Data scientist

Le data scientist est un professionnel spécialisé dans l'analyse et l'exploitation de données massives qui transforme les informations brutes en leviers stratégiques pour l'entreprise. Expert en mathématiques, statistiques et programmation, il développe des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problématiques métiers complexes. Le marché du travail reste très favorable avec des opportunités croissantes dans tous les secteurs.

Autres appellations du data scientist : 

• Analyste de données
• Explorateur de données
• Chargé de modélisation des données
• Scientifique des données
• Data miner
• Ingénieur en intelligence artificielle

Les missions du data scientist

Le data scientist transforme des données brutes — souvent volumineuses — en informations stratégiques pour les entreprises. Il collecte, nettoie et structure les données, les analyse, puis modélise des comportements ou tendances via des algorithmes de machine learning ou d’apprentissage statistique. 

Il construit des modèles prédictifs ou descriptifs (scoring, classification, segmentation, détection d’anomalies, recommandation, etc.) pour répondre à des problématiques métiers concrètes (marketing, risque, logistique, optimisation, maintenance, etc.). 

Enfin, un aspect essentiel de son rôle est la restitution : il traduit les résultats techniques en recommandations accessibles aux parties prenantes, souvent via des tableaux de bord ou rapports, et participe à la prise de décision stratégique. Cette capacité à traduire les données techniques en recommandations business fait du data scientist un acteur clé de la transformation digitale des entreprises.

Quelles études pour devenir data scientist ?

Une formation de niveau bac +5 constitue le prérequis indispensable pour accéder aux postes de data scientist. Les écoles d'ingénieurs spécialisées en informatique, mathématiques ou statistiques représentent la voie privilégiée, permettant d'acquérir les bases théoriques et pratiques essentielles.

Les profils issus d'un mastère spécialisé en big data ou d'un master of science en data science sont particulièrement recherchés par les recruteurs. L'université propose également des parcours adaptés : master en mathématiques appliquées, informatique décisionnelle ou intelligence artificielle.

KEDGE Business School propose un Master of Science (MSc) Data analytics for business qui forme aux enjeux de la donnée dans un contexte business.

Les formations courtes et bootcamps représentent une alternative pour les professionnels en reconversion, bien que les grands groupes privilégient souvent les diplômes traditionnels de niveau bac +5.

Quelles sont les compétences requises pour être data scientist ?

Hard skills, compétences techniques et professionnelles

Le data scientist doit maîtriser un ensemble de compétences techniques spécialisées pour transformer les données brutes en insights exploitables. La programmation constitue le socle de son expertise : Python et R représentent les langages de programmation incontournables, complétés par SQL pour la manipulation des bases de données relationnelles et NoSQL.
Les mathématiques et statistiques avancées forment le deuxième pilier technique indispensable. Le professionnel applique des méthodes statistiques complexes, maîtrise les probabilités et développe des modèles prédictifs sophistiqués. Cette compréhension des problématiques mathématiques lui permet de concevoir des architectures de réseaux neuronaux et d'optimiser les algorithmes d'apprentissage automatique.
La maîtrise de l'environnement technologique s'étend aux outils de visualisation comme Tableau ou Power BI, aux librairies de développement spécialisées (Pandas, NumPy, Scikit-learn) et aux plateformes cloud. Ces compétences techniques évoluent constamment, obligeant le data scientist à maintenir une veille technologique permanente pour rester performant dans ses analyses prédictives.

Soft skills, qualités personnelles et manières d'être

Au-delà des compétences techniques, les qualités comportementales représentent un facteur déterminant dans la réussite professionnelle du data scientist. La curiosité intellectuelle constitue le socle de son expertise : cette capacité d'adaptation permanente lui permet d'explorer de nouvelles approches méthodologiques et de questionner les hypothèses existantes pour identifier des solutions innovantes.

Les aptitudes communicationnelles occupent une place centrale dans ses missions quotidiennes. Le professionnel doit traduire des analyses complexes en recommandations accessibles pour des interlocuteurs non techniques, développant une force de proposition auprès des équipes métiers et de la direction générale.

L'esprit critique et analytique guide sa démarche scientifique : il évalue la pertinence des sources de données, identifie les biais potentiels et remet en question les résultats obtenus. Cette rigueur méthodologique, combinée à un excellent travail en équipe, permet au data scientist de collaborer efficacement avec les chefs de projets et d'apporter une valeur ajoutée concrète aux décisions stratégiques de l'entreprise.

Évolution du métier de data scientist : à quoi s'attendre pour l'avenir ?

