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Devenir Data scientist

Le métier de data scientist est de plus en plus prisé par les entreprises, qui recherchent des profils capables de collecter, analyser et interpréter les données en leur possession. Si vous êtes passionné par l'analyse de données et que vous avez une solide formation en mathématiques, en informatique et en statistiques, alors le métier de data scientist pourrait être fait pour vous. Devenir data scientist est une excellente opportunité de carrière pour les autoentrepreneurs et les indépendants, qui peuvent mettre leur expertise au service de différents clients et secteurs d'activité. Dans cet article, nous vous donnerons toutes les clés pour devenir data scientist et réussir dans cette profession en demande.
Devenir Data scientist

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Le data scientist est chargé de la gestion, de l’analyse et de l’exploitation des données massives au sein d’une entreprise. Le data scientist doit résoudre des problématiques liées au Big Data tout en proposant des stratégies marketing afin d’améliorer les services ou produits.

Il s’agit d’un métier très spécialisé et à haute responsabilité d’où les nombreuses opportunités.

Comment devenir data scientist ? Nous vous disons tout.

6 qualités nécessaires pour devenir data scientist

Devenir data scientist nécessite de posséder un grand nombre de prérequis, et notamment de nombreuses spécialisations : une connaissance de la gestion de données non structurées, des compétences en ingénierie logicielle, mais également être curieux, connaître les enjeux d’une entreprise et posséder un bon sens de la communication.

1. Une importante spécialisation

De solides connaissances en statistiques, des outils analytiques, des langages de programmation, des notions de Machine Learning, de l’algèbre linéaire et des fonctions, de l’utilisation d’Hadoop ou en programmation en SQL sont indispensables. 

En tant que data scientist, vous devez posséder les notions de calculs statistiques afin de déterminer la bonne technique d’approche et d’analyse pour chaque donnée. De plus, l’analyse et l’exploitation des données passent par des outils analytiques tels que SAS ou R. Vous devez également connaître les langages de programmation informatique comme Python, Java, Perl ou C/C++. Vous pouvez aussi être amené à travailler à partir des méthodes de Machine Learning.

Certaines entreprises ont également recours à Hadoop et à la programmation en SQL. La connaissance des outils de traitement Hive et Pig est également recommandée.

2. Des compétences en ingénierie logicielle

Vous pouvez avoir en charge le développement d’un produit dirigé par les données ou le data logging d’où l’importance d’acquérir des compétences en ingénierie logicielle. 

3. La curiosité intellectuelle 

Un bon data scientist doit être un créatif et doit pouvoir déceler les données intéressantes et les exploiter. De plus, vous pouvez être amené à créer de nouvelles méthodes d’analyse de données. De plus, une forte curiosité est essentielle pour pouvoir être à la pointe dans votre milieu. En effet, une auto-formation continue est nécessaire.

4. Comprendre les enjeux entrepreneuriaux 

Afin de pouvoir effectuer un bon traitement des données, vous devez comprendre les différents enjeux d’une entreprise et de son milieu. 

5. Des qualités relationnelles

Vous devez posséder un bon sens de la communication puisque vous devrez expliquer à d’autres votre travail et le résultat de vos recherches. D’ailleurs, vous pouvez avoir à piloter une équipe et dans ce cas, des compétences managériales sont appréciées.

Devenir data scientist : quelles formations ? 

Quelles études allez-vous choisir pour devenir data scientist ?

Plusieurs cursus s’offrent à vous pour devenir data scientist : diplôme d’ingénieur, formation continue universitaire ou les grandes écoles de management

L’école d’ingénieurs ou l’université scientifique propose des programmes de Data Science tels que l’Ensai (Master of sciences statistics for smart data), l’Ensae (data science), Polytechnique (big data for business), Epita, etc. 

De nombreuses universités proposent également des masters, des certificats, des spécialités d’ingénieurs ou des MBA pour devenir data scientist. 

La dernière solution est de recourir à une école de management qui propose des Master of Sciences comme Télécom EM, Neoma, HEC, l’Essca, etc. Cela vous permet d’avoir une double compétence. 

Data scientist : quel salaire ? 

Les jeunes diplômés touchent environ 35 000 euros par an, mais le salaire peut très vite monter à 50 000 euros

Votre salaire ou votre tarif va dépendre notamment de vos études, si vous avez opté pour une grande école de management ou si vous sortez des écoles d’ingénieurs, mais également de votre expérience professionnelle.

Faire connaître son activité de data scientist

Si vous souhaitez devenir data scientist en indépendant, vous allez devoir vous faire connaître. Pour cela, bien entendu, vous pouvez créer votre site, vous faire référencer et avoir recours aux différents réseaux sociaux professionnels. Cependant, participer à des évènements ou conférences spécialisés peut également vous apporter un bon nombre de clients. 

3 bonnes raisons de devenir data scientist

De nombreuses raisons peuvent vous pousser à devenir data scientist, notamment pour avoir une place importante dans une entreprise, le fait que ce soit un métier recherché et qu’il est évolutif

1. Une place centrale

Le data scientist occupe un rôle important au sein d’une entreprise puisque ses résultats vont déterminer la stratégie de l’entreprise, notamment en dégageant des tendances de consommation, en élaborant le profil de la clientèle, les attentes, etc. 

2. L'émergence du métier 

De nombreux secteurs d’activité veulent aujourd’hui, avoir recours à un data scientist : la finance, le médical, l’industrie, etc. C’est un des nouveaux besoins des entreprises afin de se développer, ce qui offre de nombreux débouchés.

3. Un métier évolutif et passionnant

Le data scientist maîtrise et entrevoit les enjeux numériques de demain.

Le métier de data scientist est fait pour un passionné qui aime être à la pointe puisqu’il doit connaître de nombreux domaines. Le métier est varié puisqu’il peut analyser différents secteurs avec des besoins évoluants et de nouvelles attentes.

D’ailleurs, celui-ci a plusieurs facettes, outre l’analyse des données, il doit leur donner un sens pour pouvoir proposer des stratégies. Le métier est très recherché et un bon data scientist peut évoluer pour, par exemple, prendre la responsabilité d’un service CRM, devenir chef de projet, etc.

Comment s'organiser pour devenir data scientist ? 

En tant que data scientist, vous pouvez exercer votre métier au sein d’une entreprise ou en tant que freelance pour avoir des missions variées. 

Si vous souhaitez vous lancer en freelance, l’auto-entreprise peut être une bonne solution. Elle vous permet de profiter du régime micro-social avantageux et d’abattements fiscaux. De plus, les démarches d’un auto-entrepreneur sont très simples. D’ailleurs, nous vous proposons nos services afin de créer votre micro-entreprise en toute sérénité. 

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Doriane S.

Rédactrice

Je m'appelle Doriane et je suis rédactrice d'articles de blog sur les auto-entrepreneurs et les freelances. La liberté d'entreprendre est un sujet qui m'inspire beaucoup et je m'efforce de communiquer des informations précises et utiles aux gens qui cherchent des conseils et des stratégies pour lancer leurs entreprises. J'aime aussi apporter mon soutien à la communauté des entrepreneurs en leur fournissant des informations détaillées sur les différents sujets liés à la législation, à la comptabilité et aux ressources essentielles auxquelles ils peuvent avoir recours. Si vous êtes un auto-entrepreneur ou un freelance à la recherche des meilleurs conseils, je suis votre personne !

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