Fiche métier : Data Scientist

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Le‧la Data Scientist a pour mission d’extraire des informations exploitables à partir de données brutes. Son objectif est d’identifier les tendances, les motifs, les connexions et les corrélations au sein d’un large ensemble de données.

The Product Crew regroupe une communauté tech de 8000 talents en quête d’opportunités et de plus de 400 startups à la recherche de Data Scientists.

Remerciements à Marianne, Head of Data Science chez Qonto pour ses insights précieux à la rédaction de cet article.

C’est quoi la Data Science ?

La Data Science s’intègre à plusieurs disciplines et permet d’analyser une importante quantité de données afin d’en tirer des enseignements (connaissances). Pour être efficace, ce domaine comprend une variété de méthodes issues des statistiques, de l’informatique, du machine learning, des mathématiques décisionnelles et de l’analyse de données.

Les missions du Data Scientist

Étape 1️⃣ : compréhension

La première mission du Data Scientist consiste à comprendre le besoin métier, les différentes spécifications, les exigences et les priorités. En d’autres termes, il est tenu d’intégrer les raisons pour lesquelles la startup mobilise son expertise et ce, pour avoir de l’impact dans sa mission.

Étape 2️⃣ : identification

Le Data Scientist identifie les données qui sont nécessaires au développement de la solution. Il va ensuite les récupérer et les stocker au sein d’une base de données opérationnelles, de fichiers, sites web ou grâce à des outils qui lui sont propres.

Étape 3️⃣ : préparation

La préparation des données consiste à réaliser un classement des données en fonction des critères choisis par le Data Scientist. Il.elle procède à leur nettoyage (données manquantes par exemple), mais surtout à leur recodage afin de rendre les données compatibles avec les algorithmes qui sont utilisés par la suite (Features Engineering).

Étape 4️⃣ : modélisation

La phase de modélisation permet de choisir, de paramétrer et de tester différents algorithmes.

Étape 5️⃣ : vérification

Essentielle, la vérification permet de savoir si les modèles obtenus / enseignements tirés répondent aux objectifs formulés en début de projet. 

Lors de cette phase, le Data Scientist et ses équipes décident si le modèle est suffisamment robuste pour être appliqué / déployé ou si des itérations sont nécessaires.

Étape 6️⃣ : recommandations

– Pour les modèles one shot, le‧la Data Scientist applique les recommandations qui sont formulées par le modèle et monitore leur impact.

– Pour les modèles automatisés, il‧elle met en production à destination des utilisateurs finaux.

Pour t’accompagner dans tes missions de Data Scientist, The Product Crew te propose des ressources tech dans ta boîte mail avec, notamment, la Modern Data Stacks de 6 startups.

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Les évolutions possibles en Data Science

Le‧la Junior Data Scientist peut s’orienter vers les postes suivants :

• Head of data science
• Head of data analysis
• Head of business intelligence engineering
• Chief data officer
• Head of strategy
• Chief technical officer
• Chief executive officer

Quels sont les besoins auxquels répond la Data Science ?

👉 Besoin d’un Data Scientist si :

• L’entreprise accumule des données qu’elle souhaite collecter / cleaner / expliciter
• La startup souhaite lancer un produit et a besoin de prédictions sur ce marché
• L’organisation des équipes veut devenir data driven
• Les équipes souhaitent résoudre des problèmes de prédiction et tacler des décisions business 

👉 Besoin d’un Head of Data si :

• Les tems Data et management font face à un manque de communication
• Les équipes souhaitent définir une vision ainsi qu’une roadmap Data

Conseils d’experts pour booster ta carrière Data

Dans cet entretien, le VP data de Qonto, Jérémie Jakobowicz, partage toutes ses best practices pour te permettre d’être l’un des Data leaders du futur.

Le salaire du Data Scientist

En contactant les entreprises du CAC40, Data Science Test a mené son enquête sur les salaires des Data Scientists.

🤓 Sa conclusion ? En moyenne, un Data Scientist français perçoit une rémunération de 46.309€ bruts par an.

• Data Scientist junior / confirmé‧e : entre 35.000€ et 55.000€
• Data Scientist confirmé‧e / senior : entre 45.000€ et 60.000€

Après 3 ans d’expérience, le salaire moyen d’un Data Scientist est de 56.666€.

