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Data Scientist (h/f)
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Définition du Data Scientist: qu'est-ce qu'un Data Scientist ?
Les data scientists nettoient et analysent les données, les évaluent systématiquement et extraient des informations précieuses d'une énorme quantité de données.
Grâce aux informations recueillies, les data scientists conseillent la direction de leur entreprise et l'aident ainsi à atteindre plus efficacement des objectifs stratégiques pertinents. Ils peuvent établir des prévisions ou émettre des avertissements (par exemple en analysant tous les retours ou toutes les réclamations) et procurent ainsi à leur organisation un avantage concurrentiel important. En effet, sans cette analyse et ce traitement, les quantités de données disponibles ne sont souvent pas d'une grande utilité pour les entreprises.
La demande de data scientists ou de scientifiques des données et l'utilisation de données volumineuses ont donc fortement augmenté ces dernières années. La croissance des données, et donc la maîtrise toujours plus grande du suivi et de l'évaluation des volumes de données, se déroule de manière exponentielle.
Olga Kostova travaille elle-même en tant que data scientist indépendante depuis de nombreuses années et décrit ainsi la forte demande en scientifiques de données:
"Dans le passé, les entreprises n'avaient que des sites analogiques sur place. Là, les interactions humaines étaient pertinentes. Même si l'on se contentait d'observer les clients, on remarquait s'ils s'étaient perdus ou s'ils étaient en colère. La vente via un site web ou une application est encore une boîte noire pour beaucoup. Mais on peut s'occuper de milliers, voire de millions d'utilisateurs en même temps, contrairement à un site analogique. Mon rôle est de collecter, de structurer et de classer les données".
Les data scientists peuvent travailler dans les secteurs les plus divers, notamment : Services Internet et plateformes de médias sociaux, assurances, commerce en ligne, banques ou dans la recherche.
Salaire du Data Scientist: combien gagne un Data Scientist en Suisse ?
En moyenne, un Data Scientist en Suisse gagne un salaire d'environ 96.000 CHF brut par an. En principe, en tant que Date Scientist, vous évoluez en moyenne dans une fourchette comprise entre 72 000 CHF et 170 000 CHF par an.
Comme dans de nombreuses professions, le salaire dépend de plusieurs facteurs : le secteur, la taille de l'entreprise ou de l'organisation, l'expérience et les compétences acquises. C'est pourquoi le salaire augmente continuellement au fur et à mesure que l'on acquiert de l'expérience professionnelle au fil des ans.
C'est dans les cantons d'Uri et de Neuchâtel que les data scientists reçoivent les meilleurs salaires - la branche la mieux rémunérée étant celle des assurances.
Salaire de départ en tant que Data Scientist en Suisse : salaire de Junior Data Scientist
Salaire du data scientist senior
Les data scientists seniors avec 12 à 20 ans d'expérience peuvent gagner un salaire brut d'environ 120 000 CHF par an.
Que fait un Data Scientist ? Tâches et activités
Un data scientist identifie et analyse de nombreuses sources et quantités de données structurées et non structurées. Ce faisant, il reconnaît des modèles, les vérifie et peut en tirer des conclusions qu'il transmet aux personnes compétentes. Le suivi et la surveillance des différentes sources de données font également partie de ses tâches.
Les data scientists développent sans cesse de nouvelles méthodes analytiques afin d'analyser parfaitement la vaste base de données existante. Le potentiel d'informations que le data scientist peut extraire est donc aussi important que la quantité de données. Il relie ensuite les données disponibles et les interprète à l'aide de différentes techniques de big data.
En outre, un data scientist utilise ce que l'on appelle l'advanced analytics, un processus de traitement des données qui va au-delà de l'analyse et de la visualisation classiques des données (business intelligence). Grâce à cette évaluation avancée, il est ainsi possible de faire des prévisions sur l'avenir. Grâce à l'analyse prédictive, les data scientists peuvent déterminer l'impact qu'auront (ou pourraient avoir) certains changements.
Grâce à ce processus, les Big Data deviennent ensuite des Smart Data.
Les experts en science des données sont demandés pour fournir des connaissances à la direction, qui s'en sert pour prendre des décisions commerciales actuelles et futures. Leurs principaux domaines d'activité sont les suivants : Big Data, Data Engineering, Data Mining, Smart Data, Machine Learning ainsi que Predictive Analytics.
