Pourquoi le data scientist est un métier tant recherché ?
Faisant partie des métiers IT, le data scientist a pour mission principale d’analyser une énorme quantité de données. Il est le spécialiste des chiffres et son travail facilite la prise de décisions importantes. Autant de raisons qui poussent les entreprises à recruter ce profil rare malgré le développement des technologies informatiques et numériques.
Le big data : un océan de données plein d’opportunités
Le contexte aujourd’hui est entièrement favorable pour le métier de data scientist à tel point que son employabilité atteint les sommets. Secteur bancaire, de l’immobilier, de l’e-commerce ou encore de l’assurance, tous ne peuvent plus ignorer le potentiel du big data. Si depuis longtemps ce dernier était un levier de croissance des grands groupes, il l’est aussi désormais pour les PME, et même les start-ups. Plus de 50% de ces données sont dites obscures (dark data) et nécessitent d’être traitées et organisées. À partir du moment où elles sont structurées, ces données ont tout de suite des valeurs ajoutées, notamment pour identifier des opportunités commerciales.
Ce n’est pas tout, elles peuvent aider dans la prise de décision en interne ou dans la création de nouveaux services. Une grande partie du big data 19% est considérée comme stratégique pour le business tandis, que le reste est obsolète ou inutile. Le recours à un data scientist apparaît comme une voie inéluctable afin de tirer le meilleur des données inexploitées. Grâce à sa formation polyvalente dans l’informatique et les nouvelles technologies, il est parfaitement en mesure de gérer et organiser les quantités massives de données. Concrètement, il va mettre en place des processus automatiques après une phase d’analyse afin d’exploiter les données à l’aide d’une interface.
Le data scientist : de multiples compétences très recherchées
Conscient du potentiel des métiers IT, beaucoup veulent devenir data scientist. Il faut savoir que tenir ce poste nécessite plusieurs compétences poussées en informatique, mais également en mathématiques et en statistiques appliquées. Ce sont les bases, si on peut le dire, pour espérer travailler pour les grandes filiales. La maîtrise des outils d’analyse SAS, le logiciel R ou Python pour coder à l’aide des langages de programmation. Tout se complète pour pouvoir modéliser les données et concevoir des algorithmes de machine learning. Conscient du boom de ce métier, chaque université privée propose aujourd’hui le cursus universitaire pour devenir data scientist. De nombreuses formations spécialisées ont aussi vu le jour dans ce sens.
Parmi les premiers diplômes, le premier cycle ingénieur en informatique (Licence) reste la porte d’entrée pour aspirer à ce métier. Le niveau bac+3 est loin d’être suffisant et il est nécessaire de poursuivre jusqu’au dernier cycle. Par ailleurs, de plus en plus d’entreprises privilégient les soft skills pour recruter un data scientist en interne. On peut notamment citer la capacité à communiquer avec les autres équipes, l’esprit critique, le sens des affaires et la créativité. Il faut d’ailleurs préciser que l’expert en données peut être rattaché à tous les départements d’une société : service marketing, service opérationnel, production, ressources humaines, etc.
