Chaque action digitale, chaque clic, balayage, connexion, achat ou recherche, génère des données. Ces données sont précieuses pour les entreprises qui souhaitent mieux comprendre leurs clients et leur activité. Mais les données s’accumulent rapidement et, en peu de temps, les entreprises peuvent se retrouver à gérer des téraoctets d’informations qu’elles ne parviennent pas à exploiter pleinement. Elles savent que ces données renferment des réponses à des questions concernant le comportement des clients, la performance des produits, les risques, les opportunités de croissance ou encore l’efficience opérationnelle. Cependant, sans l’expertise adéquate, toutes ces données ne sont guère plus qu’un simple bruit de fond.
Transformer ce bruit en informations exploitables exige bien plus que l’exécution de requêtes ou la génération de rapports. Cela suppose de bien maîtriser l’art de poser les bonnes questions, de tester des hypothèses et de concevoir des modèles capables d’interpréter réellement les chiffres. Les data scientists répondent à ce besoin en apportant les compétences analytiques et la compréhension métier nécessaires pour transformer des données complexes en informations stratégiques.
Voici quelques-unes des principales responsabilités d’un data scientist au quotidien :
- Collecte et nettoyage des données
Les data scientists doivent collecter et intégrer des informations issues de différentes sources, puis s’assurer de leur exactitude, de leur cohérence et de leur exploitabilité. Cela implique souvent de traiter des données incomplètes, non structurées ou incohérentes, et d’appliquer des étapes de prétraitement afin de corriger les erreurs et de standardiser les formats au sein des ensembles de données. - Analyse des données
Les data scientists examinent les ensembles de données afin d’identifier des tendances, des anomalies et des schémas récurrents. Cela comprend souvent l’analyse exploratoire des données (EDA), les tests statistiques et les opérations de nettoyage des données nécessaires à une analyse plus approfondie. - Création d’algorithmes
Ces professionnels conçoivent et mettent en œuvre des algorithmes permettant de traiter efficacement les données et d’en extraire des informations pertinentes. Ceux-ci peuvent aller de simples règles de classification à des modèles plus avancés de machine learning (ML), selon la complexité du problème à résoudre. - Développement de modèles prédictifs
À partir de données historiques, les data scientists créent des modèles permettant de prévoir des résultats ou de simuler différents scénarios. Ces modèles aident les entreprises à anticiper les comportements des clients, détecter les fraudes, réaliser des prévisions de marché fiables ou encore optimiser leurs opérations business. - Communication des informations aux personnes concernées
L’analyse n’est qu’une facette du métier : les data scientists doivent également présenter leurs conclusions au moyen de visualisations, de tableaux de bord et de rapports. De solides compétences en communication leur permettent de transformer des résultats techniques en recommandations claires et exploitables, destinées aussi bien à des publics techniques que non techniques.
Les données sont aujourd’hui aussi omniprésentes dans les entreprises modernes que l’électricité : elles circulent en permanence et sont essentielles aux opérations de tous les secteurs. Et à mesure qu’elles influencent presque tous les aspects de l’activité économique, le besoin de professionnels capables d’en extraire des informations pertinentes ne cesse de croître. Des entreprises du monde entier font appel à des data scientists pour exploiter davantage la valeur de leurs données. Bien que cette liste soit loin d’être exhaustive, voici quelques secteurs qui emploient activement des data scientists :
- Technologies de l’information
Les entreprises du secteur IT figurent parmi les principaux recruteurs de data scientists. Elles les mobilisent pour améliorer les performances logicielles, alimenter des fonctionnalités IA, personnaliser l’expérience utilisateur et analyser les comportements d’usage afin d’orienter le développement des produits et la planification de leur feuille de route. - Finance
Les établissements financiers s’appuient sur les data scientists pour renforcer leurs systèmes de détection des fraudes et développer des modèles d’évaluation du risque de crédit. Ils aident également les sociétés d’investissement à améliorer leurs stratégies de prévision en analysant les données de marché et en évaluant les risques en temps réel. - Santé