- Collecte et analyse de données à partir de différentes sources de données pertinentes
- vérification de l'exactitude, de la pertinence et de la traçabilité des données
- Analyse descriptive des données collectées et connexion à différentes bases de données (Data Warehouse ou Data Lake)
- Présentation de ses propres idées et présentation de cas d'utilisation réussis
- Création et validation de modèles de machine learning
- Contact pour les experts de domaine pour la science des données
Missions du data scientist junior
Collecter des données, les nettoyer, les analyser et présenter les résultats. Même en tant que data scientist junior, ce sont vos tâches. Au début de votre carrière, vous ferez peut-être partie d'une équipe de data scientists et aiderez à l'analyse des besoins, à la préparation des données et à la présentation.
Pour passer du statut de Junior Data Scientist à celui de Seniors Data Scientist, il est conseillé d'apprendre à connaître les différents domaines de la science des données. Une grande richesse de connaissances et une réflexion stratégique supplémentaire ont un effet positif sur le parcours de carrière dans ce domaine.
Tâches du Data Scientist senior
Devenir Data Scientist - formation, études & formation continue
n raison de la forte demande de data scientists qualifiés, il existe désormais différentes possibilités de formation pour acquérir le bagage nécessaire en data science. La voie habituelle pour devenir Data Scientist passe par des études appropriées. De plus en plus d'établissements d'enseignement supérieur proposent des cursus sur le thème des données afin de répondre à la demande.
En outre, il est possible de s'engager dans la voie de la science des données par le biais de formations certifiantes et de formations continues.
La science des données est un domaine relativement nouveau, ce qui fait qu'il n'y a souvent pas encore assez de savoir-faire en la matière dans les entreprises. Olga Kostova explique à ce sujet : "La science des données est si nouvelle que la plupart des personnes qui s'y intéressent sont en fait formées pour autre chose. Ce n'est qu'en 2016 que les universités ont lentement commencé à proposer des programmes spécifiques pour la science des données, en même temps que la demande des entreprises existait déjà. Ce décalage est une des raisons pour lesquelles le savoir-faire ne peut pas encore exister dans les entreprises elles-mêmes, les ressources humaines manquent".
Formation de Data Scientist
Il n'existe pas de formation ou d'apprentissage classique de Data Scientist en Suisse. En principe, pour travailler dans ce domaine, il faut avoir terminé ses études en science des données, en informatique ou dans d'autres domaines pertinents.
Pour acquérir davantage de connaissances professionnelles à la suite d'études, il existe de nombreux séminaires et formations continues qui peuvent être suivis en ligne ou en présentiel.
Études de Data Scientist
Les études en science des données permettent d'accéder directement à une carrière de data scientist. Toutefois, d'autres diplômes universitaires, par exemple en physique, en informatique, en statistiques ou dans d'autres disciplines MINT, constituent également une base solide pour se familiariser avec ce domaine, tant sur le plan théorique que pratique.
En Suisse, il existe de nombreuses universités qui proposent un cursus de bachelor ou de master en science des données. Parmi elles, on trouve par exemple la FHNW (bachelor), la Fachhochschule Grabünden (master) ou la ZHAW School of Engineering (bachelor), pour n'en citer que quelques-unes.
Pendant vos études, vous devriez idéalement acquérir des compétences et des connaissances dans les domaines suivants, ou suivre des cours et des conférences dans ces domaines :
Gestion des données
Entrepreneuriat
Conception de l'information & communication
IT
Analyse des données
Formation continue de Data Scientist
En raison de la popularité croissante de ce domaine professionnel, il existe également de plus en plus de formations continues de Data Scientist sur le marché. Différents instituts proposent des séminaires en ligne ou des formations en présentiel en science des données et en big data, qui peuvent être sanctionnés par un certificat. Néanmoins, il convient de noter que ces formations continues vous préparent au mieux à travailler en tant que data scientist(e) en combinaison avec un diplôme universitaire.
Data Scientist entrée transversale
Compétences d'un Data Scientist
Les compétences professionnelles en tant que data scientist sont un facteur de réussite important pour la suite de votre carrière. Outre une forte compréhension des mathématiques et des statistiques, vous devez également avoir des compétences en programmation - notamment en Python et R - et une compréhension (technique) de base du développement de logiciels et de l'analyse de données.
