Data scientist jeux vidéo

Profession : data scientist jeux vidéo

Les besoins en données des éditeurs de jeux vidéo vont en s’accélérant, le data scientist est un personnage clé pour une entreprise tant pour sa stratégie financière que pour améliorer la qualité du jeu. Par ses compétences, il permet ainsi de concevoir et d’appliquer des modèles d’analyse en croisant des données récoltées par divers canaux. Ensuite, une fois traités, ses résultats permettent aux équipes de s’y appuyer pour établir des stratégies afin d’augmenter les revenus et/ou d’augmenter la qualité du jeu.

Data scientist jeux vidéo, un métier qui fait sens

Si le sens pour les uns n’est pas forcément le même pour les autres, c’est que derrière cette notion chacun porte des valeurs et objectifs différents. Dès lors, un data scientist peut très bien trouver du sens à son travail s’il est épanoui dans son quotidien, s’il est considéré par sa hiérarchie, si on lui laisse une autonomie et une flexibilité.

Les outils de data management à maîtriser

Métier aux compétences techniques assez fortes, data scientist doit savoir utiliser des outils pour transformer des données en matière exploitable. C’est ainsi qu’il est en mesure de maîtriser :

• SAS, logiciel pour réaliser tous les travaux de gestion de bases de données
• SPSS Modeler, outil qui permet d’extraire, manipuler et transformer des données
• SAP, logiciel permettant de consolider une base de données
• Excel et Access (suite Office de Microsoft)
• Et d’autres comme Infinite Insight, Python, R…

Les missions du data scientist

Pour bien comprendre les comportements d’un joueur ou les actes d’achat pour équiper un personnage d’un jeu vidéo, il est important que les éditeurs disposent de toutes les cartes donc puissent collecter des données et s’en servir. C’est là qu’intervient le data scientist. Il va donc mener plusieurs actions, à savoir :

• Mettre en place un suivi de données (acquisition, monétisation, typologie des joueurs, etc.)
• Définir les règles d’analyse
• Collecter les données
• Analyser les données, les synthétiser et les traduire simplement
• Présenter les données et participer à la construction de stratégies marketing, de suivi de qualité

Les compétences d’un data scientist

Autant le dire tout de suite, il faut être à l’aise avec les mathématiques et même avoir un niveau ++. C’est d’ailleurs pour cela que le niveau de formation est élevé. De manière plus précise, le data scientist doit connaître et maîtriser une série d’aspects, tels que :

• Les algorithmes
• Les statistiques
• Les modèles de prévision
• L’informatique
• Les outils de data management (SAS, Python, Access, SPSS…)
• Les outils web d’analyse (Google Analytics, Omniture…)
• Les bases données

Les qualités d’un data scientist

S’il recherche un professionnel sachant traduire des données, un employeur attend également d’un data scientist jeu vidéo qu’il puisse faire preuve de qualités fondamentales. C’est important pour travailler en équipe et pour répondre aux enjeux du cahier des charges. Ainsi, ce doit être une personne  qui doit posséder :

• Un esprit de synthèse
• Un sens de l’organisation
• Un coté discret puisque les données peuvent relever d’un caractère confidentiel
• Une forme de créativité pour améliorer sans cesse le process d’analyse
• Un sens du collectif

Les soft skills recherchées par les entreprises

Si elles font partie des traits de caractère de chacun, les soft skills sont aujourd’hui des critères auxquelles sont attachées les entreprises. Dans un secteur évoluant très rapidement, ces dernières ont ainsi besoin de personnel qui puisse s’adapter au changement tout en faisant preuve de qualités humaines fortes. Ces compétences émotionnelles et sociales viennent alors en complément des compétences plus techniques qui sont importantes évidemment mais ne suffisent plus à innover, à travailler en groupe, à créer. Elles prennent donc des formes différentes comme l’intelligence émotionnelle, montrer un sens critique tout en étant optimiste, sachant transmettre, être capable d’empathie, etc.

