En termes de popularité, la science des données est devenue un cheminement de carrière en constante croissance. Un data scientist est recherché partout dans le monde, et ce, pour accomplir diverses tâches. Il est considéré comme un membre essentiel de l’entreprise. Grâce à ses informations, l'entreprise prend conscience à la fois de ses avantages et de ses inconvénients, puis elle devient en mesure de fournir un service de meilleure qualité et plus optimisé à sa clientèle. C’est pour cela qu’il est important de ne pas négliger de parler du salaire data scientist.
Avec l’intérêt porté à ce type de carrière, l’une des principales questions que se posent les gens est liée au salaire data scientist. À combien devrait-on s'attendre à percevoir comme salaire, lorsqu’on embrasse en passe de devenir Data scientist?
Dans ce tutoriel, nous allons couvrir tous les aspects de cette question, vous apprendrez les différents salaires d’un data scientist quelque soit son expérience ou sa position.
Saviez-vous?
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Salaire data scientist - Introduction
La science des données est en quelque sorte un terme universel. Un grand nombre de personnes de différentes spécialités peuvent travailler en tant que data scientist ou au moins effectuer certaines des tâches qui lui sont confiées.
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En outre, il serait impossible de parler du salaire potentiel d'un data scientist sans déterminer les différents groupes de compétences de cette spécialité. Donc, pour nous assurer que nous sommes tous les deux sur la même page, commençons ce tutoriel en couvrant certains de ces principaux groupes de compétences.
Les compétences font la différence!
Ce n’est pas tous les gens qui travaillent dans le domaine de la data science qui ont obtenu leur diplôme universitaire dans ce domaine précis. Comme je l’ai mentionné au début, il existe quelques autres spécialités qui, une fois maîtrisées et , vous permettraient de travailler dans un domaine lié à la science des données.
En gardant cela à l'esprit, il est logique que les personnes à la recherche d'un emploi en tant que data scientist apportent souvent des compétences différentes. Certains sont plus efficaces pour organiser et segmenter les données, d'autres pour déterminer les ensembles de données et les variables. C’est la raison pour laquelle il existe assez peu de possibilités différentes pour un salaire data scientist - il est donc difficile d’av une moyenne stable.
Cependant, dans ce tutoriel, nous ne parlerons que du critere d’expérience qui permet de séparer les salaires des data scientists en trois groupes - les débutants , les data scientists juniors et les data scientists seniors.
Je vais brièvement passer en revue ces trois groupes de personnes - cela vous donnera une meilleure compréhension de ce qui définit chacun des groupes et du salaire data scientist auquel vous devez vous attendre si vous envisagez de vous y spécialiser.
Data scientist débutant
On commence par la base, nous avons d’abord les data scientists débutants.
Ce groupe de personnes intéressées par la science des données est souvent négligé quand on parle de salaire. Cependant, leur salaire a une certaine influence sur le salaire moyen de cette profession. Il est donc important de le prendre en considération.
Un data scientist débutant est, par exemple, une personne qui vient de terminer ses études universitaires et qui commence à chercher du travail. Ces gens là n’ont aucune expérience préalable dans le domaine (à part peut-être un stage pratique durant les études à l’université) et sont ainsi à la recherche d’un premier emploi.
Il va sans dire que, parmi les salaires des data scientists, le salaire data scientist débutant est le plus bas. Leurs objectifs et leurs priorités sont (et devraient être!) d’avoir de l’expérience et de mettre en pratique leurs compétences. De nombreuses entreprises recrutent des débutants et leur offrent une sorte de travail-formation en même temps. Cela signifie logiquement un salaire inférieur, ce qui est tout à fait normal lorsque vous commencez à peine.
Data Scientist Junior
Les data scientists juniors constituent le groupe que l’on peut qualifier de data scientists par «défaut» et qu’on évoque chaque fois que l’on parle de salaire. Ils sont le type le plus commun que vous pourriez rencontrer.
