Le métier de Data Scientist est une fonction clé dans le domaine de l'informatique et de l'analyse des données. Voici un aperçu détaillé de ses principales responsabilités, compétences requises et tâches quotidiennes :
Responsabilités :
- Collecte des données : Rassembler des ensembles de données provenant de différentes sources, qu'elles soient structurées ou non structurées.
- Nettoyage des données : Traiter les données pour en garder l’essentiel et garantir une qualité et fiabilité des résultats.
- Analyse exploratoire des données (EDA) : Examiner les données à l'aide de techniques statistiques et de visualisation pour découvrir des tendances, des schémas et des relations cachées.
- Modélisation prédictive : Développer et mettre en œuvre des modèles statistiques et algorithmiques pour prédire des événements futurs ou des comportements basés sur les données historiques.
- Machine Learning : Utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs, de classification, de clustering, etc.
- Deep Learning : Travailler avec des réseaux de neurones profonds pour des tâches complexes telles que la reconnaissance d'images, la traduction automatique, etc.
- Interprétation des résultats : Analyser les résultats des modèles et les présenter de manière compréhensible aux parties prenantes non techniques.
- Optimisation des modèles : Améliorer continuellement les performances des modèles en ajustant les paramètres, en explorant de nouvelles techniques et en utilisant des ensembles de données supplémentaires.
- Développement d'outils et de pipelines : Créer des outils automatisés et des pipelines de traitement des données pour faciliter le flux de travail d'analyse.
- Collaboration interdisciplinaire : Travailler en étroite collaboration avec des équipes interdisciplinaires, notamment des ingénieurs logiciels, des analystes commerciaux et des experts en domaine, pour résoudre des problèmes complexes.
Compétences requises :
- Maîtrise des langages de programmation : Connaissance approfondie de langages comme Python, R, SQL, et parfois Java ou Scala.
- Statistiques et mathématiques : Compréhension approfondie des concepts statistiques et mathématiques sous-jacents aux techniques d'analyse de données et d'apprentissage automatique.
- Apprentissage automatique et Deep Learning : Expérience pratique avec des bibliothèques et des frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.
- Big Data : Familiarité avec les technologies de traitement et de stockage de données distribuées telles que Hadoop, Spark, etc.
- Visualisation des données : Compétences en visualisation de données à l'aide d'outils tels que Matplotlib, Seaborn, Plotly, etc.
- Communication : Capacité à communiquer efficacement les résultats d'analyse et les recommandations aux parties prenantes non techniques.
- Curiosité et créativité : Capacité à explorer de nouvelles approches et à résoudre des problèmes complexes de manière innovante.
- Gestion de projet : Aptitude à gérer plusieurs tâches simultanément et à respecter les délais.
- Éthique : Compréhension des enjeux éthiques liés à la collecte, au stockage et à l'utilisation des données.
Tâches quotidiennes :
- Nettoyage et préparation des données.
- Analyse exploratoire des données pour identifier des tendances et des modèles.
- Développement, formation et évaluation de modèles d'apprentissage automatique.
- Réalisation de tests et de validations croisées pour évaluer la performance des modèles.
- Présentation des résultats aux parties prenantes.
- Collaboration avec d'autres membres de l'équipe sur des projets interfonctionnels.
Aspect financier :
Le salaire pour un junior est d’environ 40 000€ à 60 000€ par an.
Et pour un senior le salaire est d’environ 70 000€ à 120 000€ par an.
Pour gagner en expérience, il est évidemment essentiel de réaliser plusieurs stages pendant le cycle de formation mais si possible de réaliser aussi un contrat en alternance.
Études :
Un diplôme de niveau master ou doctorat en informatique, en statistiques, en mathématiques appliquées, en science des données ou dans un domaine connexe est généralement requis. Une expérience pratique avec des outils et des techniques d'analyse de données est également essentielle.
En résumé, le métier de Data Scientist exige une combinaison de compétences techniques, mathématiques et de communication, ainsi qu'une passion pour l'exploration des données et la résolution de problèmes complexes.
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