Quelles études pour devenir data scientist ?

Quel diplôme ?

On ne le devient pas du jour au lendemain. Le métier de data scientist s’apprend. Pour cela, après un Bac scientifique ou économique, il faudra choisir une spécialisation en marketing, statistiques ou informatique afin de sortir avec un Bac +5 à la fin.

Quel bac ?

Avant de choisir le type de formation du supérieur, c’est au lycée qu’il faut d’abord penser en s’orientant en Bac général. Envisager devenir data analyst revient donc à privilégier les matières scientifiques, les mathématiques, le numérique. L’anglais également. Un bac STMG en gestion est une option qu’il faut étudier par ailleurs. Quoi qu’il en soit, cette période du bac est un moment clé dans la vie d’un étudiant. S’il valide les trois à quatre ans au lycée, il est une étape qui permet de développer ses capacités cognitives, son sens de l’organisation et du travail en équipe, sa façon d’apprendre et de synthétiser. Sa compréhension aussi. C’est pourquoi, il est très important !

Pour les professionnels souhaitant pivoter rapidement vers le métier de data scientist, des formations intensives sont disponibles, conçues pour permettre une immersion profonde dans le domaine des données en quelques mois seulement.

Quelles sont les bonnes questions à se poser avant de s’orienter dans l’analyse de données ?

Comment repérer en amont les aspects positifs et négatifs de son futur métier ? En se posant des questions et en s’informant. Pour exemple :

• Pourquoi je souhaite travailler sur ce métier précisément ?
• Quels sont les avantages et les contraintes du métier ?
• Que faut-il bien maîtriser ?
• Ai-je besoin d’une formation pour y parvenir ?
• Bachelor, MBA, Licence, que choisir ?
• Dois-je avoir un niveau très élevé en mathématiques, en économie ? Pourquoi ?
• Quelle est l’école qui propose une formation spécialisée dans le jeu vidéo ? Où puis-je la faire ?
• Que vais-je apprendre ?
• Des professionnels interviennent-ils ?
• Des stages sont-ils organisés ?
• Dans quelle entreprise travailler plus tard ?
• Les opportunités d’emploi sont-elles nombreuses à ce niveau ?
• Pourrais-je travailler ailleurs que dans le jeu vidéo ?
• Aurais-je un bon salaire en sortie d’école et après 10 ans d’ancienneté ?
• Quelles évolutions de carrière ?

Les programmes des formations

En bachelor, voici le détail du programme :

• Histoire du jeu vidéo
• Etude de marché
• Marketing digitale et stratégique
• Analyse financière
• Plan de communication
• Financement du jeu vidéo
• Apprentissage des logiciels graphiques et du développement informatique
• Anglais
• Une seconde langue étrangère au choix

Voir plus de détails sur le programme de bachelor

Pour le MBA, c’est au cours de ces deux dernières années que nous aborderons les stratégies d’analyse financière, marketing, les modèles économiques, les fondamentaux du Big data, le management de données, etc. Le tout complété par des stages. Voici quelques détails sur le contenus des cours :

• Stratégie  de fidélisation, data et CRM
• Communication digitale et webanalytics
• Big data et modèles de management des données
• Modèles économiques online
• Création et exploitation de base de données
• RGPD et protection des données
• Chaîne de valeurs du jeu vidéo
• Marketing mobile et géolocalisation
• Stratégie cross-canal
• Trade et e-trade marketing
• Benchmark et outils de veille concurrentielle
• Anglais

Voir plus de détails sur le programme de MBA

S’inscrire à nos formations

Nous ne faisons pas partie du processus Parcoursup, vous pouvez donc candidater librement à notre diplôme en Bachelor, reconnu par l’agence de notation EEA Eduniversal.

Pour le MBA, un Bac +3 ou Bac +4 doit être validé.