Dans le secteur de la santé, les data scientists travaillent à partir des dossiers patients, des résultats des traitements et des mesures opérationnelles afin d’améliorer la qualité des soins. Leur travail soutient également l’utilisation des analyses prédictives pour favoriser la détection précoce de certaines pathologies. - Recherche
La recherche académique et scientifique s’appuie fortement sur les data scientists pour gérer et interpréter de vastes ensembles de données. Qu’il s’agisse d’essais cliniques ou d’analyses des comportements sociaux, les chercheurs comptent sur ces spécialistes des données pour mettre en évidence des éléments permettant de confirmer ou d’infirmer leurs hypothèses. - Sciences de la vie
Les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques collaborent avec des data scientists pour analyser les données et les réponses des patients au cours des essais cliniques. Leurs travaux contribuent à accélérer le développement de nouveaux médicaments et à soutenir la mise au point de thérapies ciblées adaptées au profil de chaque patient. - Assurance
Dans le secteur de l’assurance, les data scientists jouent un rôle essentiel dans l’amélioration de la tarification des polices et de l’évaluation des risques. Leur travail contribue également à détecter les activités suspectes liées aux déclarations de sinistres. - Commerce de détail
Les data scientists jouent un rôle clé dans le secteur du commerce de détail, dans lequel ils contribuent à mieux comprendre les clients, aussi bien en ligne qu’en magasin. En analysant les tendances de vente et les mouvements d’inventaire, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées concernant les promotions, les prix, les niveaux de stock et bien d’autres aspects de leur activité. - Télécommunications
Les entreprises de télécommunications font appel à des data scientists pour surveiller les habitudes d’utilisation des appels et des données, ce qui leur permet d’identifier rapidement les problèmes réseau et de réduire le taux d’attrition des clients. Les données contribuent également à orienter les mises à niveau de services et à optimiser les investissements dans les infrastructures. - Secteur public
Dans le secteur public, les data scientists interviennent dans des domaines allant de la planification budgétaire à la détection des fraudes. Ils participent à des projets de données de grande envergure liés à la santé publique, à la sécurité nationale et aux transports, aidant ainsi les administrations à allouer leurs ressources plus efficacement.
L’analyse constitue une part importante du travail des data scientists. Il n’est donc pas surprenant que les rôles de data scientist et de data analyst soient souvent associés. Toutefois, même si ces termes sont parfois utilisés de manière interchangeable, les data scientists et les data analysts exercent des fonctions distinctes.
Les data scientists sont généralement chargés de résoudre des problématiques ouvertes à l’aide d’une combinaison de programmation, de modélisation statistique et de machine learning. Ils conçoivent des expérimentations, élaborent des modèles prédictifs et développent des algorithmes personnalisés afin d’extraire des informations pertinentes à partir de données complexes, souvent non structurées. Leur travail consiste généralement à identifier les questions qu’il convient de poser pour répondre à des besoins spécifiques, puis à déterminer comment les données peuvent être exploitées pour y répondre.
Les data analysts se concentrent davantage sur l’examen d’ensembles de données existants afin d’identifier des tendances, produire des rapports et répondre à des questions métier prédéfinies. Ils travaillent principalement avec des données structurées et utilisent le requêtage, l’agrégation et la visualisation de données pour soutenir les décisions opérationnelles et stratégiques. Bien que leurs analyses soient essentielles pour fournir des informations opérationnelles, les data analysts ne développent généralement pas de modèles et ne déploient pas de solutions avancées de machine learning.
En simplifiant, les data analysts expliquent ce qui s’est produit, tandis que les data scientists utilisent les données pour prédire ce qui pourrait se produire ensuite, et pourquoi.
Les data scientists combinent plusieurs disciplines afin de transformer des données brutes en informations stratégiques. Pour être efficaces, ils doivent posséder de solides compétences techniques, mais aussi des aptitudes en communication, en résolution de problèmes et une bonne compréhension des enjeux métier. C’est cette combinaison de compétences techniques et comportementales qui leur permet non seulement d’analyser les données, mais aussi d’en garantir la pertinence et l’utilité dans un contexte métier.
