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Noyées sous les données de toute forme avec la dématérialisation, les entreprises ont rapidement compris l’intérêt de trouver des spécialistes pour trier et exploiter toute cette masse d’informations. Les opportunités se développent donc actuellement à une vitesse considérable, trop considérables même pour le nombre de ressources disponibles sur le marché du travail. L’emploi de data scientist est donc en tension, et les appréciables rémunérations et opportunités de carrière offertes aux spécialistes reflètent cette situation.
L’emploi de data scientist est avant tout un emploi pour les (très bons) mathématiciens, qui ont mis leur capacité de synthèse et leurs connaissances à l’épreuve d’études exigeantes.
Plusieurs termes sont utilisés pour désigner des métiers proches de celui du data scientist, comme celui de Data miner ou de data engineer... parfois même des termes français comme analyste de données ou de consultant en informatique décisionnelle ! Il faut néanmoins savoir que dans un univers professionnel encore au stade de la structuration en France, des différences parfois assez sensibles peuvent exister concernant ce que recouvrent exactement ces différentes appellations.
Une formation bac +4 ou bac +5 est généralement requise pour accéder à l’emploi de data scientist. Plusieurs formations sont adaptées : - Des masters comme le master MIASHS de Paris 8, le master data science de Polytech Nantes ou le master de datamining de l’université de Lyon 2, - Les diplômes d’écoles d’ingénieurs (Polytechnique, Telecom Nancy, Ensae Paris Tech) ou de commerce (HEC), qui proposent des spécialisations adaptées, - Des masters ou doctorats en statistiques ou marketing sont également des voies d’accès envisageables.
Au quotidien, le métier de data scientist consiste essentiellement à gérer la masse de données que l’entreprise accumule en relation avec ses opérations, pour faire de la partie utile de ces données un outil d’aide à la décision. Concrètement, le moyen d’y parvenir est de convertir un enjeu commercial ou d’affaires en un problème mathématique, et de développer des algorithmes pour restituer les données correspondantes au problème. Contrairement au data analyst, le data scientist peut être amené à croiser plusieurs sources et bases de données.
De grandes qualités de synthèse et de grandes capacités en mathématiques sont évidemment nécessaires pour réussir dans le métier, ainsi qu’une immense rigueur et une capacité d’organisation. De plus en plus, une connaissance du cadre juridique de la protection des données est également nécessaire.
La spécialisation étant encore assez rare sur le marché de travail, pour des besoins désormais clairement identifiées par les services de business intelligence, le recrutement de data scientists est devenu une priorité pour beaucoup d’entreprises, et les candidats pertinents sont très prisés.
Pôle Emploi n’ayant pas encore identifié avec précision une catégorie spécifique relative à l’emploi de data scientist, les données concernant l’emploi des « ingénieurs et cadres d'étude, R&D en informatique, chefs de projets informatiques » sont assimilables pour avoir une idée de la demande portant sur ce métier. Et la demande est forte, avec près de 43 000 projets de recrutements, pour des difficultés de recrutement recensées de 62%, ce qui correspond à des métiers en tension. Dans le secteur de l’informatique, 279 125 emplois ont été créés en 2018. Les bassins d’emplois les plus concernés sont ceux de Paris-Saclay, avec le bassin d’emploi de Versailles notamment, ou en province le bassin d’emploi d’Antibes avec la technopole de Sophia Antipolis.
Les data scientists sont aujourd’hui très recherchés par les entreprises, et rémunérés en conséquence : sans expérience préalable, un débutant peut espérer un salaire de 35 000 € annuels, qui peut rapidement progresser jusqu’aux 50 000 €.
La spécialisation étant prisée, et les employeurs le plus souvent des grandes entreprises, les opportunités de carrière vers des postes décisionnels et de direction sont réelles, avec notamment des postes de Directeur Marketing, Directeur de service client ou Chief Digital Officer.