Pour le reste, rendez-vous sur cette page : processus d’inscription à G. Business

Trouver un stage ou une alternance

L’ensemble de nos formations mettent l’accès tant sur la réalisation de production concrètes durant le cursus que sur l’immersion professionnelle. Il est ainsi important qu’un étudiant puisse mettre en pratique ce qu’il a appris en cours. Pendant les cinq années d’études, il va ainsi réaliser à chaque fois une période de stage.

Deux mois en 1ère et 2ème années. Trois mois en dernière. Six mois en première année de MBA et une dernière année en alternance ou en faisant le choix de stages et CDD. En MBA, même chose, mais plus longtemps. Six mois de stage en 1ère année et une dernière à faire entièrement en alternance.

Si en bachelor, les stages permettent de découvrir le monde de l’entreprise et le travail en équipe. Les professionnels pourront aussi faire confiance aux apprentis data scientist et confier des missions. Une occasion de s’impliquer davantage. En alternance, ce sera l’occasion de travailler, sur la durée, sur des projets très concrets et pourquoi pas de saisir l’opportunité de trouver son futur emploi. L’idéal étant d’effectuer ces immersions directement auprès du service concerné si le studio en dispose d’un. Sinon, pourquoi ne pas tenter ces immersions au sein des services marketing par exemple. Cela apporte une vision plus grande des autres fonctions.

Régulièrement, des offres de stages et d’alternances sont diffusées par le service employabilité de l’école. D’ailleurs, si vous voulez en savoir plus sur ceux déjà réalisés par nos étudiants rendez-vous ici et pour nos alternants sur cette page.

Le salaire d’un data scientist jeux vidéo

Plusieurs critères sont à prendre en considération avant de parler d’un salaire moyen. D’abord, il dépendra de l’employeur, du nombre d’années d’expérience, de son statut. Si bien qu’un salaire d’un data scientist jeu vidéo peut s’afficher à 50 000 euros par an et monter à plus de 60 000 euros. Ce qui par mois représente entre 4 000 et 5 000 euros.

Et cela grimpe à Montréal. Par exemple, dans la capitale du jeu vidéo, un salaire moyen est de 80 000 dollars (maximum 110 000 dollars) soit entre 6 500 et 9 000 dollars. A San Francisco, temple de l’innovation, on note même une moyenne à 140 000 dollars (11 000 dollars mensuels).

Dans notre classement des salaires des métiers du jeu vidéo, le data scientist jeux vidéo se classe en 14ème position.

Dans quelle entreprise travailler ?

Concevoir des stratégies, des moyens d’augmenter des revenus, des actes d’achat, etc. nombreuses sont les entreprises du jeu vidéo à vouloir une data scientist. A elle également d’analyser les recettes publicitaires, les comportements des joueurs… C’est dire si elle a un rôle important. Social Point, Ubisoft, Blade Shadow, Gameloft pour ne citer que quelques studios disposent donc de ces expertes des données.

Les conditions de travail

Il faut être à l’aise pour bien travailler et être épanoui. Si bien que les conditions de travail doivent être les meilleures possibles. Tout dépend bien entendu de l’entreprise, de ses valeurs et de son activité. Elles doivent pouvoir maximiser le bien-être de chacun, apporter une flexibilité dans leur quotidien, faciliter la communication, la cohésion d’équipe et le partage d’information. Les contraintes de l’environnement de travail doivent être prises en compte, dès lors des réponses aux attentes doivent être apportées. Tout cela dans une volonté de garantir la santé de chacun et dans une démarche de productivité.

Les horaires

La moyenne du rythme hebdomadaire en tant que data scientist est de l’ordre de 35 à 39 heures par semaines, soit une journée de 7 ou 8 heures. Naturellement, des périodes de mobilisation pour des projets particuliers peuvent être demandées au coup par coup.

Rattachement hiérarchique

En fonction de l’organisation de l’entreprise (si elle est de taille plus ou moins importante), les responsables du data scientist peuvent être différents. Dès lors, il se peut s’agir du directeur marketing comme du head of analytics.

