Aujourd’hui un tour d’horizon des métiers auxquels on peut prétendre après avoir terminé ses études en mathématiques. Ce tour d’horizon ne prétend pas être exhaustif mais montre un ensemble de métiers auxquels on peut avoir accès suite à des études en mathématiques et qui permettent l’utilisation des mathématiques au quotidien

Quelques chiffres avant de commencer. Selon le département de mathématiques de l’Université de Nice, 15 % du PIB français dépend des mathématiques et 2,4 millions d’emplois, soit 9 % du total dépendent de manière directe ou indirecte des mathématiques.

Professeur de mathématiques

Evidemment, il est incontournable, et cela aurait été dommage de ne pas le mentionner : le prof de maths. Tous les élèves au collège en font, une grosse partie des élèves au lycée. Il est aussi présent en CPGE, à la fac. Il doit passer un master puis un concours : le CAPES ou l’agrégation, éventuellement un doctorat selon où il préfère enseigner. De par son omniprésence tout au long du parcours, c’est une des matières où il y a le plus d’enseignants.

De nombreux postes sont ouverts pour enseigner. Vous pensez avoir la fibre de l’enseignement ? Alors songez à cette voie !

Data scientist

Selon Harvard Business Review, le job de Data scientist est « The Sexiest Job of the 21st Century » ou encore en français « L’emploi le plus sexy du 21 ème siècle ».

Nous avions déjà parlé de ce métier dans cet article, les maths dans la vraie vie. Nous allons prendre un peu de temps pour bien décrire ce métier et d’autant plus parce que c’est mon quotidien ! Déjà qu’est ce que c’est ? Selon l’APEC (association des cadres pour l’emploi) « Au service du marketing, le dataminer ou datascientist valorise l’ensemble des données client pour en faire un levier de création de valeur pour l’entreprise. Il analyse des masses de données hétérogènes, éventuellement non structurées, pour en extraire de la connaissance utile à l’optimisation des offres et services de l’entreprise. » On va essayer de détailler un peu mieux tout ça.

Alors comment faire pour devenir data scientist ? (ou en français « Scientifique des données » mais honnêtement personne ne le dit). C’est mieux de passer par des études scientifiques (école d’ingénieur, fac de mathématiques ou informatique), c’est un métier qui s’exerce à minimum bac +5.

Et niveau compétences on doit savoir faire quoi ?

Déjà pas mal de mathématiques :

  • Le Data scientist doit disposer de fortes connaissances en statistiques
  • Mais aussi des connaissances en probabilités (c’est plutôt connexe mais il convient de séparer ces deux champs des mathématiques)
  • Il doit aussi avoir de très bonnes bases en algèbre linéaire

Il doit aussi avoir de bonnes compétences en informatique. Concrètement il passe une bonne partie de sa journée sur son ordinateur, il doit maîtriser des outils tels que :

  • Python, SAS ou R. Je pense que sur ces dernières années, Python a pris un avantage non négligeable dans l’attirail du Data scientist.
  • C’est un plus s’il maitrise Java ou C / C++
  • Un outil de bases de données tel que le SQL et aussi des outils de bases de données liées au Big Data.

Il doit aussi maîtriser le machine learning, kesako ? Le machine learning, d’un point de vue compétences, est à la frontière entre l’informatique et les mathématiques. C’est utiliser des algorithmes basés sur les mathématiques pour aider un ordinateur à apprendre des tâches, de plus en plus complexes : détecter automatiquement si un email est un spam, prédire le prix de vente d’un logement, connaître l’affinité entre un produit et un éventuel acheteur.

Meme machine learning mathématiques

Il doit aussi être curieux et être prêt à chercher pendant des heures une solution à un problème potentiellement mal défini au départ. Puisque c’est un métier récent, un atout important du Data scientist doit aussi être la capacité à communiquer avec les autres équipes. Il doit être capable de démystifier son travail, d’expliquer ses résolutions de problème de manière compréhensible pour tout le monde. Il doit aussi être capable d’avoir une très bonne compréhension du secteur dans lequel il intervient et ce, pour adapter de la meilleure manière possible les réponses aux problèmes qu’on lui pose.

Actuaire

L’actuaire est un professionnel travaillant dans les domaines de l’assurance ou de la finance. C’est un spécialiste des probabilités et des statistiques liés à ces domaines.

Il va analyser l’impact financier des risques et faire l’exercice de prédire certains évènements futurs nécessaires pour établir le prix des assurances : durée de la vie humaine, fréquence des sinistres (accidents de la route, incendie, inondation, panne, …) avec le coût associé à ces sinistres. En simplifiant un peu, c’est donc le Data scientist de l’assurance. Il fait des prédictions mais dans un domaine particulier et pour servir à évaluer des risques financiers, parce que c’est comme cela que fonctionne une assurance.

C’est une formation dite réglementée : seuls certains établissement peuvent délivrer le titre d’actuaire et il faut donc suivre le cursus associé pour se voir délivrer le titre d’actuaire. C’est un diplôme délivré à bac +5.

Analyste financier

L’analyste financier a pour but de procéder à l’évaluation des sociétés sous l’ensemble de ses aspects, notamment en termes de rentabilité ou de ressources humaines. Il surveille donc la santé des sociétés, par exemple celles cotées en bourse pour conseiller les traders ou les gérants de portefeuille, autrement dit les personnes qui achètent et vendent des actions sur les marchés financiers. Il analyse les bilans des entreprises, lit tout ce qu’il se dit sur la presse, calcule de nombreux ratios pour rendre une synthèse aidant à prendre des décisions d’achat ou de vente.