Ces personnes ont déjà une certaine expérience dans le domaine. Ce sont généralement des travailleurs de longue date au sein de la même entreprise. Cela signifie qu’ils ont choisi leur cheminement de carrière et ont commencé à gravir les échelons en termes d’expérience et de salaire.
D’un autre côté, ce n’est pas tous les data scientists débutants qui ont un emploi stable. Ils se pourrait qu’ils soient à la recherche de petits boulots ici et là. Certes, ce n’est pas facile dans ce domaine d’expertise. Mais, une chose est sûre: ils savent déjà ce qu’ils font et n’ont généralement pas besoin d'être encadrés.
C’est souvent la catégorie à laquelle on fait référence lorsqu’on parle du salaire moyen du data scientist. On suppose qu'ils gagnent plus qu'un data scientist débutant, mais moins qu'un data scientist senior, c’est logique, n’est ce pas? Mmm, figurez-vous que ce n’est pas toujours le cas.
La catégorie «junior» des data scientist englobe un groupe très vaste de personnes. Il se peut que vous soyez un “nouveau débarqué” en science de données, comme il se peut que vous soyez déjà “un ancien combattant” et vous êtes en passe de “devenir data scientist senior”. J'utilise des guillemets, car ces transitions sont très arbitraires et dépendent de nombreux facteurs. Logiquement, dans ces deux situations, vous aurez des salaires très différents, même si on parle toujours du même groupe.
Data Scientist senior
Enfin, nous avons les data scientists expérimentés ou senior, qui sont parmi les professionnels les plus anciens du secteur.
Ces personnes ont consacré leur vie à cette profession. Ils travaillent généralement pour la même entreprise depuis de nombreuses années et sont essentiels à la bonne marche de cette entreprise.
Si le salaire data scientist débutant est le plus bas que vous puissiez espérer gagner en entrant dans le domaine de la data science, vous devriez viser un salaire data scientist senior. Ces personnes gagnent le plus d'argent parmi tous leurs collègues.
Parlons chiffres
Maintenant que nous avons défini tous les principaux groupes de data scientists, passons maintenant au sujet principal de ce tutoriel - le salaire data scientist. Je vais vous dire combien chacun de ces groupes de personnes gagne aux États-Unis, puis (à titre de comparaison), nous allons jeter un coup d’œil aux salaires en Europe.
Quel est le salaire data scientist débutants?
Comme je l’ai mentionné plus tôt, le salaire data scientist débutant est naturellement le plus bas de tous les groupes. Mais on parle de combien quand on dit bas?
Eh bien, selon ZipRecruiter, le salaire annuel des débutants dans le domaine de la data science est estimé à 69 000 $. Ce qui fait environ 5750 $ par mois. Il faut avouer que ce n’est pas bas du tout !
Si nous tenons compte du fait que le revenu personnel moyen d’un travailleur aux États-Unis est de l’ordre de 3 500 dollars, ce chiffre semble assez choquant. Cependant, cela explique l'intérêt croissant pour le secteur. Même si c’est une spécialité qui exige beaucoup de dévouement et d’études, ce qui explique un peu le salaire supérieur à la moyenne
Quel est le salaire data scientist junior?
Selon Glassdoor, le salaire moyen d'un Data Scientist junior devrait se situer autour des 121 000 USD, soit plus de 10 000 USD par mois. À vrai dire, ces chiffres semblent assez insensés, surtout lorsqu'on les compare au salaire moyen global aux États-Unis.
Cependant, vous devez garder à l’esprit que ces chiffres sont relativement variables - un data scientist junior peut prétendre à un salaire plus différent, plus élevé ou plus bas - tout dépend de la société, de son niveau de compétence, de sa charge de travail, etc.
Quel est le salaire data scientist senior?
Comme je l’ai déjà dit, un data scientist senior à naturellement le salaire plus élevé de tous. Mais de combien parlons-nous?
Selon Glassdoor, un data scientist senior peut gagner environ 162 000 dollars par an, soit 13 500 dollars par mois. Ce nombre semble fou, surtout par rapport au salaire du premier échelon (qui est plus de deux fois inférieur!).
