Data Scientist ?
Missions, Salaire et Formations

Paris School of Technology & Business

data scientist

Un Data scientist est spécialisé dans l’analyse des données. À l’heure actuelle où l’e-commerce et les réseaux sociaux font partie intégrante du quotidien et qu’ils fournissent un grand volume de données utiles, le rôle du Data scientist est devenu essentiel au sein des entreprises.

En quoi consiste le métier de Data Scientist 

Le Data scientist est en charge de gérer et d’analyser des données massives appelées « big data » pour améliorer les performances et les stratégies commerciales d’une entreprise. Spécialiste des statistiques, des chiffres et des programmes informatiques, le Data scientist traite la data d’une entreprise pour n’en retenir que les informations utiles. Le data scientist traite et analyse un type de données spécifique. Si le data analyst traite les données provenant d’une seule source, le data scientist adopte une vue plus globale et traite les données de différentes sources. 

Le Data scientist permet aux entreprises de connaître leur clientèle, leur comportement et tout ce qui est lié à leurs activités. Son rôle est ainsi essentiel au développement de l’entreprise qui l’emploie.

Quelles sont les missions et le rôle du Data scientist?

Le data scientist est associé à un ingénieur data par sa capacité à modéliser, traiter, nettoyer une quantité importante de données à l’aide d’outils et langages de programmes et ses connaissances techniques en mathématique, statistique et informatique. Il s’occupe de construire les datawarehouse (entrepôts de données en anglais) : plateforme qui permet de collecter et analyser les données qu’il aura jugé pertinentes pour l’entreprise.

À l’aide de son travail, l’entreprise sera en capacité d’analyser ces données pour mettre en place des stratégies marketing optimales.

L’extraction et la modélisation des données a pour objectif pour l’entreprise d’améliorer ses offres et plus précisément ses produits ou ses services afin d'obtenir une meilleure compétitivité sur le marché.

Le data scientist est un expert du Big Data, expertise très recherchée par de grandes entreprises tous secteurs confondus : financier, commercial, médical, paramédical, informatique, grande distribution…

Le data scientist est en charge d’aider son entreprise à trouver des solutions à ses problèmes par le truchement de la donnée. Pour ce faire, il effectue plusieurs tâches :

  • Traiter, analyser et modéliser les données pour en extraire des résultats utiles à l’entreprise ;
  • Définir des algorithmes pour extraire les informations pertinentes répondant aux besoins de l’entreprise ;
  • Réaliser une veille sur les modèles d’analyse de données ;
  • Identifier les besoins des directions métiers ;
  • Collecter l’ensemble des données structurées ou non structurées nécessaires à l’analyse ;
  • Modéliser les comportements à partir des données pour anticiper les évolutions et les tendances ;
  • Concevoir et mettre à jour les lacs de données ;
  • Recueillir les données pour les rendre compréhensibles par tous.

Le Data scientist évolue dans de nombreux secteurs d’activités : informatique, e-commerce, finance, grande distribution…

data steward

Quelles sont les qualités et les compétences d'un Data scientist ?

Le data scientist possède un profil polyvalent, il doit posséder de solides connaissances en :

  • Informatique : maîtrise des algorithmes d’apprentissage automatique et des langages de programmation ;
  • Statistiques : maîtrise des outils de collecte de statistiques sur son objet d’études (Google Analytics pour un site web, Segment pour les SaaS, etc.) ;

Outre ces compétences techniques, le Data scientist doit également avoir certaines qualités :

  • Esprit d’analyse ;
  • Rigueur ;
  • Sens de la communication ;
  • Maîtrise de l’anglais technique.

Quel est le salaire d’un Data scientist ?

Le salaire moyen d’un data scientist débutant varie entre 36 000 et 55 000 euros brut par an. Le salaire d’un data scientist senior varie entre 45 000 et 60 000 euros brut par an selon l’entreprise, le nombre d’années d’expérience ou encore le pays où il exerce.

Saviez-vous que :

Métier d’avenir, le poste de data scientist offre de nombreuses opportunités. Le nombre d’offres d’emploi pour ce poste devrait augmenter de 16 % par an d’ici 2028 selon une étude menée par le Bureau of Labor and Statistics aux Etats-Unis.

Pour devenir un Data scientist, il faut justifier d’un bac + 5 en informatique, statistiques, management ou en marketing. PST&B propose justement de former des futurs Data scientist

Formation Data Scientist à Paris

Pour devenir Data Scientist, Paris School of Technology & Business propose une formation Bachelor Tech puis de poursuivre en Mastère Data Science in Business. Cette formation se veut équivalente à une école d’ingénieur en apportant des compétences techniques du métier data scientist à Paris. Cette formation Mastère apporte également des compétences business.

Paris School of Technology & Business forme des profils très recherchés par les entreprises aujourd’hui et demain : des profils hybrides qui soient capables de travailler en informatique et les métiers de la Tech avec une appétence pour le commerce.

Avec un équilibre en faveur des enseignements des sciences du numérique

Bachelor Tech for Business

Bachelor Tech for Business

étudiante en bachelor
Admissibilité Admissibilité

Bac+1/+2

Rythme Rythme

Initial en B1/B2 Alternance en B3

Rentrée Rentrée

Octobre 2024

Certificat Certificat

Titre RNCP de niveau 6 reconnu par l'État

Mastère Data Science in Business

Mastère Data Science in Business

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Admissibilité Admissibilité

Bac+4/+5

Rythme Rythme

Alternance en M1/M2

Rentrée Rentrée

Octobre 2025

Certificat Certificat

Titre RNCP de niveau 7 reconnu par l'État

Data Scientist vs Data Analyst : quelle est la différence ?

À la différence du data analyst, le data scientist a une vision plus globale sur la data. En effet, le data analyst a une vision plus précise de la donnée, car il utilise principalement l’outil CRM de l’entreprise. Le Data scientist dispose d’une plus grande variété de sources de données qu’il doit également croiser pour alimenter la datawarehouse de l’entreprise. Le Data scientist a une approche plus créative sur l’interprétation des données.

Ce qui différencie le data scientist du data analyst, est par ailleurs une appétence de la data scientist pour l’utilisation de la « Machine Learning ».  La Machine Learning est un dérivé de l’intelligence artificielle qui se base sur des données préexistantes pour émettre des prévisions et des tendances significatives sur le comportement futur des consommateurs.

Enfin, pour les adultes cherchant à se lancer dans une nouvelle voie professionnelle, des options de reconversion existent pour devenir Data Scientist en seulement quelques mois.