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Salaire data scientist

Introduction

Le domaine de la science des données a émergé en raison de la croissance croissante de l'utilisation de la technologie et de son impact associé sur le succès d'une organisation. Un data scientist est une personne capable de manipuler des données afin d'en extraire des informations utiles qui aideront les entreprises à prendre des décisions éclairées. Il peut s'agir de faire des prédictions sur le comportement des clients ou de conseiller les décideurs politiques.

Quelles sont les tâches quotidiennes d'un data scientist ?

En ce qui concerne les tâches quotidiennes, les scientifiques des données peuvent se retrouver :

  • Analyser des donnĂ©es. Cela inclut l'utilisation d'outils comme Excel et Python pour trouver des tendances ou des modèles dans les donnĂ©es.
  • Extraire de nouvelles informations Ă  partir d'ensembles de donnĂ©es brutes. Cela peut ĂŞtre fait en regroupant certains Ă©lĂ©ments d'information dans des catĂ©gories ou des "buckets" pour faciliter l'analyse ultĂ©rieure. L'extraction de donnĂ©es est Ă©galement utilisĂ©e lorsque vous souhaitez rassembler des Ă©lĂ©ments d'information spĂ©cifiques Ă  partir d'un ensemble plus large de textes non structurĂ©s, tels que des e-mails ou des messages sur les mĂ©dias sociaux.
  • Visualisation visuelle des donnĂ©es (sous forme de graphiques, par exemple). Cela aide les gens Ă  comprendre rapidement et facilement de grandes quantitĂ©s d'informations, afin qu'ils puissent prendre des dĂ©cisions en fonction de ce qu'ils voient plutĂ´t que de ce qu'ils entendent dire lors de rĂ©unions !
  • Communiquer leurs rĂ©sultats aux personnes qui doivent y avoir accès (comme la direction). La dernière chose que l'on souhaite, c'est que son patron pose des questions sur la raison pour laquelle personne ne lui a encore rien dit ; assurez-vous donc que tout le monde est au courant de ce qui se passe avant de partager Ă  haute voix ! Vous seriez surpris du nombre de fois oĂą les gens oublient cette règle simple...

Quelles sont les compétences pour être data scientist ?

Il existe plusieurs compétences dont vous aurez besoin pour devenir un scientifique des données performant. Il s'agit notamment de :

  • Des compĂ©tences en mathĂ©matiques, comme les statistiques et l'algèbre linĂ©aire.
  • Des compĂ©tences en programmation, notamment en Python ou R. Ces langages de programmation sont couramment utilisĂ©s pour l'analyse statistique.
  • Des compĂ©tences en visualisation de donnĂ©es. Les scientifiques des donnĂ©es doivent ĂŞtre capables de visualiser les rĂ©sultats de leurs analyses afin de communiquer efficacement avec les autres membres de leur Ă©quipe (par exemple, les ingĂ©nieurs).
  • CompĂ©tences en communication. Les scientifiques des donnĂ©es doivent ĂŞtre capables d'expliquer clairement les concepts et les processus techniques Ă  des personnes non techniques, y compris les parties prenantes exĂ©cutives qui peuvent ne pas comprendre les dĂ©tails techniques mais qui ont besoin d'une vue d'ensemble de ce qui se passe Ă  un moment donnĂ© ou Ă  une Ă©tape du cycle de vie du projet.

Quelles sont les qualités d'un data scientist ?

Les scientifiques des données sont des experts dans un certain nombre de domaines, notamment les statistiques, les mathématiques et l'informatique. Ils doivent posséder de solides compétences en communication pour expliquer leurs résultats de manière compréhensible pour les autres.

Les scientifiques des données doivent être capables de résoudre des problèmes complexes en examinant de nombreuses variables à la fois sans perdre de vue le tableau d'ensemble. Cela nécessite une compréhension des techniques d'analyse multivariée, comme la régression linéaire ou les modèles de régression logistique (par exemple, les classificateurs Naive Bayes). Cela signifie également qu'ils doivent posséder de solides compétences en programmation afin de pouvoir écrire du code seuls ou au sein d'une équipe travaillant ensemble sur des projets spécifiques.

Comment devenir data scientist ?

  • Étudier les mathĂ©matiques, les statistiques et l'informatique
  • AcquĂ©rir une certaine expĂ©rience dans un emploi liĂ© Ă  la science des donnĂ©es.
  • AcquĂ©rir une certaine expĂ©rience en programmation
  • Une certaine expĂ©rience de l'apprentissage automatique (ML) est Ă©galement un atout.
  • Une certaine expĂ©rience en matière d'exploration de donnĂ©es est un autre Ă©lĂ©ment intĂ©ressant Ă  faire figurer sur votre CV.
  • AcquĂ©rir une certaine expĂ©rience de la visualisation des donnĂ©es serait Ă©galement très utile.

Conclusion

J'espère que cet article vous a aidé à comprendre le rôle d'un data scientist et ce qu'il faut pour le devenir. Si vous souhaitez en savoir plus sur ce sujet, faites-le moi savoir dans les commentaires ci-dessous ou sur les médias sociaux.

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