouveaux usages et modes de fonctionnement ;
Mesurer la portée d'un projet juste mis en place.
Pour cela, il va faire appel à différentes compétences et outils. Il devra ainsi être curieux, avoir un très bon sens de la communication, proposer une grande capacité d'analyse et être rigoureux. Il pourra également faire appel au machine learning, qui lui permettra de prédire les tendances des données récoltées. Il peut aussi utiliser différents langages de programmation : Python, C/C++, SQL…
En complément du Data analytics, le Data scientist permet de comprendre les vastes ensembles de données. Le Data scientist va s'occuper de l'extraction, la manipulation et la gestion de ces données. Le Data analytics explore, quant à lui, et analyse ces données pour définir des tendances.
Pour devenir un Data scientist, la formation Data science est de niveau Bac +5. Les études pourront être faites dans différents domaines, comme, par exemple les mathématiques et statistiques, le management ou le marketing. Il est aussi possible de choisir un cycle Bachelor in Artificial Intelligence & Business ou un Master in Artificial Intelligence & Management. Ce choix s'adresse avant tout aux étudiants possédant des compétences en mathématiques et en programmation. Durant leur Master, ils pourront compléter leurs connaissances dans le domaine des données et l'aspect prédictif de l'intelligence artificielle. Des compétences managériales seront aussi enseignées.
Le MBA data science offre un accès à un domaine en pleine croissance. Ainsi, la finance, la banque, l'assurance ou encore le consulting recherchent de très nombreux Data scientists.
Principaux débouchés d'une formation en Data Science
Lorsque la formation Data a été suivie et réussie, vous trouverez facilement un emploi. Il est vrai que de très nombreux secteurs d'activités font face à l'implantation du Big Data, et cela tant dans le domaine privé que public. Ainsi, les réseaux sociaux, la recherche médicale ou encore le transport maritime suivi par satellite font face à une quantité énorme de données, générées par les activités numériques. Et ces données sont une mine d'informations capitale pour n'importe quelle entreprise. On trouve d'ailleurs très souvent l'expression « pétrole du XXIe siècle » pour caractériser le Big Data.
Différents débouchés professionnels sont accessibles avec un niveau de Data scientist :
Quantitative Analyst ;
Quantitative Trader ;
Portfolio manager ;
Chief Data Officer ;
Risk Manager ;
Credit Analyst ;
Chief Data Officer (CDO) ;
Business Intelligence Manager ;
Data Analyst ;
Data Engineer ;
Data Miner ;
Data Protection Officer ;
Chercheur en IA.
La demande pour ces professionnels est en constante évolution. L'avenir de la Big Data est en effet dans l'interprétation et l'analyse des données recueillies. On peut ainsi constater que plus de 25 % de grands groupes ont déjà fait appel à ce type de professionnel. Mais, dans l'avenir, même les PMI et PME nécessiteront l'aide de ces professionnels.
Ce métier offre de belles perspectives d'évolution et cela principalement dans différents secteurs :
L'industrie ;
Les services financiers ;
Le conseil ;
La santé ;
Les nouvelles technologies.
Un Data scientist pourra évoluer vers des fonctions managériales ou d'encadrement, comme Data scientist Senior, Chief Data scientist ou Lead Data scientist.
Les entreprises intéressées par les Data scientists sont des acteurs majeurs du traitement de l'information (il peut s'agir de sociétés industrielles comme, par exemple, Google, Amazon…) ou publiques (comme INA, BNF…), des spécialistes de la fouille de données, des grandes entreprises exploitant des solutions complexes, comme SAP, l'ensemble des entreprises qui structurent la gestion des données et développent une politique de valorisation.
Le travail en entreprise va alors consister en l'élaboration d'algorithmes prédictifs et préventifs des différents risques que peut rencontrer la société en question. Le Data scientist aura aussi à interroger ces bases de données et de reporting. Il peut alors être rattaché à la direction marketing, à la direction des systèmes d'information ou la direction financière. Il pourra aussi travailler en transversal avec des directions différentes et collaborera avec des informaticiens, des statisticiens, des webmarketers ou encore des Data analysts.
Comme indépendant, il intervient, en premier lieu, comme consultant indépendant. Son rôle sera alors ciblé sur les méthodologies et les statistiques.
Devenir Data scientist présente de nombreux avantages : une rémunération importante, des missions variées, un métier d'avenir qui évolue sans cesse.