Pour gérer et exploiter la multitude de données générées par chaque individu sur internet, les entreprises font appel à l’expertise du data scientist. L’interprétation qu’en fait ce professionnel de l’analyse de données est très stratégique pour la prise de décisions d’une entreprise. Ce niveau de responsabilités a un impact direct sur le salaire auquel peuvent prétendre les data scientists. Si ce métier t’intéresse, découvre ses missions, les compétences requises et surtout, le salaire d’un data scientist selon son niveau d’expérience, sa situation géographique et le statut qu’il occupe.
Qu’est-ce qu’un data scientist ?
Aujourd’hui, toutes les entreprises élaborent leurs stratégies autour des données dont elles disposent. Cela leur permet de renforcer la pertinence des produits ou solutions qu’elles proposent en les adaptant au maximum aux besoins de leurs cibles. Comprendre le comportement de leurs utilisateurs à travers l’analyse des “traces” qu’ils laissent en naviguant sur internet est essentiel aux entreprises pour opérer les évolutions nécessaires et convertir de nouveaux utilisateurs. Pour suivre à l’ évolution constante des données générées chaque jour par un individu, de nouveaux métiers ont vu le jour, comme celui de data scientist.
Ce dernier n’est autre qu’un expert en analyse de données. Sa mission principale consiste à analyser les données dont dispose une entreprise afin de leur donner du sens et d’en tirer des conclusions exploitables pour le développement stratégique de la société en question. Doté de réelles compétences techniques en machine learning, en big data et en analyse de données, le data scientist est responsable du croisement de l’ensemble de ces données, en plus de celles générées par d’autres canaux digitaux. C’est notamment en entrecroisant toutes les sources de données disponibles qu’un data scientist est en mesure de définir des tendances de consommation, le profil exact de sa cible et comprendre ses besoins.
Le data scientist supervise le data analyst. Très souvent, ces deux métiers se confondent puisqu’ils travaillent main dans la main sur des projets. Ensemble, ils vont traduire une problématique “business” en un cas statistique, puis proposer des recommandations pertinentes pour orienter la stratégie globale d’une entreprise. Ce qui différencie un data scientist d’un data analyst est l’approche “créative” indispensable à l’exercice du métier de data scientist. En effet, il élabore de nouveaux modèles et de nouveaux algorithmes pour traiter des données brutes qui ne peuvent être exploitables en l’état. Il dispose également d’une vision plus globale sur l’interprétation des données par rapport à la stratégie d’une entreprise.
De plus en plus d’entreprises font appel au data scientist afin de renforcer leurs prise de décisions et leurs stratégies. Bien souvent, ces professionnels travaillent pour de grandes entreprises dotées d’une grande influence sur le marché, des sociétés dans le e-commerce, des industries ou encore des entreprises dans le secteur médical ou de la finance. Lorsqu’une société recrute un data scientist, celui-ci est généralement directement rattaché à la DSI, (Direction des Systèmes d’Information) de l’entreprise pour laquelle il travaille.
Ses missions principales et annexes
Tu l’auras compris, le data scientist est le chef d’orchestre de toute la stratégie mise en place à partir des données collectées en entreprise. Pour mener à bien ses missions et orienter la prise de décision de la direction générale de la société pour laquelle il travaille, il réalise de nombreuses missions au quotidien qui nécessitent technicité et réflexion personnelle.
Les voici :
– réaliser une veille sur les nouvelles technologies et les plateformes de traitement de données existantes ;
– comprendre les problématiques business et les interpréter de manière analytique ;
– créer des tableaux de bord ;
– récolter l’ensemble des données dont dispose une entreprise via tous les canaux ;
– construire des algorithmes afin de traiter des données brutes et de les rendre exploitables ;
– modéliser les résultats d’analyse des données pour les rendre lisibles pour tous ;
– communiquer les recommandations et solutions auprès de la direction générale afin d’orienter la prise de décision ;
– anticiper les tendances et évolutions des données en élaborant des modèles prédictifs.
