Data scientist, ou « spécialiste de la science des données », voilà l’un de ces métiers qui paraît extrêmement technique, un peu mystérieux et, disons-le, difficile à cerner. Pourtant, décrocher un poste de data scientist, surtout en début de carrière, n’est pas d’une difficulté aussi insurmontable que vous l’imaginez.
D’abord, sachez que les entreprises recherchent des data scientists. En fait, le Guide des salaires 2021 de Robert Half inclut ce poste dans sa sélection des « métiers IT / Digital stratégiques ». Robert Half observe également que la demande en compétences Data devrait rester forte car les entreprises accélèrent leur processus de transformation digitale pour la reprise post-COVID-19.
Attendez-vous à les voir se livrer concurrence pour recruter des data scientists qualifiés dans tous les grands secteurs d’activité – de la technologie à la production industrielle, des services financiers à la santé, sans mentionner le monde universitaire, les organisations gouvernementales et les associations à but non lucratif. En effet, toutes sortes d’entreprises et d’organisations ont besoin de data scientists pour les aider à transformer les chiffres en recommandations de stratégies et d’actions.
1. Libérer le pouvoir du Big Data pour la prise de décision
Alors que le monde se repose toujours plus sur les données, celles-ci deviennent de plus en plus précieuses – à condition que les entreprises puissent les exploiter. C’est là qu’intervient le data scientist. Les entreprises ont besoin de professionnels spécialisés en statistiques et en modélisation de données pour libérer le pouvoir des données brutes complexes issues de nombreuses sources différentes – journal d’exploitation, médias et documents numériques, bases de données, Web et réseaux sociaux, capteurs de l’Internet des Objets (IoT) et bien plus encore.
La business intelligence, ou les « informations décisionnelles » que les entreprises extraient à partir des données qu’elles collectent, peut être utilisée pour documenter des décisions dans toutes sortes de domaines, qu’il s’agisse d’un nouveau développement produit, de campagnes marketing ou de la conception de la chaîne logistique. Les entreprises s’appuient aussi davantage sur ces informations pour améliorer la cyber sécurité, mais aussi la rétention, le recrutement et la productivité des salariés ainsi que le service et l’engagement client, entre autres.
Comme elles peuvent utiliser l’informatique décisionnelle de nombreuses manières différentes, elles recherchent des data scientists qui connaissent le monde économique. La communication et autres compétences softs sont également importantes. Si ces compétences comptent autant, c’est notamment parce que les data scientists doivent souvent présenter rapidement et succinctement à des salariés non techniques tous les risques, tendances et opportunités que l’entreprise doit surveiller ou exploiter.
Les data scientists doivent souvent décrire leur analyse par écrit ou présenter leurs découvertes directement aux équipes de l’entreprise. Par ailleurs, la qualité des échanges devient aussi de plus en plus importante à ce poste.
Quant aux compétences techniques, voici ce que les employeurs recherchent en général :
2. Les compétences techniques demandées
Les data scientists doivent posséder un éventail de compétences analytiques et mathématiques – non seulement des connaissances mathématiques de base, mais aussi dans des domaines comme le calcul à variables multiples et l’algèbre linéaire. La science des données est essentiellement un mélange de statistiques, de mathématiques et d’informatique. De nombreux employeurs recherchent donc spécifiquement des candidats ayant une expertise en statistiques. Les compétences en apprentissage automatique sont également demandées parce qu’elles aident les data scientists à identifier la nature des données.
Une expérience concrète des langages de programmation, par exemple Python (un langage flexible généralement facile à utiliser) ou Java (l’un des plus anciens langages, applicable à presque tous les domaines technologiques), fait souvent partie de la description de poste du data scientist. De nombreuses entreprises cherchent également des professionnels capables de travailler avec des langages tels que R, qui est utilisé pour l’analyse statistique, la visualisation de données et la modélisation prédictive, ainsi qu’avec des outils comme Tableau pour la visualisation interactive de données.
Les data scientists qui possèdent des compétences en matière de bases de données Hadoop, Microsoft SQL Server et Oracle, ainsi qu’en ETL (Extraction, Transformation, Chargement), comme la conception de schémas de bases de données et le développement de systèmes, sont aussi très demandés.
