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Fiche métier

Data scientist : métier, missions et salaire

Rôles et missions du Data scientist

Le Data Scientist a un rôle et des missions variés qui nécessitent de la discipline et de la passion pour les données. Leur principale mission est de trouver des moyens d'améliorer l'efficacité et la précision des décisions prises par les entreprises. Voici quelques-uns des rôles et des missions les plus courants des Data Scientists :

  • Collecte, analyse et interprétation des données : collecter des données à partir de sources variées, les analyser et les interpréter pour en extraire des informations utiles.
  • Exploration et modélisation des données : rechercher des informations dans les données et les modéliser pour prédire des tendances et des résultats futurs.
  • Développement des algorithmes et des modèles : concevoir et développer des algorithmes et des modèles pour prédire et améliorer les résultats.
  • Présenter et partager les informations : communiquer les résultats aux équipes concernées et les aider à prendre les meilleures décisions possibles.
  • Développement de nouvelles technologies : recherche et développement de technologies innovantes pour améliorer la précision et les performances des données.

Les Data Scientists jouent un rôle crucial dans la prise de décision des entreprises modernes. Grâce à leur expertise, les entreprises peuvent non seulement améliorer leurs performances, mais aussi prendre des décisions plus informées et stratégiques. En outre, les Data Scientists peuvent également travailler avec les équipes marketing et commerciales pour concevoir et déployer des campagnes ciblées afin d'atteindre les objectifs de l'entreprise.

Salaire et évolution de carrière du Data scientist

Le salaire d'un Data Scientist est un sujet qui suscite beaucoup d'intérêt dans le domaine de l'informatique. En effet, il s'agit d'un métier très demandé et bien rémunéré. En France, le salaire brut annuel moyen d'un Data Scientist peut varier en fonction de l'expérience et des compétences. Voici une liste des évolutions de salaire brut annuel en France selon les années d'expérience :

  • 0 à 2 ans : environ 40 000 euros
  • 2 à 5 ans : environ 50 000 euros
  • 5 à 10 ans : environ 60 000 euros
  • 10 à 15 ans : environ 70 000 euros
  • Plus de 15 ans : environ 80 000 euros

En ce qui concerne l'évolution de carrière, un Data Scientist peut avoir plusieurs opportunités. Les 5 métiers possibles en perspective sont les suivants :

  • Data engineer
  • Machine Learning Engineer
  • Intelligence artificielle ingénieur
  • Business Intelligence Analyst
  • Sciences

Avantages et inconvénients du métier de Data scientist

Avantages
  • Salaire élevé - Les data scientists peuvent espérer des salaires élevés pour leur travail.
  • Travail stimulant - Les data scientists ont le droit de se creuser les méninges et de résoudre des problèmes complexes.
  • Plates-formes de travail modernes - Les entreprises modernes offrent aux data scientists des plates-formes de travail performantes et innovantes.
  • Possibilité de créer quelque chose d'utile - Les data scientists peuvent créer des choses qui aideront les entreprises et les clients à mieux comprendre leurs données et à prendre des décisions plus éclairées.
  • Possibilité de voyager - Les data scientists peuvent souvent avoir la possibilité de voyager pour se rendre à des conférences ou à des événements relatifs à la data science.
Inconvénients
  • Longues heures de travail - Les data scientists peuvent parfois passer des heures à analyser et à traiter les données.
  • Travail de routine - Les data scientists doivent souvent effectuer des tâches répétitives qui peuvent être ennuyeuses.
  • Manque de communication avec les autres - Les data scientists peuvent avoir du mal à communiquer avec leurs collègues, car ils sont souvent très occupés avec leurs projets.
  • Manque d'exercice - Les data scientists peuvent passer beaucoup de temps devant un écran, ce qui peut entraîner un manque d'exercice.
  • Grande responsabilité - Les data scientists sont souvent responsables de l'analyse et de l'interprétation des données, ce qui peut être très stressant.

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