Data Scientist : focus sur un métier d’avenir

À l’ère de la révolution numérique, où les données se multiplient à une vitesse vertigineuse, le métier de Data Scientist s’affirme comme essentiel pour le futur des entreprises. Véritables orfèvres de l’information, les Data Scientists transforment les montagnes de données brutes en renseignements précieux, permettant ainsi aux organisations de prendre des décisions stratégiques éclairées. Mais quelles sont les principales compétences des Data Scientists et pourquoi sont-ils considérés comme des acteurs clés du monde de demain ?

Le rôle d’un data scientist dans une entreprise

Tous les secteurs d’activité, sans exception, sont concernés par la digitalisation. Avec le développement de l’IT, les données proviennent de toutes sortes d’objets du quotidien. Pour les sociétés de retail, les informations concernant la clientèle sont indispensables afin de créer des personas, d’adapter les parcours client, de mettre en place des stratégies de contenu et de marketing.

Pour des entreprises du secteur industriel, la donnée peut également permettre de prévenir d’éventuelles pannes, d’améliorer la maintenance et de surveiller les équipements. Mieux elle est traitée, plus il est facile d’améliorer la logistique et de réduire les coûts. Il en existe deux grandes familles :

• La donnée de connexion : l’ensemble des informations relatives au réseau, à l’opérateur utilisé, à la durée des sessions ou encore la quantité d’informations échangées.
• La donnée brute : l’information immédiate relevée et fournie par les objets connectés avant analyse. A l’état brut, elle n’est pas lisible, elle doit donc être analysée pour générer de la valeur. Cette valeur diffère selon le domaine d’activité de la société et de son cœur de métier.

La donnée de connexion : l’ensemble des informations relatives au réseau, à l’opérateur utilisé, à la durée des sessions ou encore la quantité d’informations échangées.
La donnée brute : l’information immédiate relevée et fournie par les objets connectés avant analyse. A l’état brut, elle n’est pas lisible, elle doit donc être analysée pour générer de la valeur. Cette valeur diffère selon le domaine d’activité de la société et de son cœur de métier.

Domaines de l’entreprise les plus favorisés par la science des données

Les méthodes scientifiques et les outils de Data Science permettent d’exploiter des données. Il s’agit d’utiliser des processus, des algorithmes et des dispositifs afin d’extraire une information pertinente pour les entreprises et leur domaine d’activité.

La donnée peut provenir de toutes sortes d’appareils et de support : il peut s’agir des smartphones, d’Internet, mais également des capteurs d’objets connectés, des informations d’un CRM, etc. L’objectif est de permettre aux preneurs de décision de faire les meilleurs choix possibles pour leur stratégie commerciale ou marketing. Grâce au Data Scientist, ils sont en mesure de s’appuyer sur les informations les plus pertinentes afin d’atteindre leurs objectifs.

Quel genre de carrière peut mener un Data Scientist ?

Tous les secteurs manipulant de grandes quantités de données sont susceptibles d’employer un Data Scientist. Il est ainsi possible de faire carrière aussi bien dans le monde de l’industrie, de la banque, de la santé, des nouvelles technologies, des énergies mais aussi de l’agriculture (l’AgriTech vise à collecter des données pour améliorer les techniques de production).

Le profil du Data Scientist est convoité. Les jeunes diplômés ou les jeunes actifs ayant déjà une première expérience en science des données savent qu’ils n’auront pas de mal à trouver un poste rapidement. Le turn-over, relativement flexible, tourne généralement autour de trois ans.

Au cours de cette période, le professionnel a le temps d’explorer toutes les thématiques de son entreprise, avant que sa curiosité ne le pousse vers une autre direction. Il faut en effet être curieux pour exercer cette profession, c’est d’ailleurs l’une des qualités recherchées par les recruteurs. Les professionnels doivent être en mesure de s’adapter à toutes sortes de problématiques métiers. Ils peuvent par exemple passer de thématiques agroalimentaires à des problématiques propres au prêt-à-porter en changeant de poste.

Toutefois, cette capacité d’adaptation ne doit pas faire l’impasse sur la passion du métier. De nombreux professionnels sont animés par une véritable vocation. Pour beaucoup, certains domaines tels que le marketing digital se montrent moins attractifs que des disciplines comme l’aéronautique ou la médecine.

De fait, le Data Scientist a la possibilité d’être reconnu pour la valeur qu’il ajoute aux produits ou aux services auxquels il contribue. Il peut travailler en relation avec d’autres experts, voire de véritables communautés de chercheurs. Il y a donc presque une dimension académique dans l’exercice de cette profession, qui implique de se former perpétuellement et de faire une veille constante.

Formation nécessaire pour travailler comme data scientist

Pour être Data Scientist et faire carrière dans les métiers de la data, il faut disposer d’un Bac +4 ou d’un Bac +5 dans le domaine du marketing, des statistiques, du management ou encore de l’informatique. Les formations pour exercer cette profession sont en cours de création au sein de nombreux établissement, le métier étant encore jeune.

EDC Paris Business School propose notamment un M.Sc In Data Science & Business Analysis, tout à fait adapé à cette perspective. Ce programme allie à la fois une approche métier et une approche technique. Il forme les étudiants à traiter la donnée pour aider à la prise de décision stratégique dans de nombreux domaines différents.

La visualisation de la donnée, la structuration, l’analyse et la résolution des problèmes sont au cœur des enseignements. Il s’agit d’un cursus en alternance, approfondissant les quatre piliers du Data Scientist que sont les systèmes d’information, les mathématiques, les domaines d’expertise et la communication.

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