Chief data scientist
Métier de Chief data scientist : toutes les informations
Le data scientist est un spécialiste pour gérer et analyser les « big data ».
SES MISSIONS
+ Récupérer et analyser les données.
+ Élaborer des algorithmes.
+ Mettre en place des modèles prédictifs.
+ Modéliser les données pour l’entreprise.
SES QUALITES
+ Sens de l’organisation
+ Rigueur
+ Sens de l’écoute
SON SALAIRE
45K€ en junior (1-3 ans)
60-65K€ en confirmé (3-5 ans)
120K€ en senior (+ de 6 ans)
Quel est le rôle d’un Chief data scientist ?
Littéralement, le poste de data scientist indique celui qui s’occupe des données au sein de l’entreprise. En pratique, il tient de plus grandes responsabilités. En effet, il collecte et traite plusieurs informations voire des millions.
Concrètement, le data scientist interprète les données pour qu’elles puissent servir aux dirigeants de l’entreprise.
Il s’agit d’un poste stratégique puisque les enjeux sont énormes. En effet, il intervient dans un contexte de concurrence sur le marché.
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Le data scientist communique à l’organe de direction des statistiques fiables pour que celle-ci puisse prendre les bonnes décisions. Son champ d’intervention est particulièrement large. Il se charge de toutes les données de l’entreprise. Notamment celles concernant la production, le marché et le comportement des prospects.
Ainsi, le data scientist éclaire la direction grâce aux indicateurs qu’il fournit. Avec ses prédictions concernant le marché, il oriente celle-ci vers les investissements intéressants.
- Ses missions
La principale mission du data scientist consiste à analyser les données les mettre au service de l’entreprise. Elles seront traitées et étudiées en suivant les lignes directrices de l’employeur.
Le data scientist récupère les données concernant la production de la structure et ses ventes pour les analyser. Il élabore également des algorithmes pour un meilleur ciblage. C’est aussi lui qui mettra en place des modèles prédictifs. Ces derniers serviront à anticiper les tendances dans le domaine d’activité de l’entreprise.
Les données à l’état brut ne sont pas exploitables au niveau de la production. Aussi, le data scientist les modélise pour qu’elles puissent servir à l’entreprise. Cette interprétation se fait de différentes manières. Le data scientist peut utiliser un tableau de bord ou un logiciel de traitement des données.
- Formations
Le poste de data scientist requiert un cursus au sein d’une école d’ingénieur, de statistique ou d’informatique.
Les recruteurs exigent également une expérience d’au moins 4 ans dans le domaine de l’analyse des données ou du datacenter.
Il faut savoir que les formations spécialisées pour ce poste sont encore rares.
- Ses compétences
Le poste d’un data scientist exige des compétences techniques notamment dans la programmation informatique. Il doit également être apte à comprendre les structures des données.
Voici les principales compétences attendues pour le poste :
- Il doit maîtriser les algorithmes et la gestion des bases de données. En effet, il sera appelé à utiliser des outils comme Cassandra ou NoSQL ;
- Le data scientist doit avoir de solides connaissances dans l’architecture des bases de données ;
- L’optimisation du ciblage passe par les algorithmes. Il doit alors avoir des connaissances en mathématiques appliquées ;
- Le data scientist doit maîtriser les statistiques puisqu’elles seront son outil de travail.
Outre ces compétences générales, certaines entreprises exigent que le data scientist soit apte à gérer des projets.
- salaire et perspectives d’évolution
La rémunération d’un data scientist varie en fonction de ses expériences et de ses compétences.
En général, un data scientist en début de carrière gagne dans les 45 000 euros par an. Les plus compétents peuvent toucher un salaire allant jusqu’à 120 000 euros par an.
Même si le métier de data scientist est assez récent, il est présent dans la majorité des secteurs d’activité. On le retrouve notamment dans l’e-commerce, l’informatique et même la grande distribution.
Une personne occupant ce poste dispose alors d’intéressantes perspectives d’évolution. Il peut évoluer et devenir data miner.