Alternance Data Scientist : tout ce qu’il faut savoir

Avec l’évolution rapide que le Big Data a connue dernièrement, des métiers comme le data scientist ou data analyst ont commencé à émerger, jusqu’à devenir très tendance. Aujourd’hui, on retrouve donc de nombreux jeunes qui souhaitent se lancer dans cette profession. Il en existe également d’autres qui entament une vraie reconversion professionnelle afin de pouvoir exercer en tant que data scientist. Mais quelles sont réellement les missions de ce dernier ? Quelles sont les compétences techniques et les qualités personnelles requises pour être à la hauteur des responsabilités liées à ce métier ? Quelles formations faut-il suivre ? Pour résoudre ces problématiques, intégrer une alternance data scientist semble être la solution !

Data scientist : description du métier et des missions

Les métiers de data scientist et de data analyst font partie des professions appartenant au domaine du Big Data. Résumées en quelques mots, les missions de ces professionnels des mégadonnées peuvent être désignées comme étant une analyse des données des entreprises auxquelles ils sont rattachés. En effet, il convient de noter que de plus en plus de structures se sont récemment intéressées à l’exploitation des données afin de faire décoller leurs chiffres d’affaires. Une exploitation qui nécessite l’intervention de personnes qualifiées telles que les data scientist. 

Plongeons un peu plus en détail dans le quotidien de ces professionnels. Les tâches du data scientist consiste : 

• À réaliser une étude approfondie des données appartenant à l’entreprise ;
• À interpréter les données collectées de manière à les intégrer dans les prises de décisions opérationnelles et stratégiques relatives au fonctionnement de structure ;
• À concevoir des outils, qui prennent généralement la forme d’algorithmes et de modèles pouvant aider l’entreprise à prévoir les tendances à venir et à faire face à d’éventuels bouleversements.

Enfin, il convient de noter que l’objectif de mission du data scientist varie en fonction du secteur d’activité de l’entreprise à laquelle il appartient. Ainsi, il peut être amené à œuvrer dans l’optique de multiplier les chiffres de ventes, d’optimiser l’expérience utilisateur des internautes et bien d’autres encore.

Data scientist : les qualités requises pour ce poste

Pour être un excellent data scientist, l’intéressé doit présenter les atouts suivants : 

• Une bonne capacité de synthèse et d’analyse ;
• Une parfaite connaissance du langage informatique ;
• Une bonne maîtrise des mathématiques et des statistiques ;
• Une bonne connaissance des outils d’analyse et de calcul ;
• Une excellente capacité d’organisation et d’adaptation ;
• Pouvant travailler sous pression et sachant résister au stress ;
• Autonome mais aimant travailler en équipe.

Pour finir, un bon data scientist doit avoir une bonne connaissance de la langue anglaise. En effet, il s’agit de la langue la plus largement répandue  dans ce domaine.

Data scientist : les formations à suivre

Actuellement, il n’existe que peu de formations relatives aux métiers du Big Data. Toutefois, comme le nombre de personnes intéressées par le poste de data scientist augmente de jour en jour, certaines écoles commencent à proposer des formations spécifiques.

C’est le cas, par exemple, de l’IA School ou Intelligence Artificielle School qui propose dans son programme d’enseignement un Cycle Bachelor in Artificial Intelligence & Business ainsi qu’un Cycle Mastère in Artificial Intelligence & Management. À l’issue du cycle mastère data engineer, l’étudiant aura alors réalisé un parcours data scientist et sera détenteur d’un diplôme Bac +5.

Au niveau des études, l’étudiant peut opter pour un enseignement en ligne ou un enseignement en présentiel dans les locaux à Paris ou à Lyon. Il pourra également accéder à une formation en alternance s’il le souhaite.

Data scientist : les débouchés du métier

Le métier de data scientist est un métier en pleine expansion. Les nombreuses offres d’emploi relatives à ce poste en attestent d’ailleurs. En outre, le data scientist peut travailler dans de nombreux domaines (finance, marketing, ingénierie, etc.). Tout porte à croire que les secteurs d’activité recherchant ce type de profil seront de plus en plus nombreux dans les années à venir.

Pour augmenter les chances de décrocher son premier emploi, il est conseillé, une fois ses études terminées, de participer à une convention de stage à moins d’avoir été data scientist alternant lors de ses études.

Enfin, les data scientist peuvent exercer aussi bien en tant que professionnels indépendants qu’en tant que salariés.

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