Les compétences et qualités requises pour ce poste
En vue du niveau de responsabilité confié au data scientist, tu te doutes bien que ce dernier doit disposer de certaines compétences et autres soft skills pour mener à bien ses missions. Tout d’abord, il doit connaître parfaitement plusieurs outils informatiques et autres logiciels pour manipuler les données rapidement et efficacement. Parmi eux, il y a :
– des outils de data management (SAP, Excel ou encore SAS) ;
– des outils de statistiques (Google Analytics, Omniture, etc.) ;
– des langages de programmation (R, Python, etc.) ainsi que leurs librairies ;
– des algorithmes d’apprentissage (Machine Learning, Deep Learning) ;
– des solutions de stockage (Google Cloud, AWS, etc.)
En plus d’être à la fois un mathématicien et un informaticien, le data scientist doit être force de proposition afin d’orienter les prises de décisions dans la bonne direction. Être organisé, ouvert d’esprit et rigoureux sont également des qualités requises pour occuper ce poste. Avoir un bon relationnel, maîtriser l’anglais à l’écrit comme à l’oral et un certain esprit d’analyse est primordial.
Le salaire moyen d’un data scientist selon son niveau d’expérience en France
Au vue des millions de données que génère chaque individu sur internet, le métier de data scientist est de plus en plus demandé dans les entreprises, tous secteurs confondus. Face aux nombreuses responsabilités qu’il occupe et au niveau d’expertise demandé dans les big data, il s’agit de la profession la mieux rémunérée parmi les salaires des métiers du big data. Toutefois, elle n’échappe pas à la règle : la fourchette salariale d’un data scientist varie selon son niveau d’expérience.
Le salaire d’un data scientist junior
En moyenne, en France, un data scientist junior gagne entre 40 000€ et 50 000€ brut par an, notamment lorsqu’il compte entre 2 et 5 ans d’expérience. Ensuite, il devient data scientist confirmé et touche en moyenne entre 55 000€ et 75 000€ brut chaque année.
Quid du data scientist senior ?
Après plus de 5 ans d’expérience dans la data science, on considère qu’un professionnel atteint le statut de senior. Ce dernier aura acquis suffisamment d’expérience pour développer des algorithmes d’analyse permettant une meilleure collecte de données. En moyenne, le salaire annuel d’un data scientist senior oscille entre 80 000€ et 180 000€ brut. Bien sûr, cette fourchette varie selon la situation géographique de l’intéressé ainsi que du type d’entreprise pour laquelle il travaille.
Le salaire d’un data scientist par pays
Les fourchettes salariales moyennes d’un data scientist qui exerce son métier en France ne sont pas tout à fait identiques à celles des pays voisins et à l’international. Si tu souhaites devenir data scientist et travailler à l’étranger, voici quelques destinations où la rémunération est plus qu’intéressante !
Le data scientist et son salaire en Suisse
Bien que la vie sur place soit chère, la Suisse est réputée pour offrir des prétentions salariales plus que généreuses. En moyenne, un data scientist junior, même s’il dispose de très peu d’expérience, peut facilement gagner 87 000€ brut par an. Une fois senior, il touche en moyenne 160 000€ brut par an.
Le salaire d’un data scientist aux USA
Le métier de data scientist est de plus en plus sollicité, et pas seulement en France. Selon une étude de l’US Bureau of Labor Statistics, les data scientists sont très recherchés dans les services de R&D (recherche et développement) scientifique, la conception et autres services des systèmes d’information ou encore dans le conseil en gestion scientifique et technique. Un data scientist qui travaille à New York gagne en moyenne 124 000 $ par an, à Washington 118 000 $ par an et en Californie, 129 000 $ chaque année.
Sa prétention salariale à Dubaï
Si Dubaï attire de plus de plus de Français pour sa qualité de vie, c’est aussi pour la rémunération des métiers émergents dans le big data. Un data scientist qui travaille au cœur du plus grand émirat des Émirats arabes unis, peut toucher jusqu’à 22 750 AED, soit environ 5 400€ par mois.
