Data Scientist

Profil de poste:

Data Scientist (h/f/d)

Nous générons de plus en plus de données, numérisons davantage de secteurs et de processus, et les marchés deviennent de plus en plus concurrentiels - le besoin de data scientists ne peut donc que croître.” - Olga Kostova, Data Scientist et spécialiste de l’optimisation des conversions.
Dans un monde hautement numérisé, les données représentent une valeur immense. Il est crucial pour les entreprises de tous les secteurs de traiter ces données de manière intelligente et d’en tirer des conclusions pertinentes. En tant que Data Scientist, vous jouez un rôle clé dans ce processus. Ce domaine professionnel, encore relativement nouveau, est aujourd’hui plus demandé que jamais. Les Data Scientists maîtrisent la préparation, la classification et l’analyse des données, ainsi que la formulation de prévisions précises.

Vous recherchez un emploi en tant que Data Scientist (h/f/d) ?

Vous aimez analyser d’énormes quantités de données, souvent non structurées, et vous savez y reconnaître des modèles ? Vous excellez dans la prévision et la prise de décisions basées sur ces données, essentielles pour les entreprises et leur Business Intelligence ? Si vous cherchez un nouveau défi professionnel en tant que Data Scientist, grâce à votre savoir-faire et à votre expérience, nous devrions discuter de votre prochaine étape professionnelle.

Vous recherchez un Data Scientist expérimenté (h/f/d) ?

Votre entreprise dispose d’une grande quantité de données ? Vous comprenez l’importance des données pertinentes pour optimiser vos processus internes et orienter vos décisions actuelles et futures ? Des Data Scientists qualifiés tirent les bonnes conclusions pour votre organisation grâce à diverses analyses. Que vous ayez besoin de professionnel(le)s spécialisés avec une longue expérience en big data, data analytics ou business analytics, nous pouvons vous aider à trouver le personnel adéquat pour vos postes vacants.

Vous êtes à la recherche de projets actuels de Data Scientists (h/f/d) ?

Vous avez déjà mené à bien des projets ambitieux dans les applications d’intelligence artificielle, de deep learning et de machine learning ? Votre expertise dans d’autres domaines de la science des données est indiscutable ? Si vous cherchez actuellement de nouveaux projets passionnants, discutons-en. Ensemble, nous trouverons des projets où vous pourrez mettre à profit votre expérience.

Définition du Data Scientist : Qu’est-ce qu’un Data Scientist (h/f/d) ?

Les Data Scientists nettoient, analysent et évaluent systématiquement les données pour extraire des informations précieuses à partir de vastes quantités de données. Grâce à ces informations, ils conseillent la direction de leur entreprise, aidant ainsi à atteindre des objectifs stratégiques pertinents de manière plus efficace. Ils peuvent établir des prévisions ou émettre des avertissements (par exemple, en analysant les retours ou les réclamations), procurant ainsi un avantage concurrentiel significatif à leur organisation. Sans cette analyse et ce traitement, les données disponibles ne seraient souvent pas d’une grande utilité pour les entreprises.

La demande de Data Scientists et l’utilisation de données volumineuses ont fortement augmenté ces dernières années. La croissance des données et la maîtrise de leur suivi et évaluation se développent de manière exponentielle.
 

Olga Kostova, Data Scientist indépendante depuis de nombreuses années, décrit ainsi la forte demande en scientifiques de données :

“Dans le passé, les entreprises n’avaient que des sites analogiques sur place. Les interactions humaines étaient pertinentes. En observant les clients, on pouvait remarquer s’ils étaient perdus ou en colère. La vente via un site web ou une application reste une boîte noire pour beaucoup. Mais on peut s’occuper de milliers, voire de millions d’utilisateurs en même temps, contrairement à un site analogique. Mon rôle est de collecter, structurer et classer les données.”

Les Data Scientists peuvent travailler dans divers secteurs, notamment les services Internet et les plateformes de médias sociaux, les assurances, le commerce en ligne, les banques ou la recherche.

