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Data Scientist

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Après un Mastère Data Scientist dans une école informatique, nos diplômés deviennent Data Scientist ou Data Analyst. Ces deux métiers de la big data sont liés aux données massives. Ils ont quelques points communs et différences que nous allons explorer ici.

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Data Scientist : Récolter et traiter les données

L’objectif du Data scientist est de récolter des données en grand nombre afin d’en tirer des conclusions intéressantes pour un service, une entreprise ou une institution. Par exemple : comment fait-on pour que la fréquence d’un transport en commun s’adapte au flux des voyageurs. On se doute que les heures de bureaux sont importantes mais en zone touristique, ou en période de vacances, peut-on affiner ces informations ou les vérifier ? Oui ! Avec les données de masse.

Ainsi, notre professionnel des données va chercher à modéliser son problème. Il produira un schéma de données qui répondra aux questions posées. Puis, il cherchera et trouvera les sources de données les plus pertinentes. Par exemple si le métro est déjà en place, il mesurera les flux de voyageurs dans ce transport, mais aussi le trafic automobile, les autobus etc. Selon les données disponibles, il trouvera alors une manière de les stocker efficacement, en sécurité. Enfin il va transmettre et métamorphoser ces données en informations lisibles par un analyste ou par le service demandeur. Le Data Scientist recommande également les modalités de stockage : quelle base de donnée utiliser, avec quelles technologies. Ses compétences techniques sont importantes et il est à jour de ses connaissances.

Data Analyst : Interpréter et analyser les données

Le Data analyst, de son côté, ne prend pas en charge toute la partie conception et stockage. Il analyse et interprète des données existantes dans un CRM ou une base de données. Il peut le faire grâce à des outils existants ou programmer ses propres outils selons ses besoins d’analyse. Grâce à un cusrsus de pointe en informatique, ce professionnel de la data science est lui aussi capable de livrer des informations cruciales à son employeur.

Quelles qualités pour devenir Data Scientist ou Data Analyst

Avant tout, il est important de posséder une rigueur scientifique et d’être intéressé par l’informatique, les statistiques et les mathématiques. Les esprits cartésiens seront parfaits pour ces métiers. Leur créativité sera mise en avant lorsqu’ils trouveront des solutions ingénieuses pour contourner les obstacles tels que des données manquantes ou des modèles biaisés.

Leurs qualités morales seront tout aussi importantes car de nombreuses données sensibles passeront sûrement entre leurs mains et les tentations sont parfois grandes. On a pu le voir dans l’actualité, les organisations malveillantes chercheront à obtenir les informations les plus précieuses.

Quelle formation pour devenir Data Scientist ou Analyste ?

Après le bac, un Bachelor informatique est indiqué, suivi d’un Mastère Data Scientist en alternance. L’alternance informatique est possible dès la troisième année. Enfin, au sein d’Ynov Campus, les spécialités telles que la Big Data sont abordées dès la première année afin de vous orienter rapidement vers le métier qui vous convient.

Quel Salaire

Pour un Data Analyst tout juste diplômé, le salaire débute autour de 35 à 38 k euros. Pour un Data Scientist confirmé, on observe une fourchette de 45 à 60 k euros selon l’expérience.

Votre formation pour devenir Data Scientist

Si ce métier vous plaît, n’hésitez pas à vous renseigner sur notre formation informatique. En alternance dès la troisième année, vous deviendrez rapidement autonome et professionnel. Avec un enseignement basé sur les projets et un milieu multi-filière très enrichissant, vous accumulez expérience et réseau de relation, pour démarrer en entreprise avec les meilleures bases.

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