Où peut travailler un data scientist ?

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Le data scientist est spécialisé dans les statistiques et l'informatique. Il recueille, analyse et traite les données massives dans le but d'apporter une plus-value. Bien que ce métier soit encore très récent, il est très plébiscité dans plusieurs domaines et milieux. Cet article fait donc le point sur les secteurs et les types d'entreprises dans lesquels un senior data scientist peut travailler.

Data scientist, où travaille t'il ?


Le data scientist peut travailler dans la santé et la finance

Les data scientists formés dans les écoles comme IA School peuvent travailler dans les domaines de la santé, de la finance, de la vente et de la fabrication. Dans ces différents secteurs, ils apportent une grande valeur ajoutée. À titre d'exemple, nous aborderons uniquement ceux de la santé et de la finance.

La santé

Dans la santé comme dans les autres domaines, les progrès technologiques ont augmenté de façon exponentielle la quantité de données recueillies à chaque instant. Ils ont aussi eu un impact significatif sur la vitesse à laquelle ces informations peuvent être collectées et exploitées. Par exemple, autrefois, il fallait attendre 10 ans pour obtenir une séquence de génome humain. Aujourd'hui, il est possible d'avoir le même résultat en moins d'une journée.

Le traitement ou l'exploitation de ces informations présente donc un grand intérêt. En effet, cela peut permettre :

  • d'avoir une meilleure connaissance des systèmes de soins,
  • d'identifier les facteurs de risque d'une maladie,
  • de suivre l'efficacité des traitements.

Dans ce contexte, le data scientist joue un rôle crucial. Grâce à son intervention, les médecins sont désormais en mesure de mieux prévenir et de prendre en charge les maladies. Ils peuvent aussi suivre les populations pour adopter les politiques de santé adéquates.

Sa présence dans le domaine de la santé permet également de relever les différents défis et enjeux liés à l'exploitation du big data. Il s'agit notamment d'arriver à standardiser les données, à les analyser, à les rendre interprétables par les cliniciens et à les utiliser pour prédire des épidémies, par exemple.

Le métier de data scientist dans la finance

La finance

Dans le monde de la finance, le data scientist joue aussi un rôle significatif. Grâce à son habileté à traiter les informations du big data, il permet de prédire le comportement des consommateurs, de découvrir les faiblesses d'une entreprise et d'évaluer les atouts de la concurrence. Il détecte aussi les fraudes en élaborant des algorithmes qui analysent avec précision les anomalies liées à la finance de l'entreprise.

Par ailleurs, il effectue une analyse pour prédire les évènements importants et les mouvements de bourse. Il permet aussi aux directeurs financiers de développer un portefeuille d'investissements rentables et d'optimiser la prise de décision des entreprises en cernant les marchés les plus volatils. Le data scientist est aussi en mesure de gérer et de traiter les données financières des clients.

En tant que data scientist financier, vous serez donc amené à gérer les risques de votre employeur, à faire de l'automatisation tarifaire et à détecter les fraudes financières. Votre tâche inclut aussi le développement des processus viables pour collecter, stocker, analyser et traiter les données financières afin d'en tirer le meilleur parti.

Le data scientist peut également travailler dans de nombreux autres secteurs

En dehors des secteurs cités plus haut, le data scientist peut aussi intervenir dans les petites et dans les grandes entreprises. Dans les petites sociétés, il permet aux chefs d'entreprise de gagner du temps grâce aux solutions de machines learning et d'automatisation des processus.

Avec ses outils et son savoir-faire, le data scientist ouvre également de nouvelles perspectives aux petites entreprises. Par exemple, grâce à son analyse des données, ces dernières peuvent entrevoir la ligne directrice à suivre pour mettre en place des campagnes marketing plus efficaces et plus rentables.

Dans une petite entreprise, l'intervention d'un data scientist est aussi capitale pour résoudre les problèmes, les fautes ou les erreurs minimes qui ont un grand impact. Dans une grande société, elle l'est plus encore. Et pour cause, ce professionnel du big data permet d'identifier les opportunités naissantes sur lesquelles l'entreprise peut se positionner pour augmenter son chiffre d'affaires.

De plus, dans une grande entreprise, l'analyse quantitative du data scientist permet aux managers de choisir le plan d'action adapté aux évolutions du marché. Les stratégies à mettre en place se focaliseront alors sur les points à fort potentiel et les tendances du moment. Cela permet de gagner un temps considérable et d'avoir un meilleur retour sur investissement.

Par ailleurs, l'intervention du data scientist dans une grande société où il maîtrise l'anglais facilite l'identification et l'affinage du public cible. Cela permet aussi d'améliorer la connaissance des clients et les capacités relationnelles de l'équipe marketing ou du SAV. L'entreprise sera alors en mesure de se démarquer de ses concurrents en proposant de meilleurs produits et services.

Etre data scientist et indépendant

Certains data scientists peuvent même choisir de devenir indépendants

À l'instar de nombreux métiers liés à l'informatique, le data scientist peut choisir d'exercer sa profession en tant que freelance (ou indépendant). Cela lui donne une certaine autonomie dans le choix de ses missions et de ses entreprises clientes. Il peut aussi fixer ses tarifs et toucher directement la rémunération souhaitée.

Le data scientist indépendant a également la liberté de gérer son emploi du temps comme il le désire et de travailler de n'importe quel endroit. Toutefois, pour travailler en freelance et obtenir des missions, vous devez d'abord choisir un statut juridique et développer votre réseau professionnel.

De même, le travail en freelance s'accompagne de plusieurs autres obligations. Cela implique notamment de remplir les formalités administratives afférentes, de choisir une protection sociale adéquate et de gérer les charges sociales et autres taxes.

Les data scientists sont très demandés et leurs compétences sont très recherchées

En raison de la nécessité de tirer profit du Big Data, les data scientists de plus de 50 ans ont des compétences très convoitées malgré les nombreux défis liés à l'emploi des seniors sur le marché français. Au début de l'année 2019, les rapports et les études menées par LinkedIn et Indeed ont mis en lumière l'intérêt croissant des employeurs pour ces profils.

En 2018, LinkedIn a par ailleurs signalé une pénurie nationale de plus de 150 000 personnes avec des compétences en analyse de données aux États-Unis. Cette tendance s'est confirmée au cours des années qui ont suivi.

D'après le premier rapport publié par LinkedIn en 2020, la profession de data scientist occupait la dixième place parmi les métiers les plus recherchés. Actuellement, sur indeed.com, on compte plus de 1 500 offres d'emploi en data scientist. Puisque de plus en plus d'entreprises comprennent l'importance du Big data, cette demande ne fera que croître dans les années à venir.


Sources :

lemagit.fr/actualites/252476527/Data-scientist-la-demande-reste-tres-forte-mais-evolue-rapidement?amp=1

fr.indeed.com/m/jobs?q=Data+Scientist