5 faits à connaître sur les data scientists

L’explosion du big data a participé à la naissance de nouveaux métiers. Parmi ces métiers on compte les data scientist. Ils sont au cœur de la gestion des masses de données récoltées et traitées par les entreprises.

En quelques années les données ont envahi le monde. Derrière cette "invasion" se cachent des métiers très spécifiques et porteurs d’avenir. Parmi ces métiers liés aux data, on retrouve bien entendu des postes plutôt courants comme les chefs de projets et d’autres plus spécifiques : chief data officer, architecte big data, data miner, business intelligence manager ou encore data scientist. Dans cet article, nous nous intéresserons au data scientist. Nous n’allons pas vous parler des langages informatiques appréciés dans la profession (Python, Java, JavaScript...) mais de choses moins techniques mais tout aussi intéressantes.

Tout d'abord, c'est quoi un Data Scientist ?

C'est LA question ! Qu’est-ce qu’un data scientist ? Pour faire bref, un data scientist a pour missions principales le traitement de la donnée collectée et la conception des algorithmes permettant de faciliter la prise de décision à plusieurs niveaux (fixer le prix d’un nouveau produit, comprendre le meilleur moment pour s’attaquer à un marché, anticiper les besoins humains, faciliter l’expérience utilisateur…).

1. Qui était le premier data scientist ?

En 2011, lors d’une conférence, John Rauser, un ancien data dcientist chez Amazon, Pinterest et Snapchat, a évoqué un certain Tobias Mayer. Il s’agit d’un scientifique du XVIIIème siècle. Lors de ses recherches concernant l’orbite lunaire, il a effectué 27 observations et a recueilli un grand nombre de données. C’est le premier cas recensé de "big data".

Vidéo de John Rauser expliquant le travail de Tobias Mayer

2. Un métier nouveau

L’explosion du big data au début des années 2010 a participé à la création de nouveaux métiers. Ces métiers se sont avérés essentiels afin de miner, d'organiser et d’affiner toutes les données collectées. Le data scientist fait donc partie de ces nouveaux métiers. Voyez par vous-même les tendances de recherches sur Google pour les termes "big data" et "data scientist" en France depuis 2004. 

Intérêt pour le terme "big data" sur Google depuis 2004 Intérêt pour le terme "data scientist" sur Google depuis 2004

3. Comment devenir data scientist ?

Pour être data scientist, avoir un master est le minimum requis. En 2016, 46% des data scientist disposaient au moins d’un master et 32% d’entre-eux d’un doctorat. Les études en informatique, mathématiques et statistiques sont les plus courantes. De plus, certaines qualités humaines sont nécessaires. Un data scientist se doit d’être curieux et ouvert aux autres.

Curieux, car il doit toujours déceler la donnée la plus pertinente et savoir s’adapter à toutes sortes de milieux. Être ouvert aux autres, car il est au centre d’un processus de réflexion. L’écoute et la communication lui permettent de comprendre les besoins et de partager aisément ces observations.

En 2014, le gouvernement a lancé le "plan Big Data", ainsi près de 40 formations autour des data se sont développées dans le pays.

4. Le salaire d’un data scientist

Une chose est sûre et certaine : les talents sont rares. Selon datarecruitement.fr et indeed.fr, le salaire d’un data scientist, aujourd’hui, tourne autour des 43-44 000 euros par an pour un junior. Il y a une véritable pénurie de talents dans le secteur des data. Les candidats au poste de data scientist sont donc en position de force dans les négociations d’embauche. Cela dit le “plan big data" lancé par le gouvernement a donné un coup de fouet sur la formation et il est fort à parier que d’ici quelques années cette tendance à la pénurie va s’infléchir.

5. Un métier peu féminin

30% des data scientist sont des femmes (2014) ! Ce chiffre en dit long sur le secteur de l’informatique. Cette disparité s’observe dès la période de formation, on estime que 80% des étudiants en école d’informatique sont des hommes. Cette répartition asymétrique homme-femme existe également outre-Atlantique, en effet, seulement 30% des professionnels de la donnée aux USA seraient des femmes (2019). Pourtant de 1965 à 1985 le pourcentage d’étudiantes en informatique est passé de 5% à 30% au MIT (Massachusetts Institute of Technology) ! En France la première thèse en informatique a été soutenue par une femme en 1961, par Marion Créhange (qui n’a malheureusement pas de page Wikiépdia) ! Aux USA, la première thèse en informatique a également été soutenue par une femme, en 1965, par Mary Keller  !