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Fiche métier

Data
Scientist

Un métier bien mystérieux, avec LE mot magique, celui dont tout le monde parle : data. Un mot obscur et excitant, stressant et prometteur, mais surtout qui génère de nouveaux challenges et de nouveaux métiers, dont celui de Data scientist. Un geek doté de compétences marketing.

DataScientist

Contexte

Data. On parle donc d’un ensemble immense de données brutes stockées dans un data center. Ces données, il faut les traiter, les analyser, les faire parler pour en tirer des applications marketing, commerciales, de services, de fidélisation des clients, etc. C’est là que le ou la Data scientist intervient pour donner du sens et de la valeur à ces données. Un petit mais parfait mélange de marketing, d’études statistiques et d’informatique au programme de ce métier qui a le vent en poupe et de belles années devant lui.

Le métier de Data scientist

Le terme a été créé par deux ingénieurs de chez Facebook et LinkedIn, en 2008. Il a depuis fait école et a été élu « métier le plus sexy du XXIe siècle » par la Harvard Business Review. Rien que ça !
Le ou la Data scientist est un.e spécialiste de la science des données. Il ou elle analyse les datas (concernant les clients, les prospects, les employés, etc.) que l’entreprise récupère par différents canaux et la restitue sous forme de prospective, de conseils, d’améliorations du produit, du service, de la formation en interne, de l’efficacité de l’entreprise, de sa performance. Il ou elle part généralement d’une problématique et définit les données dont l’entreprise aurait besoin pour la résoudre.

Les missions du ou de la Data scientist

Les missions du ou de la Data scientist se décomposent en 4 axes :
– Tout d’abord, il faut que le ou la Data scientist comprenne la problématique marketing, marché, commerciale, fidélisation clients, RH, etc.
– Dans un second temps, il faut qu’il ou elle trouve une modélisation statistique pour répondre à la problématique.
– Ensuite, il faut déterminer quelles sont les données pertinentes dont il ou elle a besoin (déjà existantes ou à récupérer via différents canaux, à consolider, modifier, etc.).
– Il ou elle doit ensuite analyser les données et restituer les résultats, de façon à ce qu’ils répondent à une stratégie (le plus souvent commerciale). Les Big data sont devenues Smart data.

La place du ou de la Data scientist dans l’organisation

Pas évident pour le ou la Data scientist, à la croisée de plusieurs métiers, d’avoir une place bien définie dans l’organisation de l’entreprise.
Selon la société et surtout le service qui pilote le projet big data de l’entreprise, il ou elle peut être rattaché.e à la direction marketing, à la direction des systèmes d’information, ou bien même à la direction financière !
Mais il ou elle travaille souvent en transversal avec les différentes directions d’une entreprise et est amené.e à collaborer avec des informaticiens, des statisticiens, des data analysts, des data miners, mais aussi des Directeurs marketing, des Chefs de produits, des Webmarketers, etc.

Les aptitudes & compétences

Le ou la Data scientist n’est pas simplement un.e statisticien.ne, c’est aussi un.e technicien.ne puisque devant utiliser les outils informatiques mis à sa disposition, éventuellement en proposer d’autres et surtout, toujours agir dans une perspective d’amélioration de la performance et de la rentabilité de l’entreprise. Il ou elle a donc des compétences en maths, en statistiques, en modélisation, en analyse de données, mais également en informatique. Surtout, il ou elle possède aussi un bon sens des affaires, de réelles compétences en marketing et une bonne aptitude à la communication. Il faut être « orienté.e client et business » et privilégier la connaissance de l’utilisateur final.

La formation

Il y a encore quelques années, aucune formation spécifique n’existait pour le poste de Data scientist. Les universités américaines ont lancé les leurs en premier et désormais les écoles françaises suivent le mouvement.
On peut ainsi citer l’ENSAE Paris Tech, Télécom Paris Tech, Télécom Nancy ou l’INP et GEM de Grenoble. Ces formations recrutent après un cursus universitaire ou d’ingénieur en mathématiques, en statistiques ou en informatique. On peut également citer la chaire ESSEC/Accenture en Strategic Business Analytics ou la formation de 40 heures proposée par HEC à ses étudiants en MBA, en partenariat avec IBM.
Pour une première approche de l’activité, vous pouvez également tenter un MOOC sur le site du MIT, de Coursera ou de Big Data University.

Le salaire du ou de la Data scientist

Pour un Data scientist qui sort de l’école, on part généralement autour de 38 000 euros en salaire annuel fixe brut. Au bout de 3 ans, les salaires peuvent atteindre 45 000 euros, voire plus car la progression est rapide en raison de la rareté des profils et des gains que le métier apporte à l’entreprise. Souvent, une partie variable s’ajoute au salaire fixe.
Aux Etats-Unis, le salaire moyen annuel est de 89 000 dollars et peut facilement dépasser les 100 000 dollars au bout de quelques années.
Nos études et statistiques nous ont permis de réaliser une grille de salaire, à consulter ici « Combien je vaux ».

L’avis d’Elaee

Il s’agit d’un nouveau métier passionnant et très évolutif. Le ou la Data scientist doit faire preuve d’une appétence pour l’informatique, les statistiques mais également le marketing : un équilibre difficile à trouver ! Alors, si vous êtes un.e geek passionné.e de chiffres mais avec une âme de marketer, vous avez de l’or dans vos doigts !

 

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