Les compétences techniques (ou hard skills) désignent les savoir-faire pratiques nécessaires pour collecter, traiter, analyser et modéliser les données. Ces compétences constituent le socle du travail quotidien du data scientist et figurent souvent parmi les principaux critères évalués par les recruteurs. Parmi les compétences techniques :
- Programmation
La plupart des data scientists maîtrisent plusieurs langages de programmation, tels que Python, R ou SQL. Cette maîtrise leur permet d’intervenir au niveau du back-end des applications afin de développer des modèles et d’automatiser des tâches à différentes étapes du pipeline de données. - Analyse statistique
La compréhension des concepts statistiques permet aux data scientists de tester des hypothèses et de valider des résultats. Ces compétences contribuent à garantir que les modèles reposent sur des schémas réels dans les données plutôt que sur des coïncidences ou des biais. - Machine learning
Les data scientists développent fréquemment des outils prédictifs capables d’apprendre à partir de données historiques. La maîtrise des méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé leur permet de concevoir des solutions qui s’adaptent au fil du temps et produisent des résultats plus fiables. - Visualisation des données
La capacité à présenter les données de manière visuelle est essentielle pour rendre les informations accessibles. Des graphiques et tableaux de bord clairs permettent aux personnes concernées non techniques de comprendre ce que révèlent les données et pourquoi ces informations sont importantes. - Gestion des données
Avant toute analyse, les données doivent être nettoyées, formatées et organisées. Les data scientists consacrent une partie importante de leur temps à s’assurer que les ensembles de données sont complets et prêts à être exploités. - Outils Big Data
Dans les environnements où les volumes de données sont importants ou évoluent rapidement, les outils traditionnels peuvent montrer leurs limites. Des plateformes telles que Hadoop et Apache Spark prennent en charge le traitement à grande échelle et sont souvent utilisées pour travailler avec des ensembles de données massifs.
Les compétences comportementales permettent aux data scientists de travailler efficacement avec les autres et d’inscrire leur travail dans un contexte métier. Elles contribuent à garantir que leur expertise technique génère un bénéfice concret au sein de l’entreprise.
- Sens des affaires
Une bonne compréhension des objectifs de l’entreprise et des défis opérationnels permet aux data scientists de concentrer leurs efforts sur les opportunités à forte valeur ajoutée. Ce contexte est essentiel pour définir des problématiques pertinentes et mesurer l’impact des informations qu’ils produisent. - Communication
La capacité à expliquer des résultats dans un langage clair favorise la confiance et l’adhésion des collaborateurs non techniques. Les data scientists doivent être capables de présenter des résultats complexes de manière à éclairer la prise de décision. - Esprit critique
Les bons data scientists remettent en question leurs propres hypothèses et examinent les données avec discernement. Cet état d’esprit les aide à éviter les conclusions trompeuses et à mettre au jour des enseignements plus approfondis. - Curiosité
Une forte envie d’explorer les données conduit souvent à des découvertes qui pourraient échapper à d’autres. La curiosité favorise l’expérimentation ainsi que la recherche de résultats complémentaires ou inattendus. - Collaboration
La plupart des projets nécessitent la contribution d’équipes transverses. Les data scientists doivent être capables de collaborer efficacement avec des ingénieurs, des leaders et d’autres personnes concernées afin de s’assurer que leur travail contribue aux objectifs globaux de l’entreprise. - Adaptabilité
Les technologies évoluent rapidement et les priorités peuvent changer en fonction des besoins de l’entreprise. Les data scientists doivent donc être à l’aise avec l’apprentissage de nouveaux outils et capables d’adapter leur approche lorsque cela est nécessaire.
Le parcours menant à une carrière dans la data science varie d’une personne à l’autre : certains accèdent à ce métier via des études académiques classiques, tandis que d’autres développent leurs compétences grâce à des parcours alternatifs ou à une expérience acquise dans des domaines connexes. Quelle que soit la voie empruntée, l’essentiel est de savoir travailler efficacement avec les données et de pouvoir démontrer aux employeurs sa capacité à appliquer ces compétences dans des situations concrètes.
De nombreux data scientists sont titulaires d’un diplôme dans un domaine technique ou quantitatif. Une licence en informatique, en statistiques, en mathématiques ou en data science constitue une solide base de départ. Ces formations couvrent généralement des concepts fondamentaux tels que les structures de données, les probabilités, l’algèbre linéaire et l’analyse statistique, tout en apportant une expérience pratique de la programmation.
Un master en data science, en analyse ou dans un domaine connexe permet d’approfondir ses connaissances en machine learning, en systèmes Big Data et en modélisation avancée. Bien qu’il ne soit pas indispensable pour tous les postes, un diplôme de niveau master peut constituer un atout pour les candidats souhaitant se spécialiser ou accéder à des fonctions plus senior.
