Leâ§la Data Scientist a pour mission dâextraire des informations exploitables Ă partir de donnĂ©es brutes. Son objectif est dâidentifier les tendances, les motifs, les connexions et les corrĂ©lations au sein dâun 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.
Câest quoi la Data Science ?
La Data Science s’intĂšgre Ă plusieurs disciplines et permet dâanalyser une importante quantitĂ© de donnĂ©es afin dâen tirer des enseignements (connaissances). Pour ĂȘtre efficace, ce domaine comprend une variĂ©tĂ© de mĂ©thodes issues des statistiques, de lâinformatique, du machine learning, des mathĂ©matiques dĂ©cisionnelles et de lâanalyse de donnĂ©es.
Les missions du Data Scientist
Ătape 1ïžâŁ : 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 dâautres termes, il est tenu dâintĂ©grer les raisons pour lesquelles la startup mobilise son expertise et ce, pour avoir de lâimpact dans sa mission.
Ătape 2ïžâŁ : 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 dâune base de donnĂ©es opĂ©rationnelles, de fichiers, sites web ou grĂące Ă des outils qui lui sont propres.
Ătape 3ïžâŁ : 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).
Ătape 4ïžâŁ : modĂ©lisation
La phase de modélisation permet de choisir, de paramétrer et de tester différents algorithmes.
Ătape 5ïžâŁ : 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.
Ătape 6ïžâŁ : recommandations
â Pour les modĂšles one shot, leâ§la Data Scientist applique les recommandations qui sont formulĂ©es par le modĂšle et monitore leur impact.
â Pour les modĂšles automatisĂ©s, ilâ§elle met en production Ă destination des utilisateurs finaux.
Pour tâaccompagner dans tes missions de Data Scientist, The Product Crew te propose des ressources tech dans ta boĂźte mail avec, notamment, la Modern Data Stacks de 6 startups.
đŁ 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. đŁ
Les évolutions possibles en Data Science
Leâ§la Junior Data Scientist peut sâorienter 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 ?
đ Besoin dâun Data Scientist si :
- Lâentreprise accumule des donnĂ©es qu’elle souhaite collecter / cleaner / expliciter
- La startup souhaite lancer un produit et a besoin de prédictions sur ce marché
- Lâorganisation des Ă©quipes veut devenir data driven
- Les équipes souhaitent résoudre des problÚmes de prédiction et tacler des décisions business
đ Besoin dâun 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 quâune 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.
đ€ Sa conclusion ? En moyenne, un Data Scientist français perçoit une rĂ©munĂ©ration de 46.309⏠bruts par an.
- Data Scientist junior / confirmĂ©â§e : entre 35.000⏠et 55.000âŹ
- Data Scientist confirmĂ©â§e / senior : entre 45.000⏠et 60.000âŹ
AprĂšs 3 ans dâexpĂ©rience, le salaire moyen dâun Data Scientist est de 56.666âŹ.
Source : lebigdata.fr
đ„ 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 tâintĂ©resser, tu peux devenir membre de notre communautĂ© 100% dĂ©diĂ©e au secteur de la tech et Ă lâinterconnexion des savoirs.
Les Soft Skills du Data Scientist đ
- Gestion de projets
- Compréhension business
- Communication
Les Hard Skills du Data Scientist đïž
- 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 auprÚs 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 dâemploi
- Envoie des candidatures uniquement aux entreprises dont le produit tâintĂ©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 (câest gratuit) et devenir membre
- Assure lors de tes entretiens grùce aux petits tips de candidats prodigués par la communauté
- Apprends Ă nĂ©gocier ton package pour quâil soit conforme aux attentes du marchĂ©
đ€© Tu peux booster ta carriĂšre de Data Scientist grĂące Ă la team The Product Crew qui a plus de 400 entreprises (startupsâŠ) partenaires avec des propositions de jobs en France, en rĂ©gion, Ă lâinternational et en Full Remote.
La FAQ des Data Scientists
Point formation : Comment devenir Data Scientist ?
đ Sache que pour devenir Data Scientist, les candidats sont passĂ©s par une Ă©cole dâingĂ©nieur ou ont suivi un master en informatique ou en statistiques.
đ€ 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 lâannĂ©e 2023 ?
Le machine learning en Data Science âïž
Le Machine Learning est l’une des tendances qui sâapplique Ă la Data Science. Cette sous-catĂ©gorie appartenant au registre de lâintelligence 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 lâanalyse de donnĂ©es et s’amĂ©liorent au fur et Ă mesure du temps, le tout de maniĂšre autonome. Source : datasciencetest.com |
Lâintelligence artificielle et la Data Science đ§
LâIA permet aux Data Scientists dâautomatiser la mise Ă jour des donnĂ©es, modĂšles et applications.
LâIA consiste en la mise en Ćuvre de diffĂ©rentes techniques permettant aux machines dâĂȘtre capable d’imiter une intelligence rĂ©elle. Source : futura-sciences. |
La Data Fabric du Data Scientist đ
En tant que conception innovante de gestion des donnĂ©es, la Data Fabric permet aux entreprises dâaccĂ©der / dâintĂ©grer / de modĂ©liser / dâanalyser / 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 lâIA et de lâautomatisation des mĂ©tadonnĂ©es.
Quelles sont les Ă©tapes dâun entretien de Data Scientist ?
Dans la plupart des startups, le recrutement dâun Data Scientist se passe de la maniĂšre suivante :
- Call de Screening đ§
Cette Ă©tape consiste Ă comprendre les attentes de lâentreprise et celles du candidat et Ă savoir si un match est possible. Si le call est concluant, on passe Ă lâĂ©tape suivante.
- CompĂ©tences en Data Science đ§âđ«
Leâ§la Data Scientist est ensuite confrontĂ© Ă des questions techniques. Objectif : savoir sâil connaĂźt bien son mĂ©tier. Les rĂ©ponses aux questions doivent ĂȘtre adaptĂ©es au business model de lâentreprise.
- Fit dâĂ©quipe Data, Produit⊠đŻ
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.