Le salaire moyen d’un data scientist qui travaille au Canada
Au Canada, un data scientist gagne en moyenne 82 000 $CA chaque année. Cela correspond à environ 57 000 € brut par an. Là encore, cette fourchette est susceptible de varier selon le type d’entreprise, la localisation ainsi que le niveau d’expérience.
Le salaire d’un data scientist en fonction de son statut
Combien touche un data scientist consultant ?
Il arrive très souvent que les data scientist exercent leur métier sous le statut de consultant. Ces derniers vont intervenir dans plusieurs sociétés en tant que prestataires externes afin de les accompagner dans l’analyse de leurs données et définir leur stratégie autour de celles-ci.
En moyenne, en France, un data scientist consultant touche 45 000€ brut par an. Un débutant gagne entre 35 000€ et 42 000€ brut chaque année tandis que les data scientist consultants les plus expérimentés sont rémunérés entre 45 000€ et 55 000€ brut par an.
Le data scientist freelance et sa rémunération
Selon Malt, une plateforme RH spécialisée dans le freelance, le tarif journalier moyen d’un data scientist tend à évoluer selon le niveau d’expérience qu’il aura acquis. Les freelances en analyse de données qui ont entre 0 et 2 ans d’expérience facturent en moyenne 320€ la journée. Le tarif journalier d’un data scientist confirmé (entre 2 et 7 ans d’expérience) est d’en moyenne 470€. Pour un data scientist expert avec plus de 7 ans d’expérience, il sera de 620€ en moyenne.
Quelles formations suivre pour toucher le salaire d’un data scientist ?
Toutes ces informations t’ont donné envie de devenir data scientist ? C’est une excellente nouvelle ! Pour t’aider dans ton orientation, voici quelques exemples de formations post-bac que tu peux suivre afin de te spécialiser dans la data science. Si tes premières années seront assez généralistes (informatique, big data, etc.), tu te spécialiseras d’année en année.
Quelques cursus niveau bac+3 qui forment au métier de data scientist :
– licence informatique ;
– but informatique ;
– licence professionnelle métiers du décisionnel et de la statistique ;
– licence professionnelle système d’information et gestion de données ;
– licence professionnelle big data ;
– licence professionnelle gestion et traitement informatique de données massives.
Une fois que tu auras validé une formation niveau bac+3 dans l’informatique et/ ou la gestion de données, tu pourras t’orienter vers l’un de ces cursus niveau bac+5 pour te spécialiser et devenir data scientist :
– master mathématiques et informatique data science ;
– mastère Spécialisé (MS) en big data ;
– master informatique option big data décisionnel et apprentissage ;
– master of sciences (MSc) data sciences & business analytics ;
– master informatique option intelligence artificielle ;
– diplôme d’ingénieur avec spécialisation big data ;
– master mathématiques appliquées et statistiques ;
– master informatique option machine learning and data mining ;
– master mathématiques et applications.
Quelle est la différence entre un data analyst et un data scientist en France ?
Un data analyst et un data scientist ont des compétences similaires, mais ils ont des rôles et des responsabilités différents. Un data analyst est principalement responsable de la collecte, de l’organisation et de l’analyse des données. Ils utilisent des outils statistiques pour comprendre les tendances et les relations dans les données et ils produisent des rapports et des visualisations pour communiquer leurs découvertes aux décideurs. Leur travail est principalement basé sur l’analyse descriptive, c’est-à-dire qu’ils expliquent ce qui s’est passé dans les données.
Un data scientist, quant à lui, a une plus grande variété de responsabilités, qui incluent la collecte et l’analyse de données, mais également la construction de modèles prédictifs et la mise en œuvre de solutions basées sur les données. Ils ont une expertise plus large en matière de statistiques, de mathématiques, d’apprentissage automatique et d’informatique. Leur travail est basé sur l’analyse prédictive, c’est-à-dire qu’ils prédisent ce qui pourrait se passer dans les données.
En résumé, un data analyst s’occupe principalement d’analyser les données passées pour comprendre ce qui s’est passé, tandis qu’un data scientist utilise ces informations pour prédire l’avenir et prendre des décisions en conséquence. Tout cela influence fortement le salaire du data de manière générale.