Salaire du Data Scientist (h/f/d) en Suisse : Combien Peut-on Gagner ?

En Suisse, le salaire moyen d’un Data Scientist est d’environ CHF 96'000.00 brut par an. En général, les salaires varient entre CHF 72’000.00 et CHF 170’000.00 par an, selon plusieurs facteurs tels que le secteur d’activité, la taille de l’entreprise, l’expérience et les compétences acquises. Plus vous accumulez d’expérience, plus votre salaire augmente.

Les cantons d’Uri et de Neuchâtel offrent les meilleurs salaires pour les Data Scientists, avec le secteur des assurances en tête des rémunérations.

Salaire d’un Junior Data Scientist (h/f/d) en Suisse

Les Data Scientists juniors, sans expérience professionnelle, commencent avec un salaire de départ d’environ CHF 87’000.00 par an. Après trois à cinq ans d’expérience, les Data Scientists de niveau intermédiaire peuvent espérer un salaire moyen de CHF 96’000.00.

Salaire d’un Data Scientist Senior (h/f/d) en Suisse

Les Data Scientists seniors, avec 12 à 20 ans d’expérience, peuvent gagner un salaire brut d’environ CHF 120'000.00 par an.

Que fait un Data Scientist (h/f/d) ? Tâches et Activités

Un Data Scientist analyse et identifie des sources de données variées, qu’elles soient structurées ou non. Il/Elle détecte des modèles, les valide et en tire des conclusions qu’il/elle partage avec les parties prenantes. La surveillance continue des sources de données fait également partie de ses responsabilités.

Les Data Scientists innovent constamment en développant de nouvelles méthodes analytiques pour exploiter au mieux les vastes bases de données disponibles. La qualité des informations qu’ils peuvent extraire est aussi cruciale que la quantité de données. Ils relient et interprètent les données à l’aide de techniques avancées de Big Data.

En utilisant l’advanced analytics, un Data Scientist va au-delà de l’analyse et de la visualisation classiques (business intelligence). Cette approche permet de faire des prévisions futures grâce à l’analyse prédictive, déterminant ainsi l’impact potentiel de certains changements.

Ce processus transforme les Big Data en Smart Data.

Les experts en science des données fournissent des insights précieux à la direction pour les décisions commerciales actuelles et futures. Leurs principaux domaines d’activité incluent : Big Data, Data Engineering, Data Mining, Smart Data, Machine Learning et Predictive Analytics.

 

Tâches Concrètes d’un Data Scientist :
  • Collecte et analyse de données provenant de sources diverses
  • vérification de l'exactitude, de la pertinence et de la pertinence et de la traçabilité des données
  • Analyse descriptive des données collectées et connexion à des bases de données (Data Warehouse ou Data Lake)
  • Présentation d’idées et de cas d’utilisation réussis
  • Création et validation de modèles de machine learning 
  • Contact pour les experts de domaine pour la science des données 
Dans les petites entreprises, une seule personne peut gérer toutes ces tâches. Dans les grandes entreprises, les responsabilités sont souvent réparties entre plusieurs Data Scientists, chacun ayant une spécialisation différente. Il n’est donc pas rare de voir des équipes entières de Data Scientists.

Missions du Data Scientist Junior (h/f/d)

En tant que Data Scientist junior, vos principales missions incluent la collecte, le nettoyage, l’analyse des données et la présentation des résultats. Vous travaillerez souvent au sein d’une équipe de Data Scientists, contribuant à l’analyse des besoins, à la préparation des données et à la présentation des résultats.

Pour évoluer vers un poste de Data Scientist senior, il est recommandé de se familiariser avec les différents domaines de la science des données. Une vaste connaissance et une réflexion stratégique sont des atouts majeurs pour progresser dans ce domaine.