Le secteur des données connaît une transformation accélérée avec une croissance des recrutements de 35% en 2024. Cette dynamique s'accompagne d'une spécialisation croissante du métier vers des domaines comme l'intelligence artificielle et le machine learning engineering.
Les années d'expérience deviennent déterminantes pour accéder aux postes de Chief Data Officer ou Data Engineer senior. L'interdisciplinarité s'impose comme une tendance majeure, valorisant les profils capables d'intégrer des compétences issues de différents secteurs d'activités : finance, santé, e-commerce et industrie.
L'automatisation et l'IA générative redéfinissent les missions traditionnelles, poussant les data scientists vers des rôles plus stratégiques de conception d'architectures complexes et de gestion des risques algorithmiques. Cette évolution technologique exige une formation continue pour maîtriser les nouveaux systèmes d'information et maintenir sa compétitivité sur un marché en perpétuelle mutation.

Où travaille un data scientist ?

Les secteurs d'activités qui recrutent des data scientists se diversifient constamment, reflétant l'importance croissante du big data dans l'économie moderne. La finance et les services bancaires représentent des débouchés traditionnels majeurs, où ces professionnels développent des modèles de scoring de crédit et analysent les risques d'investissement pour optimiser les performances financières.
L'industrie technologique et l'e-commerce constituent des terrains privilégiés, particulièrement dans les grandes entreprises comme les startups spécialisées en intelligence artificielle. Les secteurs de la santé, de l'assurance et de la grande distribution intègrent massivement ces expertises pour personnaliser leurs offres et améliorer leur connaissance client.
Les entreprises de toutes tailles recherchent désormais ces profils, depuis les multinationales jusqu'aux structures plus modestes souhaitant exploiter leurs canaux digitaux. Cette polyvalence sectorielle offre aux data scientists une fonction des besoins variée, leur permettant d'évoluer dans des environnements professionnels très différents selon leurs affinités et spécialisations.

Quel est le salaire d'un data scientist ?

Un data scientist junior peut prétendre à une rémunération comprise entre 37 000 € et 57 000 € brut par an selon son profil et sa formation. Cette fourchette correspond à environ 3 100 € à 4 750 € brut par mois pour un professionnel disposant de moins de deux ans d'expérience.
Les données du marché révèlent des variations significatives selon la localisation géographique. Un débutant en région perçoit généralement entre 35 000 € et 45 000 € annuels, tandis qu'un profil similaire en Île-de-France bénéficie d'une prime de localisation portant sa rémunération vers 42 000 € à 58 000 €.
La progression salariale s'avère particulièrement attractive dans ce secteur, avec une augmentation moyenne de 7% par an durant les premières années de carrière professionnelle.

Carrière et évolution professionnelle d'un data scientist

Les perspectives d'évolution du data scientist s'articulent autour de plusieurs trajectoires professionnelles prometteuses. Après trois à cinq années d'expérience, ces professionnels peuvent briguer des postes de Lead Data Scientist ou Data Scientist Senior, impliquant la coordination d'équipes et la gestion de projets complexes d'intelligence artificielle.

L'évolution vers des fonctions de direction représente un débouché naturel, notamment les postes de Chief Data Officer ou Directeur des systèmes d'information. Ces responsabilités stratégiques valorisent l'expertise technique acquise tout en développant des compétences managériales essentielles pour piloter la transformation digitale des organisations.

La spécialisation sectorielle constitue une alternative attractive, permettant de devenir expert en machine learning engineering, consultant en big data ou architecte de solutions analytiques. Cette polyvalence professionnelle ouvre également les portes du conseil indépendant, particulièrement recherché par les entreprises souhaitant optimiser leur stratégie data sans recruter en interne.

Data scientist vs ingénieur vs analyst : quelles différences ?

Ces trois métiers de la data se distinguent par leurs missions spécifiques et leur niveau d'intervention technique. Le data analyst se concentre sur l'interprétation des données existantes pour produire des rapports et tableaux de bord destinés à éclairer les décisions opérationnelles. L'ingénieur de données (data engineer) construit et maintient l'infrastructure technique nécessaire au stockage et au traitement des volumes massifs d'informations.
Le data scientist combine ces deux approches en développant des modèles prédictifs et algorithmiques pour anticiper les tendances futures. Contrairement à l'analyst qui analyse le passé et le présent, le data scientist exploite le machine learning pour créer des solutions prospectives. L'ingénieur intervient en amont de la chaîne de traitement, préparant l'architecture sur laquelle travailleront analyst et scientist.