Data science : définition, compétence, salaire...
La data science, c’est quoi ?
La data science, ou science de la donnée en français, renvoie à l’exploitation d’ensembles de données pour en tirer de la valeur. Elle passe par l'utilisation d’algorithmes et autres techniques scientifiques d'analyse et de traitement, mais aussi par le recours à des outils pour les mettre œuvre au premier rang desquels les studios de data science.
Pourquoi la data science ?
La data science permet de générer des connaissances à partir de l'exploration et l'analyse d'ensembles de données. Historiquement, elle est utilisée dans l'analyse décisionnelle ou business intelligence. Plus récemment, elle est aussi utilisée dans le big data pour traiter des volumes massifs de données, mais aussi en IA pour créer des modèles d'apprentissage (ou machine learning).
Quels sont les trois domaines de la data science ?
La data science est une approche pluridisciplinaire visant à exploiter des données. Elle s'adosse principalement aux mathématiques, à l'informatique et à l'expertise métier. Elle emploie différentes technologies liées aux technologies de l’information :
- Le stockage de données,
- La visualisation de données,
- Les modèles statistiques et de probabilité,
- L'apprentissage automatique (machine learning),
- La programmation de logiciels et d’utilitaires…
Les domaines d’application de la data science sont innombrables. Néanmoins, elle est surtout utilisée dans les secteurs suivants : l’aéronautique, l’économétrie, les télécommunications, l’e-commerce, les médias et la santé publique. Il s’agit là d’une liste non exhaustive.
Qu'est-ce qu'un data scientist ?
Le data scientist a pour mission de faire parler les données dans le but d'améliorer l'efficacité de l'organisation. Ses principales missions sont les suivantes :
- Identifier les solutions d'analyse,
- Recueillir et analyser les données pertinentes pour l'entreprise,
- Créer des tableaux de bord de pilotage,
- Bâtir des algorithmes pour créer des modèles de prédiction ou pour automatiser des processus opérationnels.
En tant qu'expert et responsable de la data science au sein d'une entreprise, on peut lui confier de nombreux projets :
- L’analyse des tendances de marché,
- La prévision des ventes,
- Le ciblage de campagne publicitaire,
- La maintenance prédictive industrielle…
On peut aussi évoquer l’amélioration des systèmes de transport urbain, la maintenance préventive dans l'industrie, la fidélisation client...
Quel est le salaire d'un data scientist ?
Selon le baromètre 2022 du cabinet de recrutement Robert Half, un data scientist débutant basé en France peut prétendre à une rémunération brute de 50 000 euros par an. L'enveloppe s'élève à 60 000 euros par an pour un data scientist de niveau intermédiaire, et à 70 000 euros pour un data scientist confirmé.
Quel est le profil d’un data scientist ?
Un data scientist maîtrise de nombreux domaines d’expertises liés à la data science, au premier rang desquels les mathématiques appliquées, les statistiques, le machine learning ou encore la gestion des risques.
Un data scientist doit faire preuve de polyvalence et d’adaptabilité. Il doit aussi faire montre d'une aisance relationnelle pour collaborer avec différents acteurs de l’entreprise, des chefs de projets aux directeurs métier.
Data science vs data analytics
La data analytics est centrée sur l'analyse des données au sens strict. Sous-domaine de la data science, elle s'appuie principalement sur la statistique et la manipulation de modèles de machine learning en vue de créer des tableaux de bord et indicateurs ciblant une problématique business donnée.
La data science va plus loin. Elle consiste également à concevoir des algorithmes de data mining et modèles de machine learning et de deep learning. Des briques qui seront ensuite utilisées par les analystes de données et autres experts métier.