Salaire data scientist

Comment devenir data scientist : compétences, formation, études...

Le data scientist est une personne clé dans la gestion et l'analyse de données massives. À la fois analyste, informaticien, manager, observateur et statisticien, il collecte des données issues de nombreuses sources pour les étudier et formuler ses conclusions à ses clients. Bien plus qu'un analyste, ses missions sont très vastes et concernent l'ensemble de la gestion et de l'analyse des données. Son rôle débute par l'exploration, la collecte et la comparaison d'une multitude de données provenant de sources diverses. Il analyse et fait parler ces données grâce à des outils de statistiques. Ses conclusions permettent d'extraire des indicateurs clés qu'il transmet à ses clients. Grâce à ces indicateurs, il identifie les tendances et relève les problèmes de fonctionnement de ses clients. Il devient alors un conseiller pour l'entreprise puisqu'il propose des nouveaux axes à suivre, des modes de fonctionnement à adopter pour améliorer la performance de l'entreprise de ses clients.

Data scientist : les compétences

Le Data Scientist doit maîtriser l'extraction et l'interprétation de volumes de données complexes. Outre une rigueur mathématique, il doit impérativement maîtriser Python ou R, ainsi que des frameworks de Machine Learning. Une expertise en SQL et une connaissance des environnements Cloud sont aujourd'hui essentielles. Ce profil hybride allie programmation technique et vision business pour traduire les données en leviers stratégiques. La maîtrise de l'anglais technique reste un prérequis pour évoluer dans cet écosystème globalisé.

Niveau d'étude : Bac+5 (Master ou Diplôme d'Ingénieur)

Bac conseillé : Bac général avec spécialité Mathématiques, Sciences de l'Ingénieur ou NSI

Data scientist : la formation

Pour devenir expert en analyse de données, plusieurs parcours existent :

• Data Science et Business Analytics (ESSEC/Centrale)
• Mastère spécialisé Data Science & AI : gestion et analyse des données massives.
• Master IA et Ingénierie des Données : spécialisation algorithmique et Deep Learning.
• Master Systèmes décisionnels : architecture et optimisation.
• Certification Data Scientist & Deep Learning : idéal pour la formation continue ou les bootcamps.

Data scientist : exemples de cursus

• École Polytechnique (Parcours Data Science)
• ENSAE Paris (Économie, Statistiques et Data Science)
• Télécom Paris (Ingénierie des données et IA)
• Université Paris-Dauphine (Master MIAGE ou Big Data)
• ISUP (Statistique appliquée)