Cependant, pour atteindre un tel salaire, il faudrait consacrer toute sa vie à l’apprentissage, à l’étude et au perfectionnement de ses compétences en science des données. Du coup, le salaire semble être justifié.
Etats-Unis vs Europe
Maintenant que nous avons couvert les salaires des principaux groupes de data scientists aux États-Unis, voyageons et allons en Europe. Nous verrons le salaire moyen dans certains pays européens, puis nous le comparerons au salaire moyen aux États-Unis.
Selon DataCareer, la Suisse, l'Allemagne et le Royaume-Uni sont les pays européens où le salaire data scientist est le plus élevé. Les juniors et les seniors peuvent s’attendre à gagner le plus d’argent dans ces pays (sauf peut-être pour les data scientists senior au Royaume-Uni - le salaire de ce groupe d’experts est comparable à celui des Pays-Bas).
En comparant la Suisse (en tant que pays le plus rémunérateur en Europe avec les data scientists) avec les États-Unis, on peut tirer des conclusions intéressantes. Même si les seniors gagnent plus de 100 000 dollars par an dans ces deux pays, une différence importante peut être constatée à la fois dans les groupes senior et junior. Ils gagnent considérablement plus aux États-Unis par rapport à la Suisse (et à d’autres pays européens).
La baisse de la demande? Ce n’est pas pour bientôt….
Avec toutes les informations fournies ci-dessus, vous pourriez penser: bien sûr, un salaire data scientist est formidable, mais vaut-il la peine de commencer à étudier cette spécialité? Et la réponse que vous obtiendriez le plus souvent serait OUI.
Il existe une raison très simple pour expliquer pourquoi les data scientists ne seront pas que nécessaires pendant longtemps, mais aussi que la demande pour tels professionnels pourrait même continuer à augmenter. Comme je l’ai mentionné précédemment, Ils sont généralement considérés comme des membres essentiels de l’équipe. D'une certaine manière, leurs recherches et leur perspicacité dictent le rythme et l'orientation future de l'entreprise.
C’est pourquoi, le data scientist est une personnes très importante pour le succès de toute grande entreprise. Il est peu probable que la profession connaisse une période de baisse de la demande pour des professionnels hautement qualifiés dans le domaine. Du moins, pas pour bientôt.
Récapitulatif et conclusions
À ce stade du tutoriel, vous devriez avoir une assez bonne idée de ce que sont chacun des type de salaire différents. Juste pour être sûr que les informations restent, faisons un bref récapitulatif.
Il existe trois principaux types de groupes de compétences de data scientists - les débutants (débutants), les juniors et les seniors. Chacun de ces groupes a ses propres traits distinctifs.
Quoi qu’il en soit, un data scientist (quel que soit son niveau de compétence) gagne un bon salaire par rapport au revenu moyen d’une ville ouvrière aux États-Unis. Même si on ne parle que du salaire de base du data scientist, il dépasse quand même la moyenne.
Les Data Scientists ont également de bons salaires en Europe, mais ils sont inférieurs à ceux des États-Unis. Naturellement, différents facteurs doivent être pris en compte lors de la comparaison entre les deux régions, le plus important étant le revenu annuel moyen de chacun des pays en question.
Globalement, les data scientists sont toujours plus demandés que jamais: ils identifient les tendances et les modèles, déterminent les jeux de données, les variables, aident à communiquer les informations jusqu’à la chaîne de commandement et font bien plus encore! Ce sont des atouts précieux pour toute équipe performante.
Eh bien, nous voilà arrivés à la fin de notre tutoriel intitulé «Salaire data scientist». J'espère que l’information du tuto vous a été utile! Si vous essayez d’obtenir un emploi et devenir data scientist, n’abandonnez pas! Comme vous pouvez probablement le constater à partir de cet article, le jeu en vaut largement la chandelle!
Références Scientifiques
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