Dans un monde où les données sont devenues le nouveau pétrole, le métier de data scientist s'impose comme un pilier incontournable. Alliant compétences en mathématiques, informatique et business, ces spécialistes transforment des gisements de données en véritables trésors stratégiques pour les entreprises.
Le data scientist ne se contente pas d’analyser des chiffres. Grâce à des algorithmes sophistiqués, il conseille entreprises et institutions dans leur prise de décision stratégique. Comme l'explique Erwan Le Pennec, directeur académique à Polytechnique, le rôle du data scientist est de traduire les problématiques des clients en équations et de proposer des solutions concrètes.
Ce professionnel doit fairde preuve d’une grande curiosité, maîtriser les outils d’intelligence artificielle et exceller dans l’art de la communication, car il se situe à l’interface de plusieurs services.dad
Ce métier d’excellence est accessible après une formation scientifique poussée. Il est conseillé de suivre un cursus en mathématiques et informatique ou en économie quantitative complété par une spécialisation en analyse de données. Les écoles d’ingénieurs et certains masters spécialisés, comme le Master Data Science and AI for Business de Polytechnique et HEC, préparent idéalement à cette carrière d'avenir.
Le métier de data scientist recrute massivement, notamment dans les secteurs du conseil, de la finance, du marketing ou de la santé. Selon les experts, 95 à 97 % des jeunes diplômés trouvent un emploi dans les trois mois suivant l'obtention de leur diplôme. Les salaires sont également très compétitifs : dès la sortie d'école, un débutant peut espérer un salaire brut annuel d’environ 40 000 euros en province, et plus de 50 000 euros à Paris.
Oui, mais une spécialisation en master est fortement recommandée pour accéder aux postes les plus recherchés.
Un data scientist peut évoluer vers des fonctions de manager data, consultant expert ou responsable intelligence artificielle.
Python, R, TensorFlow, SQL, et les plateformes cloud comme AWS ou Azure font partie de la boîte à outils du data scientist moderne.
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Source : Le Parisien