Insertion professionnelle : Le guide complet pour devenir Data Scientist

La gestion massive des données est un domaine en plein essor avec un nombre croissant d’opportunités d’emploi. C’est un secteur dynamique et passionnant. Selon certaines estimations, d’ici 2025, on fera face à une pénurie d’environ 200 000 Data Scientist. Le marché est désormais inondé de postes à pourvoir, en particulier au sein des sociétés de commerce électronique et entreprises technologiques.

Un Data Scientist doit posséder un mélange de compétences en mathématiques, en statistiques, en informatique, en programmation, ainsi que des connaissances commerciales.  À travers cet article, vous en saurez un peu plus sur le métier de Data scientist et les conditions à remplir pour avoir le profil adéquat.

Quelles sont les attributions d’un data scientist au sein d’une organisation ?

Un data scientist est un professionnel qui fait usage de ses compétences en statistique, en programmation et en marketing pour analyser de grands ensembles de données dans le but de découvrir de nouvelles perspectives. Les data scientist sont généralement employés par des entreprises souhaitant explorer l’inconnu. Ils doivent développer des programmes informatiques et des algorithmes prédictifs pour extraire des données indiscernables par les facultés humaines.

Compétences requises pour être data scientist

Les data scientist sont des personnes qui utilisent la programmation informatique et les statistiques afin d’extraire des modèles à partir de grands ensembles de données. Ces professionnels doivent être capables d’utiliser des langages de programmation comme Python, R, SQL et SAS.

Ils doivent avoir de solides compétences en mathématiques et se familiariser avec les concepts d’apprentissage automatique. Ils doivent avoir des aptitudes avérées dans le traitement de données multifactorielles et être capables de les rendre accessibles à leurs collaborateurs.

Un data scientist doit par ailleurs exceller dans l’utilisation des logiciels de tableur comme Microsoft Excel ou Google Sheets. La nature du travail peut également nécessiter une communication avec d’autres départements tels que les finances, le marketing, les ressources humaines et d’autres entités au sein de l’organisation.

Les options de certification pour devenir data scientist

Il existe une diversité de certification pour les data scientist en herbe. Un master dans les écoles d’ingénieurs ou de commerce est requis pour devenir Data Scientist.

Cependant, bien qu’il y ait des avantages à obtenir une certification en science des données, il est important de retenir qu’il n’existe pas une approche unique pour devenir data scientist. Pour réussir dans ce domaine compétitif, il est crucial que les data scientist soient flexibles et prêts à acquérir continuellement de nouvelles compétences.

Si les certifications peuvent assurément être utiles, elles ne devraient pas être les seules métriques utilisées pour déterminer si une personne est qualifiée ou non pour devenir un data scientist. Les employeurs se concentrent généralement sur l’expérience professionnelle antérieure des candidats, leurs compétences et leur connaissance générale du domaine.

De plus, les data scientist devraient faire un effort pour maintenir leurs compétences à jour et rester au courant des dernières innovations dans leur secteur. En gardant ces points à l’esprit, les scientifiques des données, qu’ils soient novices ou expérimentés, peuvent s’assurer qu’ils donnent le meilleur d’eux-mêmes dans ce domaine en constante évolution.

Enfin, pour ceux qui souhaitent poursuivre des recherches académiques ou accéder à des postes d’enseignement dans des universités après avoir obtenu leur diplôme, l’obtention d’un doctorat doit être envisagée.