Qu’est-ce qu’un Data Scientist en 2022 ? Tout savoir sur l’évolution du métier

Qu'est-ce qu'un Data Scientist en 2022 ? En quoi consiste ce métier, et comment a-t-il changé depuis son apparition ? Quelles seront les futures tendances ? Comment se former pour exercer cette profession ? Découvrez toutes les réponses à vos questions sur le futur de la Data Science.

En 2011, Harvard Business Review qualifiait le métier de Data Scientist de  » sexiest job of the 21st century «  (métier le plus sexy du 21ème siècle). Depuis lors, ce rôle clé de la Data Science est sous le feu des projecteurs.

Les entreprises s'arrachent les scientifiques des données, et de nombreuses personnes souhaitent exercer cette profession. Toutefois, depuis cette époque, l'eau a coulé sous les ponts.

À l'aube de 2022, le métier de Data Scientist est-il toujours aussi  » sexy  » ? Comment a-t-il évolué au fil de la décennie ? Et quelles tendances se dessinent pour le futur ?

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Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?

La Data Science consiste à analyser des données grâce à des algorithmes, dans le but d'en extraire des informations pertinentes. Il est ensuite possible de s'appuyer sur ces informations pour prendre de meilleures décisions, résoudre des problèmes ou découvrir des opportunités.

Grâce aux nombreux avantages qu'elle apporte, la science des données est aujourd'hui utilisée par de nombreuses entreprises de tous les secteurs. Cette pratique est tout simplement devenue incontournable pour rester compétitif face à la concurrence.

Le Data Scientist est l'un des principaux rôles de cette discipline. Cet expert est capable d'exploiter les données pour résoudre les problèmes d'une organisation et l'aider à atteindre ses objectifs.

Après avoir cerné un problème au sein de l'entreprise, le Data Scientist détermine comment le résoudre grâce aux données. Il génère une hypothèse, et collecte les données requises pour mener à bien le projet. Il mène ensuite son analyse, modélise les données, et déploie son modèle. À l'issue de l'analyse, il présente ses découvertes aux décideurs de l'entreprise sous forme de visualisations telles que des graphiques ou des diagrammes.

Le Data Scientist n'est pas le seul rôle de la Data Science. Il coopère avec les autres experts de son équipe, comme le Data Analyst ou le Data Engineer.

Quelles sont les qualités du Data Scientist ?

Comme de nombreuses personnes, vous êtes probablement tenté par le métier de Data Scientist. Toutefois, il convient de s'assurer que cette profession correspond à votre personnalité et à vos ambitions.

Un Data Scientist est avant tout une personne passionnée par les chiffres et les mathématiques. Cet expert est attiré par les statistiques et les probabilités, et son esprit est tourné vers la résolution de problèmes.

Il est doté d'une curiosité naturelle, aime s'interroger et remettre en question. De même, ce spécialiste doit être capable de mener des recherches approfondies pour découvrir tous les secrets dissimulés dans les données.

Enfin, le scientifique des données est doué d'un talent pour la communication et pour la narration. C'est ce qui lui permet de partager les résultats de ses travaux sous forme de visualisations pertinentes et compréhensibles, même avec les profils non techniques de l'organisation.

Quelles sont les compétences requises pour devenir Data Scientist en 2022 ?

Les Data Scientists sont très recherchés en entreprise, et la demande dépasse encore largement l'offre. Toutefois, le nombre de spécialistes augmente et la compétition s'accroît pour l'accès aux meilleurs postes. Il est désormais nécessaire de maîtriser un large portefeuille de compétences.

Tout d'abord, le professionnel doit savoir manier les principaux outils de la Data Science. Il doit notamment connaître le langage de programmation Python et ses différentes bibliothèques comme Pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn. Les langages R et Julia sont aussi très utilisés en Data Science.

Les différentes techniques d'exploration des données n'ont pas de secret pour lui, au même titre que les statistiques. Cet expert connaît aussi les outils de Big Data tels que Spark, Hadoop, MongoDB ou BigQuery. Il sait aussi exploiter SQL, le langage de manipulation des bases de données. Le Data Scientist manie aussi différents outils et techniques de Data Vizualisation tels que Tableau et ToucanToco, Looker ou encore Matplotlib.

Le Machine Learning est une autre composante importante de ce métier, notamment pour l'analyse de données non structurées. L'expert connaît les principaux algorithmes et sait quand et comment les utiliser pour mener à bien sa mission. Les frameworks comme TensorFlow, PyTorch et Keras sont de plus en plus exploités. Il maîtrise aussi le Feature Engineering et sait travailler avec des données de texte et d'image.

Les Data Scientists sont désormais souvent amenés à exploiter les technologies d'intelligence artificielle comme le Deep Learning et la Vision par Ordinateur, ou encore le Traitement Naturel du Langage. Ces techniques doivent donc être maîtrisées sur le bout des doigts.

Enfin, développer des modèles de Data Science n'est plus suffisant. Le Data Scientist doit être capable de déployer ces modèles et de les mettre en production.