3. Rôle clé du niveau de diplôme pour les postes de data scientists plus expérimentés
Beaucoup d’entreprises préfèrent recruter des data scientists qui possèdent un doctorat dans un domaine associé, par exemple les mathématiques ou l’informatique. Un doctorat peut offrir une longueur d’avance aux candidats dans le processus de recrutement, et c’est même une condition requise pour certains postes. Et bien qu’il ne soit pas nécessaire de posséder un doctorat ou un autre diplôme de troisième cycle pour obtenir un poste de data scientist débutant, le niveau de diplôme est susceptible de devenir plus important quand vous chercherez à faire avancer votre plan de carrière.
4. Salaire d’un data scientist : à quoi s’attendre
Maintenant que vous avez une meilleure idée des compétences softs et techniques et de la formation nécessaire pour vous lancer dans une carrière de data scientist, à quel niveau de salaire pouvez-vous prétendre ? D’après le Guide des salaires 2021 de Robert Half, le salaire fixe annuel médian d’un data scientist s’élève à 50 000 euros par an.
Que représente ce salaire médian ? Le salaire médian, ou ce que le guide appelle le « 50e percentile », signifie que les candidats payés à ce niveau possèdent l’expérience moyenne et les compétences nécessaires pour satisfaire les critères du poste. Pour connaître les niveaux de rémunération moyens du haut et du bas de la fourchette salariale d’un poste de data scientist, consultez la grille de salaires de notre nouveau Guide des Salaires.
5. Préparer le terrain pour une carrière de data scientist
Si vous êtes étudiant ou jeune diplômé et envisagez une carrière de data scientist, les critères obligatoires pour le poste dépendront largement de l’employeur, des outils technologiques utilisés par l’entreprise pour gérer ses données, ainsi que du temps et des ressources qu’elle peut investir dans la formation des data scientists en début de carrière.
Voici quelques conseils pour obtenir les connaissances et compétences nécessaires ainsi que pour augmenter vos chances de débuter une carrière de data scientist :
Lisez des livres en ligne sur l’analyse de données, les statistiques et le chiffrage de données.
Cherchez des e-books, des cours en ligne et des tutoriels vidéo qui abordent de manière plus approfondie la science des données et les autres sujets associés qui vous intéressent.
Acquérez des compétences en programmation.
Le conseil paraît peut-être évident, mais vous avez intérêt à le faire avant de postuler à des postes de data scientist. La maîtrise de langages de base comme Python et SQL sera vraisemblablement requise, mais jetez également un œil aux descriptions de postes de data scientist des entreprises que vous ciblez. Quels autres types de langages privilégient-elles pour les postes en début de carrière ? Vous aurez ainsi une meilleure idée de l’orientation à donner à votre formation.
Familiarisez-vous avec la communauté des data scientists.
Cherchez les occasions de faire connaissance en ligne avec des professionnels de la science des données ou avec ceux qui aspirent à devenir data scientists. Pour commencer, lancez une recherche dans les groupes LinkedIn. Vous pouvez aussi lire des blogs sur la science des données et suivre des data scientists influents.
Une fois que vous aurez pris contact avec quelques data scientists bien établis, sollicitez un entretien informel pour en savoir plus sur leur carrière. De plus, ne négligez pas les mentors et contacts professionnels de votre réseau. Ils auront peut-être des conseils à vous donner pour débuter dans le métier, voire vous mettront en contact avec des professionnels de leur connaissance.
Commencez vos propres projets de science des données.
La création de vos propres projets de science des données prouve votre soif de connaissances, ce qui peut vous offrir un avantage compétitif dans le processus de recrutement. Cela indique aux employeurs que vous êtes motivé pour acquérir de nouvelles compétences, mais aussi pour les utiliser de manière créative et innovante juste pour le plaisir. Une rapide recherche en ligne vous aidera à trouver une profusion d’idées de projets pour débutants.
Tous les points abordés ici peuvent vous préparer à créer un CV de data scientist débutant qui retiendra l’attention d’un responsable du recrutement. Vous pouvez également contacter des recruteurs spécialisés pour obtenir leur aide. Ils peuvent vous présenter aux entreprises et employeurs de votre région susceptibles de recruter des experts en métadonnées en début de carrière, mais aussi vous fournir de précieux conseils pour rédiger votre CV de data scientist.
