Tu veux faire quoi quand tu seras grand? Astronaute, vétérinaire ou DataScientist

En début d’année, le réseau Linkedin a répertorié dans une infographie, les 10 métiers qui se sont imposés sur les 5 dernières années. Au côté du développeur d’application IOS et du professeur de Zumba, on retrouve le DataScientist. Mode ou véritable métier d’avenir, Simon, notre datascientist maison vous propose sa vision : 

Du data miner au datascientist

En fouillant sur le web, on tombe très vite sur le terme de Data Miner en tant que dénomination précédente du métier de Data Scientist. Présent dans de nombreux secteurs, ce “fouilleur de données” est désormais la coqueluche des e-commerçants. Son socle de travail : les statistiques.

À l’heure du Big Data, son travail est donc de récupérer, extraire, analyser les millions de données sur les internautes et tenter d’en tirer des schémas comportementaux. Autrement dit, il rend intelligibles les chiffres dont disposent les médias pour définir précisément le profil des utilisateurs et générer des recommandations.

Eric Schmidt nous rappelle que « tous les deux jours, nous produisons autant d’informations que nous en avons généré depuis l’aube des civilisations jusqu’en 2003″. Les métiers d’analyses de données s’inscrivent donc comme véritable tendance car l’explosion des données concernent tous les secteurs, que ce soit pour diagnostiquer des cancers ou lutter contre le crime en utilisant les données spatiales.

Même si ce genre de prédiction mettrons du temps à s’imposer dans leurs domaines respectifs, le traitement des données sur le net est en avance pour 3 raisons : la donnée est facilement collectable (c’est l’exemple de nos fameux cookies), les retours sur investissements sont rapides et mesurables et le web cultive tout simplement l’innovation.

Il y a 50 ans, l’essor industriel faisait naître de nouvelles problématiques au sein d’entreprises florissantes. Comment écouler notre production? Comment fidéliser les consommateurs à mes produits, à ma marque ? Dès lors, le métier de communicant devient indispensable. Il évolue au fil des années (et des évolutions technologiques) pour  intégrer du marketing, des sciences humaines, de la sémantique. Le pubard à la Madmen devient un stratège multi compétence in-dis-pen-sable.

Aujourd’hui, face à l’explosion des données, c’est au tour du statisticien d’être pris dans cette spirale.

La différence entre un bon et un mauvais datascientist?

Il suffit de taper DataScientist dans votre barre de recherche google pour se rendre compte de l’intérêt grandissant pour ce métier. Google « en personne » annonce que ce sera le métier n°1. De plus en plus reconnue, de plus en plus demandée, ces statisticiens d’un nouveau genre seront appelés à exercer des fonctions stratégiques au sein des entreprises. Pour cela, ils doivent

1. être doté d’excellentes aptitudes en mathématiques car la base du métier consiste à « manipuler » des chiffres, des équations en tous genres
2. de solides compétences en informatique car l’exécution des algorithmes ne peut se faire qu’en tenant compte des contraintes de traitement informatique. Par exemple, si les données sont éparpillées sur plusieurs serveurs , tous les calculs qui impliquent des transferts d’informations seront lents à exécuter. Il se doit donc de connaitre des fondamentaux comme le paradigme MapReduce pour créer des algorithmes exécutables en pratique.
3. et d’une approche subtile du business pour sélectionner les bonnes pistes d’études, communiquer les résultats des analyses, expliquer le fonctionnement des algorithmes aux équipes marketing. Mais attention : la plu-value du Data Scientist c’est justement de ne pas s’arrêter aux idées préconçues du secteur et de les confronter à la réalité.

Adopteundatascientist.com

Les maths et l’informatique sont donc indispensables ! Sauf que ce mouton à cinq pattes n’existe pas vraiment sur le marché de l’emploi. Très peu de gens sont capables de faire du data mining à échelle industrielle. Seuls, les plus grands acteurs peuvent s’entourer de gens ayant ces compétences: Google, Amazon, Microsoft, Facebook… ou des petites structures comme Antvoice qui recrutent la perle rare.

En France, les masters spécialisés commencent seulement à voir le jour au sein des grandes écoles d’ingénieurs. Outre-atlantique, les entreprises se battraient pour recruter ces profils. Les écoles et universités ont donc mis en place des formations spécifiques pour satisfaire la demande.

Il y a 2 ans déjà, le Harvard Business Review décrivait le datascientist comme métier le plus sexy du XXIè siècle. Rien que ça ! Aujourd’hui, Antvoice place mon travail au cœur de sa stratégie et comme valeur ajoutée essentielle de la recommandation sociale. Bien joué !