Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?
Le Data Scientist transforme les données en informations utiles. Il cherche des tendances pour aider à prendre de bonnes décisions. Il est au cœur des métiers de la tech et de l'analyse.
Il utilise des outils statistiques, l'apprentissage automatique, des bases de données et des langages de programmation. Il travaille avec une équipe de développeurs, d’analystes et de responsables métiers.
Quelles sont les missions d'un Data Scientist ?
Le Data Scientist intervient tout au long du cycle de vie des données : de leur collecte à la valorisation finale. Voici les responsabilités clés :
- Définir le besoin métier et comprendre les objectifs business
- Collecter, nettoyer et structurer les données (data cleaning, ETL)
- Explorer les données (data exploration, analyse statistique)
- Modéliser à l’aide d’algorithmes de machine learning ou deep learning
- Évaluer les performances des modèles (régression, classification, clustering…)
- Déployer les modèles via des pipelines Data/ML automatisés (MLOps)
- Visualiser et présenter les résultats (dashboards, storytelling data)
- Travailler avec les experts métiers pour guider les décisions stratégiques
Ces missions peuvent varier selon les secteurs et la maturité data de l’entreprise.
Quelles sont les compétences pour devenir Data Scientist ?
Un Data Scientist efficace combine une solide base technique, de bonnes capacités analytiques et une bonne communication. Il sait transformer des données complexes en solutions concrètes.
Compétences techniques (hard skills)
La maîtrise de plusieurs langages et outils est essentielle :
- Python (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- R (analyses statistiques avancées)
- SQL (requêtes sur bases relationnelles, optimisation)
- Outils de data visualisation : Tableau, Power BI, Plotly, Matplotlib
- Big data et cloud : Spark, Hadoop, Databricks, AWS, Google Cloud, Azure
- Modélisation prédictive : régression, classification, PCA, séries temporelles
- Notebooks : Jupyter, Google Colab
Compétences humaines (soft skills)
Les qualités humaines font la différence :
- Esprit critique et curiosité
- Autonomie et rigueur dans l’analyse
- Bonne communication pour vulgariser les résultats
- Capacité à prendre du recul face à des données incomplètes
- Travail en équipe pluridisciplinaire (tech/métier)
Outils et logiciels indispensables
- Python, R
- Jupyter Notebook
- SQL
- Tableau, Power BI
- Git, GitHub
- Docker, Airflow
- Apache Spark, Hadoop
- Google Cloud Platform, AWS, Azure
Quelles sont les formations ou études pour devenir Data Scientist ?
Le métier de Data Scientist demande un bon niveau en mathématiques, informatique et statistiques. Plusieurs parcours sont possibles pour y accéder :
Parcours académiques
- Licence/Master en mathématiques appliquées ou statistiques
- Ingénieur (école d’ingénieurs généralistes ou spécialisées en data)
- Master universitaire en science des données ou intelligence artificielle
Formations alternatives
- OpenClassrooms - Parcours Data Scientist
- Udemy - Data Science avec Python
- Le Wagon - Bootcamp en Data Science
- DataScientest (formations certifiantes)
- IA School (formations Bac+5 en data science)
Ces parcours offrent différentes approches selon les profils (étudiants, reconversions, professionnels).
Quelles sont les évolutions professionnelles et perspectives de carrière ?
Un Data Scientist peut évoluer vers de nombreux rôles liés aux données ou au management. Son profil est recherché dans tous les secteurs.
- Lead Data Scientist
- Data Engineer
- Architecte Data
- AI Research Scientist
- Chief Data Officer (CDO)
Certains choisissent aussi de se spécialiser en NLP, computer vision ou IA générative.
Quel est le salaire d'un Data Scientist ?
Les salaires varient selon le niveau d’expérience, la localisation et la taille de l’entreprise. Les freelances peuvent aussi bien gagner leur vie.
| Niveau d’expérience | Paris | Grandes villes | Régions | Freelance TJM |
|---|---|---|---|---|
| Débutant (0-2 ans) | 42 - 48 k€ | 38 - 44k € | 32 - 38k € | 300 - 400 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 55 - 70k € | 48 - 65k € | 42 - 55k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 75 - 100k € | 65 - 85k € | 55 - 70k € | 600 - 800 € / jour |
| Paris | ||
| Débutant (0-2 ans) | 42 - 48 k€ | 300 - 400 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 55 - 70k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 75 - 100k € | 600 - 800 € / jour |
| Grandes villes | ||
| Débutant (0-2 ans) | 38 - 44k € | 300 - 400 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 48 - 65k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 65 - 85k € | 600 - 800 € / jour |
| Régions | ||
| Débutant (0-2 ans) | 32 - 38k € | 300 - 400 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 42 - 55k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 55 - 70k € | 600 - 800 € / jour |
Quels sont les principaux secteurs d'activités et employeurs d'un Data Scientist ?
Les entreprises qui recrutent des Data Scientist sont nombreuses. La demande touche presque tous les secteurs. Voici les plus dynamiques :
- Banque et assurance
- Fintech
- E-commerce
- Industrie 4.0
- Tech/Start-ups
- Santé, biotechnologies
- Télécommunications
- Transport et logistique (optimisation supply chain)
Les Data Scientist travaillent dans de grands groupes, des PME, ou des cabinets spécialisés. Les start-ups à forte croissance sont aussi un terrain propice aux profils data.
