Data scientist
Le data scientist est devenu un acteur incontournable dans la stratégie des entreprises. De la finance à l’e-commerce en passant par la santé ou l’industrie, son expertise est sollicitée pour transformer les données en leviers de performance.
🎯 C’est quoi data scientist?
Le data scientist, aussi appelé scientifique des données, est un expert qui exploite les données massives (Big Data) pour en extraire des informations utiles. Son rôle va bien au-delà du simple data analyst. Alors que le data analyst se concentre principalement sur l’analyse descriptive (que s’est-il passé ?), le data scientist utilise des outils de machine learning et d’intelligence artificielle pour anticiper (ce qui va se passer) et prescrire (ce qu’il faudrait faire).
Missions principales :
- Collecte, traitement et nettoyage des données (data wrangling)
- Analyse statistique et modélisation prédictive
- Création d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning)
- Visualisation des données (data viz)
- Présentation des résultats aux décideurs métiers
Il est à la croisée de la programmation, des mathématiques, de la modélisation statistique et de la compréhension métier. Un bon CV de data scientist reflètera à la fois ces compétences techniques et cette capacité à dialoguer avec les différentes équipes.
💰 Salaire d’un data scientist
Le salaire d’un data scientist dépend de plusieurs critères : niveau d’expérience, secteur d’activité, localisation géographique, taille de l’entreprise, compétences en cloud computing ou IA, etc.
- Débutant / Junior : entre 38 000 € et 45 000 € brut/an
- Confirmé (3-5 ans) : entre 50 000 € et 65 000 €
- Senior ou lead : jusqu’à 80 000 € à 100 000 €, voire plus dans les grandes entreprises technologiques ou financières
Un data scientist freelance peut facturer un TJM (taux journalier moyen) entre 450 € et 800 €, selon sa spécialisation (vision par ordinateur, NLP, modélisation prédictive, etc.).
Le marché est dynamique : les offres d’emploi sont nombreuses et souvent très attractives, que ce soit en startup, dans une ESN, ou au sein de grands groupes.
🎓 Formation data scientist : les chemins possibles
Il existe plusieurs formations pour devenir data scientist, en cursus initial ou en reconversion.
Formations académiques (bac +5 recommandé)
- Master en mathématiques appliquées, statistiques, ou informatique
- Écoles d’ingénieurs spécialisées en data science (Télécom Paris, ENSAE, CentraleSupélec…)
- Masters spécialisés en Data Science ou Intelligence Artificielle (HEC, ESSEC, ENSAI, etc.)
- Diplômes universitaires (ex : Master MVA, Data Science pour l’Actuariat, etc.)
Formations en ligne ou Bootcamps
- OpenClassrooms, DataScientest, Le Wagon, Jedha, Simplon
- Ces formats intensifs sont adaptés à une reconversion ou à une montée en compétence rapide
- Certaines formations sont éligibles à la VAE
Certifications utiles :
- Microsoft Certified Data Scientist
- TensorFlow Developer Certificate
- IBM Data Science Professional Certificate
- Google Cloud Professional Data Engineer
🎒 Stage data scientist : une première immersion
Pour un profil junior ou débutant, décrocher un stage de data scientist est souvent une première étape essentielle pour mettre en pratique ses compétences.
Ce type d’expérience permet de comprendre les enjeux réels d’une entreprise, d’affiner son sens de l’analyse, mais aussi de se confronter à des problèmes concrets de qualité de données, d’outillage ou de gouvernance.
Lors d’un stage, un futur data scientist peut par exemple travailler sur des modèles prédictifs, automatiser des processus d’analyse, ou encore aider à segmenter une clientèle pour une campagne marketing.
Ces missions sont extrêmement formatrices, surtout lorsqu’elles s’accompagnent d’un bon encadrement technique.
Les grandes entreprises, les start-ups innovantes ou les cabinets de conseil recrutent régulièrement des stagiaires en data science. Il est donc essentiel d’adapter son CV, de mettre en avant ses projets personnels (notamment sur GitHub ou Kaggle) et de démontrer sa motivation à travers une lettre personnalisée.
🤝 Alternance data scientist
L’alternance data scientist est une voie de plus en plus prisée. Elle permet de combiner formation académique et expérience terrain, tout en étant rémunéré.
Avantages de l’alternance :
- Gagner en expérience concrète tout en étudiant
- Faciliter l’insertion professionnelle
- Se constituer un réseau
- Bénéficier d’une rémunération (jusqu’à 80 % du SMIC ou plus selon l’âge)
Les entreprises recherchent activement des data scientists en alternance, notamment dans les secteurs de l’assurance, de la finance, de la logistique, ou des télécommunications.
Exemple de missions en alternance :
- Développement de modèles prédictifs pour le marketing
- Analyse comportementale des clients
- Optimisation des processus industriels via la data
- Segmentation de portefeuilles clients en finance
🚀 Devenir data scientist : par où commencer ?
Devenir data scientist n’est pas réservé à une élite de mathématiciens ou de codeurs. Ce métier s’ouvre de plus en plus à des profils variés, à condition d’être motivé, bien formé et capable d’évoluer dans un environnement complexe.
Le plus souvent, le parcours commence par une formation scientifique solide, mais ce n’est pas une obligation. Il est possible de se former progressivement, de participer à des concours (type hackathons) et de construire une expertise sur des projets personnels.
Avec l’expérience, un data scientist peut évoluer vers des postes de lead data scientist, de chef de projet IA, ou même de responsable data. Il peut aussi se spécialiser dans certaines branches très techniques comme le traitement du langage naturel (NLP), la computer vision ou les systèmes de recommandation. Le freelance représente également une voie possible, souvent choisie après quelques années de salariat.
Le marché du travail reste très dynamique, et les offres d'emploi sont nombreuses, même pour les profils junior. Il faut cependant savoir se distinguer, rester à jour sur les outils et technologies, et savoir se vendre à travers un CV structuré, clair, et orienté résultats.
🔍 Data Analyst vs Data Scientist : quelle différence ?
La confusion entre data analyst et data scientist est courante. Voici une comparaison simplifiée :
| Critères | Data Analyst | Data Scientist |
|---|---|---|
| Objectif | Comprendre le passé | Prédire le futur |
| Outils | Excel, SQL, Tableau | Python, R, ML, IA |
| Analyse | Descriptive, statistique | Prédictive, prescriptive |
| Complexité | Moyenne | Élevée |
| Formation | Bac+3 à +5 | Bac+5 et + |
Un data scientist maîtrise souvent aussi les compétences du data analyst, mais avec une approche plus technique et orientée algorithmique.
Le métier de data scientist est passionnant, en constante évolution, et offre des offres d’emploi très attractives, que l’on soit débutant, junior, en recherche de stage, d’alternance ou d’opportunités en freelance. Il exige une solide culture technique, mais reste accessible à ceux qui s’y investissent sérieusement, même en reconversion.