Fiche métier : Data Scientist


Le‧la Data Scientist a pour mission d’extraire des informations exploitables Ă  partir de donnĂ©es brutes. Son objectif est d’identifier les tendances, les motifs, les connexions et les corrĂ©lations au sein d’un large ensemble de donnĂ©es.

The Product Crew regroupe une communautĂ© tech de 8000 talents en quĂȘte d’opportunitĂ©s et de plus de 400 startups Ă  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’intĂšgre Ă  plusieurs disciplines et permet d’analyser une importante quantitĂ© de donnĂ©es afin d’en tirer des enseignements (connaissances). Pour ĂȘtre efficace, ce domaine comprend une variĂ©tĂ© de mĂ©thodes issues des statistiques, de l’informatique, du machine learning, des mathĂ©matiques dĂ©cisionnelles et de l’analyse de donnĂ©es.

définition data science
C’est quoi la Data Science ? Source : eurodecision.

Les missions du Data Scientist

Étape 1ïžâƒŁ : comprĂ©hension

La premiĂšre mission du Data Scientist consiste Ă  comprendre le besoin mĂ©tier, les diffĂ©rentes spĂ©cifications, les exigences et les prioritĂ©s. En d’autres termes, il est tenu d’intĂ©grer les raisons pour lesquelles la startup mobilise son expertise et ce, pour avoir de l’impact dans sa mission.

Étape 2ïžâƒŁ : identification

Le Data Scientist identifie les donnĂ©es qui sont nĂ©cessaires au dĂ©veloppement de la solution. Il va ensuite les rĂ©cupĂ©rer et les stocker au sein d’une base de donnĂ©es opĂ©rationnelles, de fichiers, sites web ou grĂące Ă  des outils qui lui sont propres.

Étape 3ïžâƒŁ : prĂ©paration

La préparation des données consiste à réaliser un classement des données en fonction des critÚres choisis par le Data Scientist. Il.elle procÚde 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 4ïžâƒŁ : modĂ©lisation

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

Étape 5ïžâƒŁ : vĂ©rification

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

Lors de cette phase, le Data Scientist et ses Ă©quipes dĂ©cident si le modĂšle est suffisamment robuste pour ĂȘtre appliquĂ© / dĂ©ployĂ© ou si des itĂ©rations sont nĂ©cessaires.

Étape 6ïžâƒŁ : recommandations

– Pour les modĂšles one shot, le‧la Data Scientist applique les recommandations qui sont formulĂ©es par le modĂšle et monitore leur impact.

– Pour les modĂšles automatisĂ©s, il‧elle met en production Ă  destination des utilisateurs finaux.

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

📣 Avis au recruteur de Data Scientist : reçois la Tech Recruiter Toolbox dans ta boite email ou pars en quĂȘte du talent qui saura rĂ©pondre Ă  tes besoins auprĂšs de la communautĂ© TPC. 📣

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 donnĂ©es qu’elle souhaite collecter / cleaner / expliciter
  • La startup souhaite lancer un produit et a besoin de prĂ©dictions sur ce marchĂ©
  • L’organisation des Ă©quipes veut devenir data driven
  • Les Ă©quipes souhaitent rĂ©soudre des problĂšmes de prĂ©diction et tacler des dĂ©cisions business 

👉 Besoin d’un Head of Data si :

  • Les tems Data et management font face Ă  un manque de communication
  • Les Ă©quipes souhaitent dĂ©finir une vision ainsi qu’une roadmap Data

Conseils d’experts pour booster ta carriĂšre Data

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

Le salaire du Data Scientist

En contactant les entreprises du CAC40, Data Science Test a menĂ© son enquĂȘte sur les salaires des Data Scientists.

đŸ€“ Sa conclusion ? En moyenne, un Data Scientist français perçoit une rĂ©munĂ©ration 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€

AprĂšs 3 ans d’expĂ©rience, le salaire moyen d’un Data Scientist est de 56.666€.

salaires data scientist
Le Salaire du Data Scientist en fonction de son ancienneté et de sa localisation
Source : lebigdata.fr

đŸ”„ Suite aux entretiens, les coachs de The Product Crew t’accompagnent dans ta nĂ©gociation de salaire. Tu es un talent ? Pour crĂ©er un profil et recevoir des offres qui sont susceptibles de t’intĂ©resser, tu peux devenir membre de notre communautĂ© 100% dĂ©diĂ©e au secteur de la tech et Ă  l’interconnexion des savoirs.