Comment trouver un emploi de data scientist jeux vidéo ?

Comme pour tout métier, trouvez un emploi demande de s’investir dans des recherches et d’aller au contact de professionnels. N’attendez pas qu’une offre vienne à vous. Si bien que pour mettre toutes les chances de votre côté, privilégiez d’abord votre réseau professionnel. Celui que vous aurez établi depuis le premier jour à l’école puis tout au long de votre cursus pendant les stages, rencontres, cours, etc. Il s’agit de l’un des meilleurs moyens pour trouver un travail. En parallèle, consultez Linkedin, Gaming Job, l’AFJV qui sont des références.

Evolution de carrière

Après cinq années d’étude, faites votre propre expérience de data scientist dans le jeu vidéo. Un bon moyen pour apprendre les codes du métier et se perfectionner. De plus, vous pourrez aussi bien travailler en France qu’à l’étranger, la mobilité est très bonne (si vous parlez anglais). Après, les possibilités d’évolution sont nombreuses : devenir data marketing, lead data scientist. Ou encore travailler dans un autre univers que le jeu comme au sein d’une start-up du web.

Data scientist jeux vidéo freelance, comment faire ?

Oui tout à fait. Vous pouvez très bien faire le choix de devenir data scientist jeu vidéo de manière indépendante donc travailler à votre compte, pour qui vous voulez. Seulement, plusieurs conditions sont à remplir. D’abord, avoir 2 à 3 années d’expérience à ce poste, posséder une large gamme de compétences et de maîtrise des outils, et faire preuve d’organisation et de rigueur. Le mieux pour être freelance, c’est de commencer par travailler avec son réseau.

Comment devenir data scientist jeux vidéo à l’étranger ?

L’envie de découvrir une nouvelle culture, une autre façon d’appréhender le marché et d’acquérir une expérience internationale, il est possible de devenir data scientist jeux vidéo dans un autre pays. L’idéal, néanmoins, est de l’envisager après une expérience en France à un poste similaire. Bien évidemment, il faudra être compétent dans le domaine de l’analyse de données et de tout ce qui en découle. A cela s’ajoute une maîtrise parfaite de l’anglais, entre autres. Une autre langue est la bienvenue si notamment vous visez un pays asiatique ou sud-américain par exemple.

Pour trouver un employeur, même démarche qu’en France, en priorisant votre réseau. Ensuite préparez-vous à mener des entretiens à distance et en anglais. Assurez-vous de bien connaître le pays et l’entreprise cibles (collecter les informations sur ses productions, sa particularité et travaillez votre motivation). Enfin, mettez en avant vos expériences, votre savoir-faire et vos soft skills. Ils feront la différence !

Avantages et inconvénients du métier

Le métier de data scientist pour le jeu vidéo s’occupe par des personnes qui aiment le jeu vidéo et les données. L’un ne va pas sans l’autre finalement. Mais comme partout, il comporte son lot d’avantages et d’inconvénients que l’ont vous détaille ci-dessous :

Avantages :

• Métier recherché
• Bonne évolution
• Salaire de plus en plus attractif
• Domaine en pleine croissance et innovant
• Gratifiant

Inconvénients :

• Caractère un peu répétitif
• Faire beaucoup de veille
• Savoir répondre aux enjeux

En résumé

Comment devenir data scientist jeux vidéo ?

En passant d’abord par la case école. Suivre une bonne formation avec un enseignement tourné principalement vers le jeu vidéo permet d’apprendre les bases du métier de data scientist jeux vidéo. Avec G. Business et nos Bachelors et MBA Management jeux vidéo et esport, vous saurez ainsi comment récolter des données, les analyser et les traduire. Vous saurez établir des stratégies, utiliser les outils de bases de données, etc. En somme, tout ce dont ont besoin les entreprises.