🔥 Suite aux entretiens, les coachs de The Product Crew t’accompagnent dans ta négociation de salaire. Tu es un talent ? Pour créer un profil et recevoir des offres qui sont susceptibles de t’intéresser, tu peux devenir membre de notre communauté 100% dédiée au secteur de la tech et à l’interconnexion des savoirs.

Les Soft Skills du Data Scientist 💃

• Gestion de projets 
• Compréhension business
• Communication

Les Hard Skills du Data Scientist 🏋️

• Manipulation de données en Python/R
• Modélisation en Python/R
• Présentation des résultats

Je veux trouver un job de Data Scientist : Comment faire ?

Tu cherches une opportunité pro de Data Scientist ? Ces recommandations sont faites pour toi :

• Améliore ton profil LinkedIn afin de renforcer ta crédibilité auprès des recruteurs 
• Renforce tes connaissances dans le secteur de la tech grâce aux ressources de la TPC Academy
• Télécharge la Job Search template pour structurer ta recherche d’emploi
• Envoie des candidatures uniquement aux entreprises dont le produit t’intéresse voire te passionne 
• Reçois des Job Alerts qui matchent avec ton profil dans ta boite mail. Pour cela, il faut faire partie de la communauté The Product Crew (c’est gratuit) et devenir membre 
• Assure lors de tes entretiens grâce aux petits tips de candidats prodigués par la communauté
• Apprends à négocier ton package pour qu’il soit conforme aux attentes du marché

🤩 Tu peux booster ta carrière de Data Scientist grâce à la team The Product Crew qui a plus de 400 entreprises (startups…) partenaires avec des propositions de jobs en France, en région, à l’international et en Full Remote.

La FAQ des Data Scientists

Point formation : Comment devenir Data Scientist ?

🎓 Sache que pour devenir Data Scientist, les candidats sont passés par une école d’ingénieur ou ont suivi un master en informatique ou en statistiques.

🤖 Si tu es en reconversion, tu peux te former au sein des bootcamps tels que IronHack, Le Wagon ou Jedha.

Quelles tendances en Data Science pour l’année 2023 ?

Le machine learning en Data Science ⚙️

Le Machine Learning est l’une des tendances qui s’applique à la Data Science. Cette sous-catégorie appartenant au registre de l’intelligence artificielle permet à toute personne confrontée à un problème de tester une idée de manière automatique afin de gagner du temps et de se consacrer à la planification de solutions.

Avec le Machine Learning, les algorithmes découvrent des patterns, apprennent à effectuer des tâches, voire à faire des prédictions grâce à l’analyse de données et s’améliorent au fur et à mesure du temps, le tout de manière autonome. Source : datasciencetest.com

L’intelligence artificielle et la Data Science 🧠

L’IA permet aux Data Scientists d’automatiser la mise à jour des données, modèles et applications.

L’IA consiste en la mise en œuvre de différentes techniques permettant aux machines d’être capable d’imiter une intelligence réelle. Source : futura-sciences.

La Data Fabric du Data Scientist 🏭

En tant que conception innovante de gestion des données, la Data Fabric permet aux entreprises d’accéder / d’intégrer / de modéliser / d’analyser / de distribuer les données avec fluidité. Les données ne sont plus centralisées dans des référentiels mais regroupées dans un environnement structuré autour de l’IA et de l’automatisation des métadonnées.

Quelles sont les étapes d’un entretien de Data Scientist ? 

Dans la plupart des startups, le recrutement d’un Data Scientist se passe de la manière suivante : 

• Call de Screening 🧐

Cette étape consiste à comprendre les attentes de l’entreprise et celles du candidat et à savoir si un match est possible. Si le call est concluant, on passe à l’étape suivante.

• Compétences en Data Science 🧑‍🏫

Le‧la Data Scientist est ensuite confronté à des questions techniques. Objectif : savoir s’il connaît bien son métier. Les réponses aux questions doivent être adaptées au business model de l’entreprise. 

• Fit d’équipe Data, Produit… 👯

Plusieurs rencontres peuvent ensuite avoir lieu. La personnalité du candidat ainsi que ses Soft Skills doivent être en adéquation avec les valeurs de la startup.