Le diplôme universitaire classique n’est pas la seule voie d’accès au métier. Les bootcamps, les cours en ligne et les programmes de certification professionnelle peuvent offrir une formation ciblée ainsi qu’un apprentissage pratique. Ces programmes sont souvent conçus pour aider les apprenants à développer des compétences directement mobilisables en entreprise et sont généralement plus spécialisés et plus intensifs que les cursus académiques traditionnels.
Nombre d’entre eux incluent également des projets pratiques reproduisant des problématiques réelles rencontrées en entreprise. Cela peut être particulièrement utile pour les personnes en reconversion professionnelle ou celles qui souhaitent acquérir rapidement une expérience pertinente. Certains apprenants utilisent également ces programmes pour compléter leur formation initiale.
En data science, les employeurs attendent davantage qu’un CV ou un diplôme : ils veulent comprendre votre façon de réfléchir et voir ce que vous êtes capable de réaliser. Un portfolio solide vous permet de mettre en avant votre démarche de résolution de problèmes ainsi que vos compétences techniques à travers des projets concrets.
Ce portfolio peut inclure des projets personnels, des études de cas ou des problématiques que vous avez résolues à l’aide de compétences en data science. Publier vos travaux sur des plateformes comme GitHub permet aux recruteurs potentiels de consulter votre code et d’évaluer les résultats de vos analyses. Les meilleurs portfolios présentent généralement une documentation claire, des visualisations pertinentes et un contexte expliquant la problématique traitée.
Décrocher un poste de data scientist implique généralement un processus de recrutement en plusieurs étapes, comprenant à la fois des évaluations techniques et comportementales. Les candidats peuvent être amenés à résoudre des problèmes de programmation, à expliquer des concepts statistiques ou à interpréter les données d’un ensemble de données fourni. De nombreux employeurs évaluent également votre capacité à expliquer votre raisonnement, en particulier lorsque vous discutez des compromis ou des limites de votre approche.
Pour vous préparer, il est recommandé de vous entraîner sur des exercices de programmation courants et de réviser les concepts fondamentaux en statistiques et en machine learning. Certaines entreprises peuvent également inclure des exercices à réaliser à domicile ou des sessions de résolution de problèmes en direct. Préparer des exemples issus de projets précédents, et être capable d’expliquer votre rôle ainsi que votre démarche, peut vous aider à vous démarquer.
Le travail d’un data scientist est étroitement lié aux outils qu’il utilise. De la collecte et de la gestion des données brutes au développement de modèles prédictifs et à la communication des résultats, chaque étape du processus repose sur des technologies fiables. Voici quelques-unes des technologies les plus importantes utilisées par les data scientists dans le cadre de leur travail :
La programmation constitue un élément fondamental du travail des data scientists, et chaque langage est adapté à des usages spécifiques.
- Python
Largement utilisé dans le domaine pour sa lisibilité et la richesse de son écosystème, Python prend en charge l’analyse de données, le machine learning et l’automatisation grâce à des bibliothèques telles que pandas, NumPy, scikit-learn et TensorFlow. - R
Très apprécié dans les milieux universitaires et de la recherche, R est particulièrement performant pour l’analyse statistique et la visualisation de données. - SQL
SQL est indispensable pour récupérer et gérer des données structurées à partir de bases de données relationnelles. Il s’agit d’une compétence essentielle pour accéder aux données de production et les préparer à l’analyse. - SAS
Principalement présent dans les systèmes hérités, SAS reste largement utilisé dans les secteurs de la santé et de la finance. Il est apprécié pour sa fiabilité et ses capacités en matière de modélisation statistique à grande échelle. - Scala et Java
Ces langages sont particulièrement adaptés aux environnements Big Data, notamment lorsqu’ils sont utilisés avec des plateformes telles qu’Apache Spark pour le traitement distribué des données.
Les data scientists s’appuient sur des visualisations pour rendre leurs analyses plus compréhensibles et exploitables. Des visualisations bien conçues permettent de mettre en évidence des schémas, de clarifier des tendances et d’apporter un contexte que les chiffres bruts ne peuvent pas fournir à eux seuls.