Quel est le salaire du Data Scientist ?

Afin de s'entourer des meilleurs Data Scientists, les entreprises sont prêtes à proposer des salaires mirobolants. C'est l'une des raisons pour lesquelles ce métier est considéré comme l'un des plus attrayants de cette décennie.

En France, le salaire moyen d'un Data Scientist s'élève à 45 137€ par an selon Glassdoor. Il oscille entre 36 000 euros et 60 000€ pour les profils les mieux rémunérés. Avec quelques années d'expérience, la rémunération peut augmenter rapidement.

Choisir cette vocation offre aussi l'opportunité de voyager et de vivre à l'étranger, puisque la Data Science est exploitée par les entreprises du monde entier. En Europe, les salaires sont similaires en Allemagne (55 000€ par an) et en Angleterre (58 000 euros par an). En revanche, si vous rêvez du soleil d'Espagne, sachez que le salaire moyen du Data Scientist descend à 34 000€ par an.

Aux États-Unis, le scientifique des données touche en moyenne 117 212 $ par an. C'est l'un des pays où la rémunération atteint des sommets, mais il convient de souligner que le coût de la vie est également plus important.

Bien évidemment, le salaire proposé dépend de l'expérience, de l'entreprise, de son secteur, et du niveau de responsabilité du poste. Il est donc essentiel de passer en revue les offres d'emploi pour choisir celle qui vous convient.

Opportunités d'emploi de Data Scientist

Selon le Bureau of Labor and Statistics (BLS) des États-Unis, le nombre d'offres d'emploi de Data Scientists va augmenter de 15% entre 2019 et 2029. Dans toutes les industries, les entreprises recherchent des professionnels qualifiés.

Ceci concerne aussi bien les plus grandes organisations du monde comme Google, Microsoft ou Amazon que les petites entreprises. Un Data Scientist débutant peut donc débuter sa carrière dans le secteur de son choix.

Les tendances pour le futur

Le métier de Data Scientist évolue au fil des années. Quels sont les changements à prévoir, les tendances à venir ?

Tout d'abord, on assiste à l'essor du  » Citizen Data Scientist « . Les outils de science des données sont devenus plus simples d'accès, et des algorithmes sont prêts à l'usage pour une large variété d'applications spécifiques. Les solutions clé en main se multiplient, et l'automatisation gagne aussi du terrain.

Par conséquent, la Data Science n'est plus réservée uniquement aux profils les plus techniques et aux experts en Machine Learning. Elle se démocratise, et s'ouvre peu à peu aux différents rôles de l'entreprise. L'analyse de données prédictive est accessible à tout un chacun, et les Data Scientists quant à eux peuvent se focaliser sur des tâches plus complexes.

En parallèle, on peut s'attendre à une spécialisation des Data Scientists. Afin de tirer leur épingle du jeu, les professionnels peuvent choisir de concentrer leurs efforts sur un domaine d'activité ou une technique en particulier. Par exemple, les domaines de la cybersécurité ou de la santé et les techniques de Machine Learning ou de visualisation de données.

Les Data Scientists vont par ailleurs se rapprocher davantage de leurs entreprises et de leurs secteurs d'activité. Ceci permettra de poser aux données des questions plus pertinentes, et de mieux comprendre les enjeux et objectifs.

Enfin, on peut anticiper une multiplication des sources de données. Les technologies du numérique continuent à se développer, et génèrent des volumes de données toujours plus vastes. Le Data Scientist pourra puiser dans ces ressources, mais devra aussi apprendre à mieux sélectionner les données à exploiter.

Comment devenir Data Scientist ?

Il existe différentes méthodes pour devenir Data Scientist. Vous pouvez opter pour un cursus universitaire traditionnel, ou pour une formation en ligne de type BootCamp intensif permettant d'acquérir des compétences très rapidement.

Si vous êtes déjà professionnel en activité, il existe aussi des Formations Continues. Ce type de programme vous permettra d'apprendre le métier tout en continuant à travailler. À l'issue du parcours, vous serez en mesure d'apporter un nouveau savoir-faire à votre entreprise ou de vous reconvertir en tant que Data Scientist.

En France, Dauphine Executive Education propose par exemple la formation continue Executive Master Statistique & Big Data. Ce parcours permet de se former aux métiers de la gestion des données massives, et notamment Data Scientist. Il s'agit d'une formation spécifiquement conçue pour des professionnels en activité, disposant d'un diplôme de niveau bac+3 en mathématiques ou équivalent.

Le programme est composé de 300 heures de cours, réparties sur 17 mois et divisées en trois modules. Les cours ont lieu chaque mardi soir de 18h à 21h, et un jeudi complet par mois. En amont de la prochaine rentrée prévue en février 2022, vous pouvez découvrir cette formation lors de la réunion d'informations du 9 novembre 2021. Elle aura lieu à 18h30, à l'Université Paris Dauphine-PSL.

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