Fiche métier :
Data Scientist

La donnée est devenue une ressource stratégique : le métier de Data Scientist s’impose ainsi comme l’un des plus recherchés par les entreprises, de tous secteurs. Grâce à leur capacité à extraire des informations utiles à partir de grandes masses de données, ces professionnel•les jouent un rôle clé dans la transformation numérique des entreprises. 

De l’analyse prédictive à l’optimisation des process, le/la Data Scientist se place au cœur de l’innovation et de la prise de décision stratégique. Découvrez dans cette fiche toutes les facettes de ce métier d’avenir !

Le métier en quelques lignes

Le/la Data Scientist est chargé•e d’analyser des volumes importants de données. Grâce à des compétences en statistiques, en machine learning et en programmation, il/elle construit des modèles prédictifs pour anticiper des tendances, optimiser des processus ou encore personnaliser l’expérience client. Son rôle est d’apporter une réelle valeur ajoutée aux projets grâce à une exploitation intelligente des données.

Les missions principales du Data Scientist

Les missions du data scientist varient selon les entreprises et les secteurs, mais elles incluent généralement : 

• La collecte, le nettoyage et l’organisation de données provenant de sources diverses, 
• La conception et le développement de modèles statistiques et d’algorithmes de machine learning,
• L’analyse des résultats et l’élaboration des recommandations stratégiques,
• La présentation des résultats aux équipes métiers, 
• La collaboration avec les équipes IT, marketing, commerciales, financières…
• La veille technologique continue pour suivre les évolutions des méthodes et des métiers.

Les compétences clés et qualités du Data Scientist

Pour exercer le métier de Data Scientist, de nombreuses compétences techniques sont requises : 

• Maîtrise des langages de programmation (comme Python, R ou SQL),
• Maîtrise des statistiques, des probabilités et de la modélisation,
• Compréhension des bases de données et du big data, 
• Connaissances en machine learning, deep learning et outils d’IA, 
• Capacité d’analyse, d’interprétation et de synthèse…

Quelle formation pour devenir Data Scientist ? 

Pour devenir Data Scientist, plusieurs parcours sont possibles : un diplôme d’ingénieur en informatique, mathématiques appliquées ou statistiques, un master spécialisé en data science, en intelligence artificielle ou en big data, ou de réaliser un cursus dédié à la data science. 

Des certifications complémentaires, comme le machine learning, permettent également de valoriser son profil.

Quelles sont les évolutions de carrière possibles ? 

Le métier de Data Scientist peut évoluer vers plusieurs postes. Par exemple, il est possible de devenir Lead Data Scientist et de manager une équipe, tout en réalisant le pilotage stratégique des projets. Il peut également évoluer vers le poste de Chief Data Officer (ou CDO), qui supervise la stratégie de gouvernance et valorisation des données d’une organisation, ou encore vers le poste de consultant•e, pour accompagner les entreprises sur des missions stratégiques. 

En intégrant l’intelligence artificielle, il est également possible d’évoluer vers un poste de spécialiste en IA ou de Machine Learning Engineer, en se focalisant sur les projets d’IA appliquée. Enfin, il est possible de créer sa propre entreprise spécialisée, par exemple dans l’IA prédictive ou le big data.

Quel est le salaire du Data Scientist ? 

Le salaire d’un•e Data Scientist varie selon l’expérience, le secteur d’activité et la région. En début de carrière, il peut espérer toucher entre 40 000 € et 50 000 € brut annuel. Avec quelques années d’expérience, la rémunération peut rapidement atteindre 60 000 € à 80 000 € brut annuel, voire davantage dans les grands groupes ou les cabinets de conseil spécialisés en IA. Les profils seniors ou ayant une expertise rare peuvent négocier des salaires très attractifs.

Le métier de Data Scientist en bref 

Expert•e de l’analyse et de la valorisation des données, le/la Data Scientist occupe une fonction stratégique au sein des entreprises en quête de compétitivité et d’innovation. Son rôle transversal, combinant savoir-faire technique et capacité d’interprétation, en fait un acteur clé dans l’univers de l’IA et de la transformation numérique. 

Avec des perspectives de carrière solides et des salaires attractifs, devenir Data Scientist est un choix prometteur pour celles et ceux qui souhaitent travailler dans l’IA et participer aux grandes évolutions technologiques de demain !