Si vous cherchez dans n’importe quelle liste des postes techniques les plus recherchés et les plus convoités, vous trouverez le titre de « Data Scientist ». La demande d'experts en données reste soutenue dans le monde entier, ce qui n'est pas surprenant compte tenu des vastes volumes de données que les entreprises doivent analyser et interpréter.
LinkedIn a classé le rôle du data scientist comme l'emploi le plus prometteur aux États-Unis en 2019 et, selon un rapport de la Royal Society (2019), la demande de data scientist et d'ingénieurs de données a plus que triplé au cours des cinq dernières années. Selon ITJobsWatch, le salaire médian d'un data scientist au Royaume-Uni (six mois jusqu'en février 2020) était de 62 500 £.
La plus grande partie du travail des scientifiques en données consiste à contribuer aux systèmes d'aide à la décision. C'est pourquoi la plupart des organisations recherchent l’expérience dans l’apprentissage machine supervisé, à la fois de classification et de régression. Les candidats doivent également maîtriser les principaux langages de programmation tels que Python, R et SQL. Le monde se tourne de plus en plus vers le Cloud et c’est pourquoi une connaissance pratique des principaux fournisseurs que sont GCP, AWS ou Azure par exemple, est un vrai plus pour les candidats.
Pour en savoir plus sur le travail des scientifiques spécialisés dans les données et sur les compétences que les entreprises recherchent, nous nous sommes entretenus avec le Dr Paul van Loon, CFA, responsable de l'analyse chez Forecast, une société de conseil en données et en analyse dont le siège est à Édimbourg et qui possède des bureaux à Sydney et à Toronto.
Pour lui, la science des données n’est pas nouvelle, « Nombreux sont ceux qui désirent prendre le train de la science des données en marche, mais cette discipline que l’on appelle aujourd’hui « data science » est pratiquée depuis des années. Auparavant, cette discipline aurait été regroupée sous le parapluie de l'économétrie, de la recherche opérationnelle, des statistiques et de la modélisation prédictive".
« Pas de voie rapide ou facile »
Quelles sont donc les compétences dont les scientifiques ont besoin pour réussir ? Les organisations exigent généralement que la plupart des candidats aient une formation en informatique, mathématiques, physique ou statistiques.
Une solide base de statistiques est primordiale, selon M. van Loon. « Il y a un risque que tout le monde veuille le titre de data scientist, et que les entreprises veuillent des candidats ayant ce titre. Il ne suffit pas de suivre une série de cours en ligne - ceux-ci sont excellents pour se perfectionner et approfondir ses connaissances. . Il n'y a pas de voie rapide ou facile pour devenir un scientifique des données, rien ne remplace la construction de modèles".
Pour des entreprises telles que Forecast, les recrues potentielles ont besoin de bien plus que des compétences techniques de premier ordre. "Nous nous intéressons à l'attitude de l'individu, car nous voulons des personnes proactives et confiantes qui, non seulement fournissent des résultats de haute qualité, mais qui sont également à l'aise pour interagir avec les différents acteurs".
Le message primordial pour les spécialistes des données est qu'il n'y a pas de raccourcis pour réussir. Pour développer votre carrière dans l'une des disciplines technologiques les plus pointues, vous devez avoir une bonne maîtrise des fondamentaux techniques, combinée à une attitude proactive, et "capable de faire".
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