Votre Data
Scientist

Pour devenir Data Scientist, il est recommandé d'avoir un bagage académique solide, tel qu'une licence en mathématiques, informatique, économie ou statistiques, suivie d'un master spécialisé en data science, intelligence artificielle ou big data. Certaines universités, écoles de commerce et écoles d'ingénieurs proposent également des spécialisations en science des données. C'est notamment le cas de l'Université Paris Dauphine, de l'Université Paris-Saclay, de l'ESIEE, de l'ESSEC Business School, de Centrale Supélec et de l'École polytechnique.

Pour les personnes en reconversion professionnelle, il existe également des formations courtes et intensives, de quelques mois, en présentiel ou en ligne, avec des organismes comme Le Wagon, OpenClassrooms, Coursera ou DataCamp.

Outre ces formations initiales, le Data Scientist doit veiller à se former en continu afin de rester au fait des évolutions technologiques.

Un Data Scientist doit tout d'abord posséder de solides compétences techniques, en manipulation et analyse de données mais aussi en mathématiques appliquées, statistiques (modélisation, probabilités, algèbre linéaire…), programmation informatique (Python, R, SQL…), intelligence artificielle, machine learning (apprentissage automatique), deep learning (apprentissage profond) ou encore data mining. Il doit également être capable de comprendre les enjeux business de l'entreprise avec une vision à 360°, pour adapter les modèles algorithmiques aux réalités terrain.

Une capacité à vulgariser des notions techniques complexes et à faire preuve de pédagogie et d'écoute est également essentielle pour communiquer avec les équipes métiers. Enfin, le Data Scientist doit avoir un esprit analytique et critique, une très bonne capacité d'organisation, beaucoup de rigueur et un sens du détail prononcé.

Le taux journalier moyen (TJM) d'un Data Scientist oscille entre 600 € et 800 € par jour, en fonction de son expérience, de la nature des missions et de la localisation. Les profils seniors spécialisés en machine learning, deep learning, big data ou dans un secteur d'activité ciblé (santé, banques, énergie, e-commerce…) peuvent prétendre à des tarifs plus élevés, qui peuvent dépasser les 1 000 € / jour.

Voici quelques exemples de missions d'un Data Scientist :

• Collecter et organiser des données provenant de différentes sources ;
• Nettoyer, trier et fiabiliser les données exploitables ;
• Concevoir des algorithmes de machine learning ;
• Développer des modèles prédictifs et analytiques ;
• Identifier des tendances, comportements récurrents ou anomalies ;
• Réaliser des analyses statistiques approfondies ;
• Créer des tableaux de bord et visualisations de données ;
• Automatiser certains processus de traitements des données ;
• Optimiser les performances des modèles d'intelligence artificielle ;
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Outre nos consultants en Data Science, notre communauté de freelances regroupe aussi des Data Analyst. Ces derniers se chargent de sélectionner et d'exploiter les données les plus pertinentes pour aider l'entreprise dans sa prise de décision, identifier les tendances, mesurer les performances ou mettre en exergue des pistes d'amélioration. Il a pour rôle de transformer des données brutes en informations exploitables, via des supports visuels clairs (tableaux de bord, fichiers Excel…). Contrairement au Data Scientist, il n'intervient pas sur la création de modèles prédictifs complexes ou d'algorithmes d'intelligence artificielle.

Faire appel à un Data Scientist est particulièrement pertinent quand l'entreprise dispose d'un volume important de données, sans parvenir à les exploiter de façon efficace. Cet expert en science de données peut par exemple aider la société à :

• Optimiser sa stratégie marketing ;
• Anticiper les comportements clients ;
• Détecter les fraudes ;
• Améliorer les performances opérationnelles ;
• Personnaliser l'expérience utilisateur ;
• Réduire les coûts en identifiant les sources de gaspillage ;
• Prédire l'évolution de la demande et des ventes ;
• Évaluer les risques financiers ;
• Identifier de nouveaux segments de marché ou opportunités de croissance ;
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