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Data Scientist : le métier en vogue auprès des recruteurs


Data Scientist est un des métiers les plus en vogue actuellement. Et si vous mettiez à profit  votre départ à l'étranger pour vous reconvertir en Data Scientist? C'est le choix qu'a fait Luc. Ingénieur de formation, il a profité d'une de ses expatriations pour se former à distance et devenir Data Scientist. Il partage son expérience : les plateformes de formation qu'il a utilisées, les cours qu'il a suivis, et ses conseils.

Data Scientist, un métier d’avenir

Le métier de Data Scientist a été désigné “sexiest job of the 21st century” par la prestigieuse Harvard Business Review en 2012, et “Best job of the year” par Glassdoor en 2017. Il y a une forte demande pour ce métier dans tous les secteurs d’activité. Et bien que l’offre en termes de cursus académique soit en plein boom, il y a encore pénurie de candidats.

abonnez-vous-a-la-weekly-encart-fxp-300x213Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

En résumé, c’est un expert qui est capable de prendre les données générées par les entreprises ou les consommateurs, les comprendre, les manipuler et utiliser des méthodes statistiques pour, selon les cas :

  • détecter des corrélations
  • construire des modèles prédictifs en faisant appel au “Machine Learning” (algorithmes d’apprentissage automatique, une branche de l’intelligence artificielle)
  • identifier des relations de cause à effet (corrélation n’équivaut pas à causalité !)
Les compétences d'un Data Scientist

Une des compétences les plus importantes du Data Scientist est la capacité à présenter ses conclusions de façon claire et adaptée au public auquel il s’adresse (par exemple, le management de son entreprise). Il peut aussi être amené à créer des visualisations et tableaux de bord.

Afin d’avoir la flexibilité et la puissance nécessaires, et surtout de pouvoir faire à nouveau tourner un même modèle avec des données différentes, le Data Scientist travaille généralement avec des langages de programmation plutôt qu’avec Excel. C’est l’aspect programmation du métier. Mais contrairement au métier de développeur, le code n’est qu’un outil au service de ce qu’on cherche à mettre en évidence.

Ce métier peut prendre beaucoup de formes différentes selon le domaine d’activité : marketing, logistique, production, finance, santé, monde universitaire etc.

Data Scientist, un métier pour moi ?

Avant de se lancer à corps perdu dans cette voie, il est naturel de se demander si “on est fait” pour cela.

Personnellement, je pense que la capacité d’adaptation de chacun est bien plus grande que les difficultés techniques que l’on peut rencontrer. En revanche, le plaisir qu’on prend à une activité est important. Il est difficile de répondre à cette question a priori mais il y a quelques pistes.

Les plus grandes qualités requises selon moi sont la curiosité intellectuelle, l’envie d’apprendre et l’intérêt pour la démarche scientifique. Tout le métier de Data Scientist consiste, tel un détective, à répondre à une question bien précise en cherchant les informations intéressantes qui se cachent dans des montagnes de données. Cherchez donc sur Internet des études réalisées par des Data Scientists afin de voir si votre curiosité est piquée (en voici un exemple).

Bien évidemment, une appétence pour les outils informatiques et les statistiques est souhaitable. Mais elle peut venir en cours de route si on est suffisamment motivé par l’objectif.

Et n’oubliez pas que le meilleur moyen de savoir si une activité va nous plaire, c’est d’essayer ! Commencer une formation n’est pas un engagement à la terminer et nous avons tous le droit à l’erreur.

abonnez-vous-a-la-weekly-encart-fxp-300x213Comment devenir Data Scientist ?

Bien entendu, la voie royale pour devenir Data Scientist est de suivre un cursus de type Masters dans une université. Outre une connaissance sans doute plus approfondie de la théorie des modèles prédictifs et des aspects algorithmiques, vous bénéficierez d’un vrai diplôme qui rassurera les employeurs. Ce choix de formation vous permettra aussi, et ce n’est pas à sous-estimer, de profiter de vraies relations interpersonnelles : faire partie d’une promotion, travailler avec des pairs sur des projets communs, échanger avec des professeurs.

Néanmoins, de tels programmes demandent souvent une solide formation scientifique ou informatique à l’entrée. De plus, les inconvénients évidents sont le coût, la nécessité d’être sur place pour la durée du programme (bien que certaines universités proposent maintenant des formations à distance) et la difficulté à rester maître de son emploi du temps. Ces obstacles peuvent être éliminatoires pour un expatrié qui manque souvent de visibilité sur l’avenir.

L'auto-formation pour une reconversion comme Data Scientist

Dans l'article, "Data Scientist : les programmes de formation en ligne" retrouvez les plateformes et les programmes de formation à distance ainsi que des conseils.

Luc Frachon - Data Scientist - Expatrié en Ecosse

 

Découvrez le témoignage de Luc: sa reconversion en expatriation comme data scientist

 

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