Missions du Data Scientist Senior (h/f/d)

Avec plusieurs années d’expérience, le/la Data Scientist senior se concentre davantage sur des projets stratégiques. Contrairement aux juniors, qui exécutent des tâches assignées, les seniors gèrent souvent des projets entiers, répartissant les tâches et planifiant leur exécution. Une compétence clé est la capacité à hiérarchiser correctement les tâches pour obtenir des résultats optimaux.

Devenir Data Scientist (h/f/d) : Formation, Études et Formation Continue

Face à la demande croissante de Data Scientists qualifiés, diverses options de formation sont disponibles pour acquérir les compétences nécessaires en science des données. La voie traditionnelle passe par des études supérieures appropriées, avec de plus en plus d’établissements proposant des cursus spécialisés en data science. Il est également possible de se former via des certifications et des formations continues.

La science des données étant un domaine relativement nouveau, de nombreuses entreprises manquent encore de savoir-faire en la matière. Olga Kostova explique : “La science des données est si nouvelle que la plupart des personnes qui s’y intéressent sont en fait formées pour autre chose. Ce n’est qu’en 2016 que les universités ont lentement commencé à proposer des programmes spécifiques pour la science des données, en même temps que la demande des entreprises existait déjà. Ce décalage est une des raisons pour lesquelles le savoir-faire ne peut pas encore exister dans les entreprises elles-mêmes, les ressources humaines manquent”.

Formation de Data Scientist (h/f/d)

En Suisse, il n’existe pas de formation classique pour devenir Data Scientist. En général, il est nécessaire d’avoir terminé des études en science des données, en informatique ou dans des domaines pertinents. Pour approfondir vos connaissances après vos études, de nombreux séminaires et formations continues sont disponibles en ligne ou en présentiel.

Études de Data Scientist (h/f/d)

Les études en science des données ouvrent directement la voie à une carrière de Data Scientist. D’autres diplômes universitaires, comme ceux en physique, informatique, statistiques ou dans d’autres disciplines MINT, offrent également une base solide pour ce domaine. En Suisse, plusieurs universités proposent des cursus de bachelor ou de master en science des données, telles que la FHNW (bachelor), la Fachhochschule Graubünden (master) et la ZHAW School of Engineering (bachelor).

Pendant vos études, il est recommandé d’acquérir des compétences dans les domaines suivants :

  • Gestion des données 

  • Entrepreneuriat 

  • Conception de l'information & communication 

  • IT 

  • Analyse des données 

Formation Continue de Data Scientist (h/f/d)

Avec la popularité croissante de ce domaine, de plus en plus de formations continues pour Data Scientists sont disponibles. Divers instituts proposent des séminaires en ligne ou des formations en présentiel en science des données et en big data, souvent sanctionnés par un certificat. Ces formations continues sont particulièrement efficaces lorsqu’elles sont combinées avec un diplôme universitaire.

 

Peut-on devenir Data Analyst (h/f/d) sans diplôme ?

Des cours en ligne, séminaires et formations continues offrent une bonne base pour débuter ou se réorienter en tant que Data Scientist. Il est recommandé d’avoir un diplôme préalable dans un domaine économique ou informatique, car la plupart des employeurs exigent un diplôme pour ce poste.

Compétences d’un Data Scientist (h/f/d)

Les compétences professionnelles d’un Data Scientist sont nécessaires pour réussir dans ce domaine. En plus d’une solide compréhension des mathématiques et des statistiques, des compétences en programmation, notamment en Python et R, ainsi qu’une connaissance technique du développement de logiciels et de l’analyse de données sont essentielles. Un master en Machine Learning, Data Assimilation, Business Analytics ou Applied Data Science est également recommandé.

Hard Skills d’un Data Scientist

  • Vaste connaissance dans le domaine du Big Data 

  • Bonnes connaissances en mathématiques 

  • Forte compréhension des statistiques 

  • Compétences en programmation, notamment en Python et Java 

  • Connaissances approfondies des bases de données SQL 

  • Compréhension de l'intelligence artificielle et du Machine Learning 

  • Utilisation d'outils de gestion de données, tels que Hadoop 

En plus des compétences techniques, les soft skills sont essentielles pour répondre aux diverses exigences du métier :
Soft Skills d’un Data Scientis

  • Intérêt marqué pour les nouvelles tendances et les développements techniques dans le domaine du Big Data, de la Data Science et de la Business Intelligence 

  • Forte motivation personnelle, créativité et capacités d'analyse 

  • Capacité à travailler en équipe, connaissances interculturelles et maîtrise de l'anglais dans le cadre de négociations. 

