Chargé d'accroître la connaissance de la clientèle d'une entreprise, il conduit des études sur les bases de données, suit les outils datamining pour analyser l'impact des actions marketing. Le data scientist, de son côté, dispose d'une vue plus globale et croise les données de différentes sources dispersées.
En France, selon notre propre enquête, menée auprès des entreprises du CAC 40, un Data Scientist français gagne entre 35 000€ et 55 000€ par an (46 309€ par an en moyenne). Avec un peu d'expérience, il peut toucher de 45 000€ à 60 000€ par an voire beaucoup plus (56 666€ par an en moyenne après trois ans d'expérience).
Pour se spécialiser, il existe des écoles d'ingénieurs avec des filières mathématiques appliquées ou statistiques ou des formations spécialisées en Big Data : Centrale Supélec, l'École polytechnique, Télécom Paris, le CNAM, l'ENSIMAG (Grenoble), etc.
Pour devenir analyste de données, il vous faudra envisager des études relativement longues puisqu'un niveau bac +4/5 est généralement requis pour exercer cette activité.
Différence entre data analyst et data scientist
En résumé, les data analysts traitent les données dans le but d'y trouver des réponses, tandis que les data scientists construisent des systèmes de récolte et d'analyse des données.
Ainsi, voici le top 10 des jobs qui vont te garantir de toucher le meilleur salaire : Chef d'une grande entreprise (500 salariés ou plus) : 16 600€ par mois. Cadre d'état-major administratif, financier, commercial des grandes entreprises : 10 530€ par mois.
La mission : c'est la principale différence entre les deux. Et pour cause, le data engineer a pour objectif de créer une architecture de données fiable, alors que le data scientist interprète ces données.
Pour les développeurs, les ingénieurs, les chefs de projet et les informaticiens, suivre une formation professionnelle à la data science permet d'apprendre à analyser les données afin de les utiliser pour prendre les meilleures décisions pour l'entreprise.
Directeur commercial
Le salaire de base moyen du directeur commercial est de 62 363 € par an, soit 4 415 € par mois.
Recruter des Data Scientists présente de nombreux avantages. Dans un premier temps, cela permet de focaliser la recherche sur un type de profil souhaité. Le recrutement de l'équipe permettra d'assigner une tâche à chacun en fonction de son profil, background universitaire, et de ses préférences.
Il n'est pas possible de devenir data scientist sans diplôme. Sans formation adéquate, vous ne pourrez pas trouver de travail.
Quels sont les trois domaines de la data science ? La data science est une approche pluridisciplinaire visant à exploiter des données. Elle s'adosse principalement aux mathématiques, à l'informatique et à l'expertise métier.
La Data Science permet de collecter et analyser plus de données et de prendre des décisions plus judicieuses en fonction de celles-ci. Cela laisse donc moins de place à l'incertitude et à l'échec.
Quelles études pour devenir data analyst ? Pour devenir data analyst, il est nécessaire de suivre une formation de niveau Bac+5 dans les domaines des mathématiques, des statistiques, de l'économie, du marketing et de l'informatique.
Le Big Data est la discipline qui consiste à traiter et exploiter une grande quantité de données tandis qu'en Data Science on ne définit pas de contrainte sur la quantité de données.
Outre les spécialistes en médecine, ce sont les postes de direction à fortes responsabilités qui sont les mieux payés, avoisinant un salaire moyen à 6000€ brut/mois. Un directeur d'hypermarché peut potentiellement être en poste avec une formation commerciale de type Bac+2, et 5 à 10 années d'expérience.
Un directeur des ressources humaines peut également gagner plus de 10.000 euros par mois en France. Ils sont chargés de superviser les fonctionnaires RH, d'embaucher et de former des nouveaux employés, et de gérer la politique de rémunération et les avantages sociaux de l'entreprise.
Le métier de data scientist fait partie des nombreuses professions ayant vu le jour avec le développement du numérique. Il consiste à analyser de manière pointue des données massives, couramment appelées « Big Data », concernant à la fois les clients, les prospects et les employés.
Pour passer de Data Analyst à Data Scientist, il faut acquérir des compétences techniques en apprentissage automatique et modélisation de données, renforcer ses connaissances en mathématiques et statistiques, se familiariser avec Python, R et SQL, développer une expérience pratique en travaillant sur des projets, et ...
Les data analysts ont pour rôle d'extraire les informations et structurer la connaissance de ces données dans le but de développer de nouveaux services, de nouveaux produits ou de nouvelles opportunités marché. Ils/elles sont en charge de réaliser les études en lien avec les préoccupations du cœur métier.