Dans le cadre d'un master, vous devriez acquérir des connaissances spécifiques en Machine Learning, Data Assimilation, Business Analytics ou Applied Data Science.
Les principales compétences matérielles d'un Data Scientist sont les suivantes
Vaste connaissance dans le domaine du Big Data
Bonnes connaissances en mathématiques
Forte compréhension des statistiques
Compétences en programmation, notamment en Python et Java
Connaissances approfondies des bases de données SQL
Compréhension de l'intelligence artificielle et du Machine Learning
Utilisation d'outils de gestion de données, tels que Hadoop
En outre, en tant que scientifique des données, vous devez également vous distinguer par vos propres soft skills afin de remplir les différents rôles et de répondre aux exigences diverses et croissantes.
C'est pourquoi les soft skills suivantes jouent un rôle important dans votre réussite professionnelle :
Intérêt marqué pour les nouvelles tendances et les développements techniques dans le domaine du Big Data, de la Data Science et de la Business Intelligence
Forte motivation personnelle, créativité et capacités d'analyse
Capacité à travailler en équipe, connaissances interculturelles et maîtrise de l'anglais dans le cadre de négociations.
Capacité de persuasion et résistance au stress
Le centrage sur le client avant l'analyse des données
En raison de la très forte demande, il n'est pas toujours facile pour les entreprises de trouver des data scientists qualifiés. Nous demandons à Olga Kostova ce qu'elle conseille aux entreprises qui ont un besoin urgent de scientifiques des données :
"Les entreprises ont besoin de chefs de produit passionnés qui placent le client au centre de leurs préoccupations. Ils n'ont pas besoin d'un modèle statistique pour comprendre que leur client, lorsqu'il est en Europe, veut voir les prix en ligne en euros ou que, lorsqu'il met deux oreillers et une couverture dans un panier, il a aussi besoin de quelques draps. Il y a tant à gagner avec la pure logique et l'orientation client. Ma recommandation : les entreprises devraient d'abord trouver des personnes qui comprennent le secteur et l'activité, puis assurer l'infrastructure des données (collecte, structure et qualité des données), et enfin former les personnes à devenir des data scientists".
Bien que les data scientists représentent un grand atout pour une entreprise, il est donc d'abord important de comprendre le client. Bien des choses que les data scientists découvrent après une longue analyse pourraient déjà être constatées par la simple logique.
Carrière de Data Scientist : opportunités sur le marché du travail en tant que scientifique des données
Vos chances en tant que Data Scientist sur le marché du travail sont extrêmement bonnes. Peu de secteurs ont connu un développement aussi important que celui des données au cours des dernières décennies.
Pour Data Scientist, Olga Kostova, l'évolution est claire : "Le besoin de Data Scientists ne fera donc que croître. Je vois une demande croissante de data scientists dans les domaines de la médecine, de l'ingénierie, de l'agriculture, de l'immobilier et de l'énergie. Cela en plus de la demande déjà traditionnellement élevée dans l'informatique, l'e-commerce, la logistique".
Si vous êtes intéressé par une carrière dans la science des données (ou data science), c'est le moment de vous informer et de vous pencher sur le profil du poste de data scientist. Car la demande ne va pas diminuer pour l'instant.
Top offres d'emploi pour Data Scientist : emplois dans toute la Suisse
faq
Un data scientist collecte, nettoie, extrait et analyse des données dont il peut ensuite tirer des conclusions. Grâce à ces résultats, les entreprises peuvent faire des prévisions et devenir ainsi encore plus compétitives.
En Suisse, un Data Scientist gagne environ 96 000 € bruts par an. Ce salaire peut être fortement amélioré en fonction de l'expérience professionnelle et de l'organisation.
Pour une carrière de data scientist, un diplôme en science des données ou dans un domaine MINT est en tout cas conseillé. En outre, des formations continues et des cours vous permettront d'approfondir vos connaissances.
En règle générale, les employeurs attendent un diplôme de fin d'études pour un poste de Data Scientist. Ainsi, si vous souhaitez devenir Data Scientist, un Bachelor en Data Science vous sera utile.
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