C’est un métier qui demande une résistance au stress assez forte, qui est exigeant et nécessite une grande rigueur pour ne pas passer à côté d’éléments importants.

Statisticien

Finalement c’est encore un métier assez lié à Data Scientist. Le statisticien existe depuis bien plus longtemps, il en est même un peu l’ancêtre d’ailleurs !

Il va collecter, classer et interpréter des données numériques. La différence avec un Data Analyst (voir plus bas) réside principalement dans le fait que le statisticien va mener généralement des études sur des données moins grandes mais bien souvent plus poussées. Il va faire parler les données de manière plus précise mais pourra faire le même type de représentations de données que le Data Analyst : graphiques, courbes, tableaux, histogrammes, cartes. Tout ceci appartient au domaine des statistiques descriptives.

Il va aussi faire des études d’impact. C’est grâce au statisticien par exemple qu’on va être capable de connaître l’impact d’une politique publique : si on augmente de 100 euros les APL, est-ce que le prix des loyers va mécaniquement augmenter et si oui de combien ? (spoiler : la réponse est 94). En bref, il aide à créer des études fiables, en connaître les bons paramètres (combien de personnes à contacter, quelle répartition de la population), collecter des données et il va donc faire une modélisation pour ensuite obtenir des résultats pertinents. On peut penser notamment aux sondages des élections (pas toujours réussis, j’en conviens) qui correspondent exactement à cette démarche.

Biostatisticien

Première remarque (évidente), dans biostatisticien, il y a statisticien. Ce qui veut dire que ces deux métiers ne doivent pas être si éloignés que cela. Et effectivement, le biostatisticien se trouve à la frontière des statistiques et des sciences de la santé au sens large.

Son métier est finalement assez similaire mais son champ d’applications assez spécifique. Il doit être capable de réaliser des analyses statistiques à partir d’études cliniques ou précliniques. Cela veut dire que c’est, par exemple, le biostatisticien qui va aider à interpréter des données pour comprendre si un vaccin est réellement efficace ou non.

Data analyst

Un autre métier lié à la data, aux données ! Premier point à noter : Ce n’est pas un métier si éloigné du Data scientist. Cela va beaucoup dépendre de la nomenclature choisie par l’entreprise. Certains métiers appelés Data Scientist peuvent en fait correspondre à un job de Data Analyst ou de Data Engineer.

Quoi qu’il en soit, essayons tout de même de définir ce métier. Le but général du Data Analyst est d’analyser les données avec le but de les transformer en informations exploitables. Le data Analyst traite des données pour dégager des observations utiles à l’entreprise. Il transforme la donnée en information puis, cette information si elle est bien utilisée deviendra pour l’entreprise une connaissance.

Le data Analyst travaille en collaboration avec les Data engineers pour accéder facilement aux données. Il va aider les équipes marketing à optimiser leurs stratégies et il en est de même pour les équipes de finances, commerciales et même les directions. Le Data Analyst aide à prendre les décisions importantes. Il se doit donc d’être organisé et rigoureux sinon il va vite se perdre dans les montagnes de données qu’il croisera dans son quotidien.

Trader

Ce nom de métier vient de l’anglais trade qui veut dire commerce. Donc le trader est celui qui fait du commerce. Le trader cherche à générer des profits pour ses clients et donc pour lui-même.

Il doit pour cela comprendre le marché. Être capable de comprendre l’environnement dans lequel il évolue et les lois qui le régissent. Il faut être capable de comprendre rapidement un maximum d’informations. Partant de cette connaissance, c’est tout simple. Il faut ensuite acheter et vendre, et ce, afin de réaliser des bénéfices. Acheter à un prix intéressant et revendre plus cher. Ses stratégies peuvent être à long terme comme à court terme, mais le but final est de réaliser des profits pour ses clients.

Le trader passe sa journée à jouer avec les chiffres. Il doit être capable de calculer des ordres de grandeur rapidement. Il doit savoir faire preuve de sang froid car toutes ses décisions peuvent se retourner contre lui. C’est un métier plutôt stressant, nécessitant d’être concentré en permanence pour ne pas passer à côté d’opportunité. Les yeux rivés sur les cours de la bourse, le trader doit donc parier au bon moment sur la hausse ou la baisse d’une action.

Ingénieur calcul

Terminons par l’ingénieur calcul. L’ingénieur calcul réalise des études concernant la conception et la production d’un produit, d’une pièce ou d’un système complexe. Il travaille avec les équipes de recherche et de production lors des projets de recherche et développement.

L’ingénieur calcul peut exercer dans tout type de secteur : des transports en passant par l’aéronautique, la construction urbaine ou l’énergie. Il évalue la résistance des matériaux et des structures tout en déterminant leurs contraintes dans les conditions les plus extrêmes. Il va chercher à optimiser les pièces : aérodynamisme, poids, diminution des émissions de polluants, résistance, coûts des matériaux. L’autre nom de l’ingénieur calcul est ingénieur structure mais cela fait moins mathématique.

Et voilà c’est terminé pour ce tour d’horizon des mathématiques !

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