A la rencontre d’un Data Scientist Junior
Déjà 5 mois au MBA et certains sont déjà confortés dans le choix de leur métier de demain et d’autres moins. Maintenant que nous entamons nos recherches de stage, faisons un focus métier ensemble? Au cours de la démarche réseau recommandée par Catherine Grandcoing, j’ai contacté Mr Youri Yangari, Data Scientist Junior qui a su m’éclairer sur son métier.
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Titulaire d’un Bachelor of art, Sciences Economique et Sciences Politiques de l’université de Montréal, il prépare actuellement un Master en Econométrie Appliquée à l’Université de Lille 1. Par ailleurs, il exerce le métier de Data Scientist Junior au siège du Crédit Agricole Nord de France dans le pôle CRM analytique de la Direction Marketing.
En quoi consiste votre métier et depuis combien de temps vous l’exercez?
Mon métier consiste tout d’abord à permettre à la structure dans laquelle on se trouve de donner du sens aux données générées par celle-ci. Le Data Scientist doit établir des analyses pertinentes en lien direct avec l’environnement dans lequel il évolue, ces analyses aideront les entreprises dans leur prise de décisions stratégiques. Il est responsable de la gestion et de l’analyse des données massives. En se basant sur les données externes et internes, structurées et non structurées, il doit apporter de la valeur ajoutée aux données afin de permettre à son entreprise de se développer, de se renouveler.
Quelles sont les formations requises pour exercer votre métier?
Les formations requises sont diverses, celui qui aspire à être un Data Scientist doit effectuer des études en statistiques, en informatique, en business intelligence ou encore l’économétrie qui est selon moi un vrai atout combinant à la fois l’informatique, l’économie et les statistiques. Le Data Scientist doit avoir une vision transversale des enjeux de son entreprise orientée « métier ».
Comment se déroule une journée type?
La première tâche est de vérifier si les « process » mis en place sont effectifs, que les programmes codés « tournent » bien sans problèmes. De trouver de nouvelles façons de traiter les données afin d’apporter de nouvelles informations pertinentes à la direction pour les accompagner dans leurs prises de décisions. Il faut sans cesse se renouveler, en effet avec les nouvelles techniques tels que le Machine Learning ou le Deep Learning, des nouveaux défis s’offre à nous.
Avec quels outils travaillez-vous en particulier?
Les outils avec lesquels je travaille sont multiples, en particulier des languages de programmation tels que R, Python ou des systèmes distribués tels que Hadoop qui est une plateforme qui permet d’exploiter au mieux les données massives.
Votre métier vous soumet-il à des contraintes particulières?
Ce métier n’est pas contraignant, si ce n’est que vous dépendez des architectes DATA ou autres techniciens qui mettent en œuvre les structures des données.
Quelles sont les évolutions de carrière pour votre métier?
L’évolution d’un tel métier est multiple, de carrières de manager à l’expertise, le Data Scientist ayant un profil complet et solide sera capable d’occuper des postes à responsabilités au sein de son entreprise.
Quel salaire peut espérer un débutant?
Pour le salaire, tout dépend de l’entreprise et de l’environnement dans lequel il évoluera et aussi de son expérience. Généralement, le salaire pour un débutant peut aller de 1800 à 2500 euros en moyenne.
Quelles sont les qualités requises pour être un bon Data Scientist?
Le Data scientist n’est pas simplement un statisticien, un technicien puisqu’il doit utiliser les outils informatiques mis à sa disposition, éventuellement en proposer d’autres et surtout, toujours agir dans une perspective d’amélioration de la performance et de la rentabilité de l’entreprise. Il a donc des compétences en maths, en statistiques, en modélisation, en analyse de données, mais également en informatique. Surtout, il possède aussi un bon sens des affaires, de réelles compétences en marketing et une bonne aptitude à la communication. Il lui faut être « orienté client et business » et privilégier la connaissance de l’utilisateur final.
Quels conseils pouvez-vous donner à ceux qui veulent se lancer dans ce métier?
Pour réussir dans ce métier il faut être un réel passionné, il faut pouvoir ne pas compter ses heures devant l’écran. Il faut développer des projets personnels afin de pratiquer et être à l’affut des nouvelles techniques de traitement, des nouveaux algorithmes mis à disposition par la communauté « DATA », se confronter aux autres su des plateformes tels que Kaggle et être déterminer pour la réussite de son entreprise.