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On vit actuellement l’ère du big data où un nombre incalculable de données circule tous les jours. Et naturellement, les métiers de la data comme le data scientist ont vu le jour. C’est d’ailleurs un profil très recherché et fortement demandé depuis 2017 par les entreprises.

Zoom sur l’importance du métier de data scientist

Dans plusieurs secteurs comme l’e-commerce et la banque, le big data est un levier de croissance important. C’est la clé vers le développement de ses activités étant donné que les données sont comme une mine d’or. Mais elles doivent être analysées de plus près puisque plus de la moitié sont des données obscures (dark data), près de 20% seulement sont des données stratégiques. Pour les restes, ce sont des informations redondantes et inutiles. En ce sens, le métier de data scientist est plus que jamais nécessaire. Son rôle est de faire l’analyse et traitement de données, et ce, peu importe dans quelle branche il est rattaché (marketing, RH, production, etc. )

Ensuite, il doit créer des modèles prédictifs en construisant des algorithmes pour une intelligence artificielle à partir des données recueillies, analysées et traitées. Ses objectifs sont souvent multiples : faire des projections de ventes, obtenir des probabilités de réussite dans le cadre d’un lancement d’un nouveau produit, analyser la performance de production et bien d’autres. Concrètement, le data scientist transforme les problématiques de business d’une entreprise en données mathématiques et statistiques pour prendre les meilleures décisions. Et pour développer des solutions algorithmiques, il aura besoin de plusieurs compétences techniques avancées. Beaucoup confondent le métier de data scientist avec celui du data analyst ou du data engineer. Les parcours et les formations sont tout à fait différents.

Ce qu’il faut faire pour devenir un excellent data scientist

Pour décrocher un job en tant que data scientist, il faut obligatoirement avoir les compétences requises. Entre autres, le candidat doit avoir un grand sens de l’organisation, surtout avec les millions de données à traiter. Les compétences mathématiques et statistiques ne sont plus à citer. Mais la plupart des recrutements se fondent aujourd’hui sur les softs skills. Ces derniers sont obtenus uniquement via une formation data scientist. Elle peut être dispensée par les écoles d’ingénieurs, des écoles en ligne ou encore des universités. D’ailleurs, il faut généralement un BAC+ 4 ou 5 pour prétendre être un data scientist.

Les contenus des différentes formations peuvent être différents d’un centre de formation à un autre. Dans tous les cas, elles se portent essentiellement sur l’informatique, les sciences sociales, les statistiques, les mathématiques et l’économie. Ceci étant dit, il est tout à fait possible de suivre une formation diplômante spécialisée pour performer dans le big data. C’est en plus une façon intelligente de rendre unique son profil parmi tant d’autres data scientist et prétendre à un salaire plus intéressant. Aussi, il ne faut pas hésiter à faire des stages en big data dans différentes entreprises dès l’obtention de son diplôme.