Parmi les outils couramment utilisés pour créer des visualisations de données :
- IA générative (GenAI)
- Tableau
- Power BI
- Plotly
- Matplotlib
- Seaborn
- ggplot2
Grâce aux avancées récentes, le machine learning (ML) et l’intelligence artificielle (IA) occupent une place de plus en plus centrale dans la data science. Les cadres de travail et les bibliothèques qui prennent en charge ces technologies permettent aux data scientists de créer, d’entraîner et de déployer des modèles avec davantage d’efficience et de précision.
Pour exceller en tant que data scientist, apprenez les méthodes d’analyse de données grâce à des cours avancés sur l’IA et familiarisez-vous avec les cadres de travail suivants :
- Scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- XGBoost
- LightGBM
- Keras
Malgré la puissance des outils disponibles, le travail en data science est rarement simple. Bon nombre des difficultés rencontrées par les data scientists ne sont pas d’ordre technique : elles sont liées à des enjeux organisationnels, stratégiques ou de communication. Relever ces défis exige à la fois des compétences techniques solides et une bonne compréhension des enjeux métier. Voici deux des obstacles les plus fréquemment rencontrés par les data scientists.
Des données propres sont indispensables pour obtenir des résultats fiables. En pratique, toutefois, les données sont souvent incohérentes ou incomplètes. Même de petites erreurs, telles que des valeurs manquantes ou des doublons, peuvent fausser les analyses et réduire la fiabilité d’un modèle.
Pour remédier à ces problèmes, les data scientists utilisent des techniques de prétraitement afin d’identifier et de corriger les anomalies avant le début de la phase de modélisation. Des outils comme pandas en Python ou tidyr en R permettent d’automatiser une partie de ces tâches. La mise en place de règles de validation standardisées dès la saisie des données peut également éviter que ces problèmes ne s’aggravent au fil du temps. Dans de nombreuses entreprises, ce travail nécessite une collaboration avec les ingénieurs de données ou les responsables des systèmes afin de s’accorder sur les méthodes de collecte et de gestion des données.
Même la meilleure analyse peut rester sans effet si ses conclusions ne sont pas communiquées de manière claire. Les data scientists doivent souvent expliquer des modèles techniques et des résultats statistiques à des personnes concernées non techniques, qui ne comprennent pas nécessairement (et n’ont pas forcément besoin de comprendre) les fondements mathématiques sous-jacents.
Pour que les informations produites soient réellement utiles à leur public cible, le message doit être clair et concis. Des supports visuels et des synthèses rédigées dans un langage accessible aident les décideurs à comprendre la portée et l’importance des résultats. Lorsque les data scientists mettent l’accent sur les implications plutôt que sur la méthodologie, leurs analyses deviennent plus faciles à exploiter et ont davantage de chances d’influencer les décisions stratégiques.
Les data scientists figurent toujours parmi les professionnels les plus recherchés dans le monde actuel de l’entreprise. Et à mesure que les entreprises adoptent davantage de solutions optimisées par l’IA, le besoin de professionnels capables d’interpréter les données, de concevoir des modèles et de transformer les informations en actions concrètes continue de croître. Pour répondre à cette demande, les futurs data scientists doivent suivre l’évolution des technologies et renforcer les compétences qui les distinguent.
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- Platform Analytics Fundamentals
Cette formation présente les fonctionnalités d’analyse fondamentales de ServiceNow, notamment le suivi des KPI, la configuration d’indicateurs calculés et la création de tableaux de bord. Elle couvre également les concepts essentiels de Platform Analytics. - Platform Analytics Advanced
Destinée aux apprenants souhaitant aller plus loin, cette formation se concentre sur la modélisation avancée des données et la conception de tableaux de bord. Les thèmes abordés incluent les répartitions scriptées, les tableaux de bord interactifs et les métriques externes. Elle prépare également à l’examen Expert implémentation certifié - Platform Analytics. - Analyse avancée des performances (à la demande))
Version digitale et flexible de la formation Performance Analytics Advanced, ce cursus permet aux apprenants de développer à leur rythme des compétences plus approfondies en analyse des tendances et en visualisation de données. - Comprendre les pastilles et les flux de données dans Flux
Ce module de microlearning explique comment les pastilles de données sont utilisées pour transmettre des informations entre différentes actions d’un flux et comment les data streams permettent de gérer des collections d’enregistrements. Les apprenants s’exercent à identifier, configurer et dépanner les flux de données au sein des flux à l’aide de ces outils. - Workflow Data Fabric (parcours d’apprentissage)
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