  • Capacité de persuasion et résistance au stress 

Orientation Client Avant l’Analyse des Données

En raison de la forte demande, il est souvent difficile pour les entreprises de trouver des Data Scientists qualifiés. Olga Kostova conseille aux entreprises de se concentrer d’abord sur le client : “Les entreprises ont besoin de chefs de produit passionnés qui placent le client au centre de leurs préoccupations. Ils n’ont pas besoin d’un modèle statistique pour comprendre que leur client, lorsqu’il est en Europe, veut voir les prix en euros ou que, lorsqu’il met deux oreillers et une couverture dans un panier, il a aussi besoin de quelques draps. Il y a tant à gagner avec la pure logique et l’orientation client. Ma recommandation : les entreprises devraient d’abord trouver des personnes qui comprennent le secteur et l’activité, puis assurer l’infrastructure des données (collecte, structure et qualité des données), et enfin former les personnes à devenir des Data Scientists.”

Bien que les Data Scientists soient un atout majeur pour une entreprise, il est crucial de comprendre le client en premier lieu. De nombreuses découvertes faites par les Data Scientists après une longue analyse pourraient être constatées par la simple logique.

Carrière de Data Scientist (h/f/d) : Opportunités sur le Marché du Travail

Les perspectives de carrière pour les Data Scientists sont extrêmement prometteuses. Peu de secteurs ont connu un développement aussi rapide que celui des données au cours des dernières décennies. Selon Olga Kostova, “Le besoin de Data Scientists ne fera que croître. Je vois une demande croissante de Data Scientists dans les domaines de la médecine, de l’ingénierie, de l’agriculture, de l’immobilier et de l’énergie, en plus de la demande déjà élevée dans l’informatique, l’e-commerce et la logistique.”

Si vous êtes intéressé par une carrière en science des données, c’est le moment idéal pour explorer le profil du poste de Data Scientist, car la demande ne va pas diminuer de sitôt.

Top Offres d’Emploi pour Data Scientist (h/f/d) : Emplois dans Toute la Suisse

faq

Un Data Scientist collecte, nettoie, extrait et analyse des données pour en tirer des conclusions. Ces analyses permettent aux entreprises de faire des prévisions et d’améliorer leur compétitivité.

Un Data Scientist collecte, nettoie, extrait et analyse des données pour en tirer des conclusions. Ces analyses permettent aux entreprises de faire des prévisions et d’améliorer leur compétitivité.


En Suisse, un Data Scientist gagne en moyenne environ CHF 96'000.00 brut par an. Ce salaire peut augmenter significativement en fonction de l’expérience et de l’organisation.

En Suisse, un Data Scientist gagne en moyenne environ CHF 96'000.00 brut par an. Ce salaire peut augmenter significativement en fonction de l’expérience et de l’organisation.


Pour devenir Data Scientist, il est fortement recommandé d’avoir un diplôme en science des données ou dans un domaine MINT. Des formations continues et des cours spécialisés permettent également d’approfondir ses compétences.

Pour devenir Data Scientist, il est fortement recommandé d’avoir un diplôme en science des données ou dans un domaine MINT. Des formations continues et des cours spécialisés permettent également d’approfondir ses compétences.


En général, les employeurs exigent un diplôme universitaire pour un poste de Data Scientist. Un bachelor en Data Science est donc un atout précieux pour accéder à cette carrière.

En général, les employeurs exigent un diplôme universitaire pour un poste de Data Scientist. Un bachelor en Data Science est donc un atout précieux pour accéder à cette carrière.