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Métiers du digital

Data Scientist, le futur radieux d’une profession multifacettes

L’équipe nationale de football d’Allemagne, championne du monde en titre a intégré à ses équipes un nouvel élément. Grâce à des capteurs biométriques placés dans les chaussures, grâce à des caméras et grâce aux statistiques des footballeurs en général, ce nouveau venu travaille à améliorer la performance générale de l’équipe. En utilisant le logiciel de calcul HANA, produit par SAP, il est en mesure d’analyser les moindres faits et gestes de la Mannschaft, d’en détecter les faiblesses et donc de travailler à les corriger. Ce nouveau compagnon a un nom : Data Scientist.

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Vers l’entreprise “data driven”

Tous les deux ans, les données produites par l’humanité font plus que doubler, dépassant ainsi les prédictions de la Loi de Moore. Dans le même temps et selon EMC, 5 % seulement des données numériques produites par les entreprises sont traitées et analysées. De nouveaux métiers, tels que le data scientist, émergent pour valoriser cette matière brute. Il doit être capable de collecter, structurer, analyser, restituer les données d’une entreprise afin d’en tirer des indicateurs ou de construire de nouveaux outils utiles au management.

Les sociétés de conseil, les acteurs de la finance et les retailers sont aujourd’hui de plus en plus friands de ce type de profils. Le dernier salon DataJobs, organisé le 20 novembre 2014 à Paris était ainsi sponsorisé par des groupes tels que Deloitte, Axa ou la Société Générale.

Mais le domaine d’action du data scientist est potentiellement illimité. John Deere, fabricant de machines agricoles et précurseur dans le champ du Big Data a fait appel à ce type de profil il y a déjà plus de deux ans. Pourquoi ? Parce qu’en analysant méticuleusement les données des machines vendues et actives, John Deere est en mesure de mieux conseiller ses clients et d’optimiser ses propres produits.

Loïc Mesnage, associé PwC et spécialiste du Data Analytics indique que « les dirigeants savent quelles sont les bonnes questions à se poser. Il leur faut maintenant déterminer comment obtenir les bonnes réponses à partir des données externes et internes disponibles. »

Data scientist : du statisticien au stratège

Il n’existe pas de profil type du data scientist, et un seul individu concentre rarement toutes les qualités requises. On parlera donc le plus souvent de “data science team” qui regroupe des experts sur les trois domaines principaux de la profession : informatique, statistique et capacité à comprendre les enjeux métiers.

Dans son étude “What makes a great data scientist?”, SAS illustre cette fragmentation du métier à travers 6 profils types :

  • The Geek, profil majoritaire, il est orienté vers la programmation et la technique.
  • The Guru, enthousiaste il se fait le vecteur des projets Big data dans l’entreprise.
  • The Driver, plus orienté gestion de projet il fait un excellent manager.
  • The Cruncher, profil le plus proche du statisticien.
  • The Deliverer, orienté vers les solutions, il est proactif et cherche à construire de nouveaux outils.
  • The Voice, il permet de conceptualiser l’importance de la stratégie de données dans l’entreprise, en termes de Marketing par exemple.
Source : SAS - What makes a great data scientist ?

Source : SAS – What makes a great data scientist ?

Concernant la formation, peu d’écoles ou d’universités offrent des cursus dédiés et les formations existantes ont souvent moins de deux ans d’existence. Néanmoins et compte tenu de l’importance de la double compétence informatique et mathématique, la plupart des profils sont issus d’écoles spécialisées telles que l’ENSAE et l’ENSAI, d’écoles d’ingénieurs (Polytechnique, Centrale, Télécom) et de plus en plus de grandes écoles de commerce (ESSEC, HEC) qui proposent des cursus spécialisés.

Le data scientist profite d’un effet de rareté

Les personnes capables d’associer un profil mathématique, informatique et stratégie ne sont  pas légion. La pénurie de profils augmente d’autant plus la valeur des bons candidats. SAS  prévoit ainsi une augmentation de 200 % du nombre de postes dans le domaine d’ici 2017.

Cependant, la France accuse un peu de retard, Jeremy Harroch, fondateur de Quantmetry et organisateur de DataJobs, indique qu’il y a environ 200 élèves qui sortent des écoles chaque année, ajouté à cela l’autoformation, l’apprentissage et les évolutions en interne, il estime que 1000 postes sont créés par an en France.

Robert Half, cabinet spécialisé dans le recrutement, classe la profession dans les 6 “Jobs en or de 2014” et annonce des salaires à l’embauche autour de 40 000 euros. Cela correspond à ce qu’indique Jeremy Harroch, qui ajoute que le salaire médian d’un data scientist est de 70 000€, soit 24% de plus que la moyenne des métiers de l’IT.

Le data scientist en 3 chiffres clés :

  • 55 % des data scientists disent subir un fort stress
  • 55 % des data scientist ont moins de 3 ans d’expérience
  • 70 000 euros, c’est le salaire médian d’un data scientist

Le data scientist… selon :

Hal Varian, Économiste chez Google :

Je n’arrête pas de dire que le métier sexy des 10 prochaines années sera statisticien. Et ce n’est pas une blague.

Pour aller plus loin :

● Retrouvez notre Conférence du digital « Datascientist
● Le logiciel HANA de SAP
DataJob 2014