Les Soft Skills du Data Scientist 💃

  • Gestion de projets 
  • ComprĂ©hension business
  • Communication

Les Hard Skills du Data Scientist đŸ‹ïž

  • Manipulation de donnĂ©es en Python/R
  • ModĂ©lisation en Python/R
  • PrĂ©sentation des rĂ©sultats

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

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

  • AmĂ©liore ton profil LinkedIn afin de renforcer ta crĂ©dibilitĂ© auprĂšs des recruteurs 
  • Renforce tes connaissances dans le secteur de la tech grĂące aux ressources de la TPC Academy
  • TĂ©lĂ©charge la Job Search template pour structurer ta recherche d’emploi
  • Envoie des candidatures uniquement aux entreprises dont le produit t’intĂ©resse voire te passionne 
  • Reçois des Job Alerts qui matchent avec ton profil dans ta boite mail. Pour cela, il faut faire partie de la communautĂ© The Product Crew (c’est gratuit) et devenir membre 
  • Assure lors de tes entretiens grĂące aux petits tips de candidats prodiguĂ©s par la communautĂ©
  • Apprends Ă  nĂ©gocier ton package pour qu’il soit conforme aux attentes du marchĂ©

đŸ€© Tu peux booster ta carriĂšre de Data Scientist grĂące Ă  la team The Product Crew qui a plus de 400 entreprises (startups
) partenaires avec des propositions de jobs en France, en rĂ©gion, Ă  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 passĂ©s par une Ă©cole d’ingĂ©nieur ou ont suivi un master en informatique ou en statistiques.

đŸ€– 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’annĂ©e 2023 ?

Le machine learning en Data Science ⚙

Le Machine Learning est l’une des tendances qui s’applique Ă  la Data Science. Cette sous-catĂ©gorie appartenant au registre de l’intelligence artificielle permet Ă  toute personne confrontĂ©e Ă  un problĂšme de tester une idĂ©e de maniĂšre automatique afin de gagner du temps et de se consacrer Ă  la planification de solutions.

Avec le Machine Learning, les algorithmes dĂ©couvrent des patterns, apprennent Ă  effectuer des tĂąches, voire Ă  faire des prĂ©dictions grĂące Ă  l’analyse de donnĂ©es et s’amĂ©liorent au fur et Ă  mesure du temps, le tout de maniĂšre autonome. Source : datasciencetest.com
Le point débutant sur le Machine Learning

L’intelligence artificielle et la Data Science 🧠

L’IA permet aux Data Scientists d’automatiser la mise Ă  jour des donnĂ©es, modĂšles et applications.

L’IA consiste en la mise en Ɠuvre de diffĂ©rentes techniques permettant aux machines d’ĂȘtre capable d’imiter une intelligence rĂ©elle. Source : futura-sciences.
Le point dĂ©butant sur l’intelligence artificielle

La Data Fabric du Data Scientist đŸ­

En tant que conception innovante de gestion des donnĂ©es, la Data Fabric permet aux entreprises d’accĂ©der / d’intĂ©grer / de modĂ©liser / d’analyser / de distribuer les donnĂ©es avec fluiditĂ©. Les donnĂ©es ne sont plus centralisĂ©es dans des rĂ©fĂ©rentiels mais regroupĂ©es dans un environnement structurĂ© autour de l’IA et de l’automatisation des mĂ©tadonnĂ©es.

Quelles sont les Ă©tapes d’un entretien de Data Scientist ? 

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

  • Call de Screening 🧐

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

  • CompĂ©tences en Data Science đŸ§‘â€đŸ«

Le‧la Data Scientist est ensuite confrontĂ© Ă  des questions techniques. Objectif : savoir s’il connaĂźt bien son mĂ©tier. Les rĂ©ponses aux questions doivent ĂȘtre adaptĂ©es au business model de l’entreprise. 

  • Fit d’équipe Data, Produit
 👯

Plusieurs rencontres peuvent ensuite avoir lieu. La personnalitĂ© du candidat ainsi que ses Soft Skills doivent ĂȘtre en adĂ©quation avec les valeurs de la startup.