Data scientist (experte en mégadonnées)

Maîtrise des outils

Apache Hadoop et Spark, Map Reduce, bases de données NoSQL, langage de programmation SAS, R, Python... Les data scientists (experts en mégadonnées) doivent maîtriser de nombreux programmes informatiques, et posséder de solides connaissances en mathématiques appliquées et en statistiques.

Gestion de projets et d'équipes

Pour gérer et conduire des projets, y compris en évaluant et en fixant un budget, ils doivent être à l'aise avec la communication orale et écrite, le suivi d'équipes et l'animation de réunion. Pédagogues, il savent se mettre à la portée de leurs interlocuteurs et convaincre.

Forces de proposition

Méthodiques et organisés, ils travaillent généralement en mode projets, pouvant durer de quelques semaines à quelques mois. Ils doivent aussi être forces de proposition et apporter des solutions pour une meilleure collecte des données, comme par exemple, l'achat de nouveaux outils, etc. L'anglais technique est indispensable, notamment pour suivre les évolutions techniques dans leur secteur, et proposer de nouveaux modèles d'analyse, des présentations lisibles par tous, etc.

Salaire

Salaire du débutant

A partir de 2660 euros brut par mois

Intégrer le marché du travail

Dans tous les secteurs

Au départ surtout recherchés dans le domaine du e-commerce, de la finance-assurance ou de la grande distribution, les data scientists (experts en mégadonnées) sont désormais recrutés dans tous les secteurs d'activités, dans les start-up comme dans les grands groupes, et notamment dans l'industrie. Le secteur des big data (mégadonnées) est très porteur et les data scientists (experts en mégadonnées) avec une première expérience sont particulièrement demandés pour leur vision transversale sur les données. Paris, Lille, Lyon, Toulouse et Grenoble emploient le plus grand nombre de data scientists (experts en mégadonnées).

Des projets de plus en plus importants

Le ou la data scientist (expert ou experte en mégadonnées) démarre souvent au poste de data analyst (analyste de données), sur un périmètre réduit, avant de se voir confier des projets de plus en plus importants et, finalement, la gestion de l'ensemble des données de l'entreprise en tant que data scientist (expert/e en mégadonnées).

Vers le management d'équipe

Dans une grosse structure, le ou la data scientist (expert ou experte en mégadonnées) peut évoluer après quelques années vers le poste de chief data scientist (scientifique en chef des données) ou chief data officer (directeur/trice des données) qui manage une équipe de data scientists (expert/e en mégadonnées). Responsable des projets d'analyse et des outils à mettre en place, le ou la chief data scientist (scientifique en chef des données) prend part au processus de décision de l'entreprise. Le ou la data scientist (expert/e en mégadonnées) peut également prendre la direction des systèmes d'information de l'entreprise.