Spécialiste des statistiques, de l'informatique et du marketing, le Data Scientist recueille, traite, analyse et fait parler les données massives, autrement appelées “big data” ,dans le but d'améliorer les performances d'une entreprise.
La data science se trouve donc à l'intersection de différents domaines, notamment les mathématiques, l'informatique et l'expertise business.
Les domaines d'application de la data science sont innombrables. Néanmoins, elle est surtout utilisée dans les secteurs suivants : l'aéronautique, l'économétrie, les télécommunications, l'e-commerce, les médias et la santé publique.
Les employeurs des data scientist exercent aujourd'hui dans une multitude de domaines d'activité : banque, finance, assurances, ainsi que dans le secteur du marketing.
Le salaire d'un data analyst débutant oscille entre 35 K€ et 38 K€. Après 4 ans d'expérience, il peut atteindre 45 à 55 K€. Le salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, s'établit à partir de 50 K€ à 60 K€.
2. Cadre d'état-major administratif, financier, commercial des grandes entreprises : 10 530€. 1. Chef d'une grande entreprise (500 salariés ou plus) : 16 600€ environ.
Se former à la data science permet dans un tout premier temps de comprendre de quoi l'on parle. Pour les décideurs dans les entreprises (direction, RH), cela permet d'en saisir les opportunités et d'impulser des projets qui vont permettre de saisir de nouvelles opportunités.
Outre l'aide à la prise de décision, la data science permet de recouper des données pertinentes pour apporter des éléments concrets. Sur ces derniers, les différents responsables d'une entreprise pourront baser leurs actions.
Le Big Data est axé sur la vitesse, la variété et le volume des informations. Par contre, la Data Science va fournir les techniques pour exploiter ces données. Ils diffèrent également au niveau des outils utilisés. L'analyse des mégadonnées désigne le stockage d'une quantité importante de données.
Spécialiste des statistiques, de l'informatique et du marketing, le Data Scientist recueille, traite, analyse et fait parler les données massives, autrement appelées “big data” ,dans le but d'améliorer les performances d'une entreprise. Missions, salaire, formation … : on vous dit tout sur le métier de Data Scientist.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Le scientifique des données résout des problèmes de données complexes basés sur une expertise scientifique solide. On dit qu'un tiers des scientifiques des données sont, à l'origine, des statisticiens. Un autre tiers provient du domaine informatique et le dernier tiers est issu des métiers.
Métier #1 : l'ingénieur de données (Data Engineer)
Vous vous orientez vers ce métier si vous souhaitez aider les entreprises sur les aspects opérationnels du management de leurs données. En effet, ce métier est spécialisé sur les problématiques de gestion de données à large échelle.
Le métier va continuer à gagner en maturité pour travailler plus que jamais en équipe, voire en écosystème. De multiples voies de spécialisations sont possibles alors que dans le même temps les champs d'application de la data science vont s'étendre à tous les secteurs et à toutes les fonctions de l'entreprise.
Alors que les data scientists utilisent leurs compétences pour créer des modèles et résoudre des problèmes, les data engineers construisent et gèrent l'infrastructure qui se situe entre les sources de données et l'analyse des données.
L'avantage de se reconvertir en Data analyst après avoir acquis quelques années d'expérience professionnelle, c'est qu'on est opérationnel en entreprise beaucoup plus facilement. Ces profils-là comprennent aussi plus rapidement les enjeux en entreprise.
La data c'est quoi ? La data c'est tout simplement l'information dématérialisée capable de circuler à travers un réseau de télécommunication ou informatique. Plus concrètement, lorsque nous naviguons sur internet, nous déposons des données.
Un Master Big Data peut signifier un débouché vers de nombreuses entreprises. Ces dernières ont en effet besoin de personnel professionnel pour gérer des données massives. Une formation en Big Data sert à obtenir des informations pertinentes permettant d'aider à la prise de décision.
Le master recherche SCIENCE DE DONNEES ET BIG DATA vise à former des chercheurs pluridisciplinaires dans le domaine du stockage, organisation, fouille et analyse des données massives en leur donnant un bagage théorique solide et les outils technologiques nécessaires pour mener des recherches dans ce domaine.
Dans chaque secteur d'activité, le BIG DATA a son utilité : Marketing : grâce aux données récoltées, il y a dorénavant une meilleure connaissance client permise par le BIG DATA. Cela permet de segmenter beaucoup plus facilement les cibles et de personnaliser au mieux les offres associées à chacun d'entre eux.
Juste devant les cadres de la banque et des assurances, on retrouve les coiffeurs et esthéticiens, où le travail est jugé par les principaux intéressés comme “peu intense dans un contexte de faible insécurité de l'emploi, avec peu de conflits éthiques et une grande autonomie”, indique la Dares.
Le job c'est « directeur des opérations ». Un poste qui exige d'être debout tout le temps, de travailler 135 heures par semaine, d'être disponible 24h sur 24 et 7 jours sur 7 sans pouvoir prendre de pause.