METIERS

Comment devenir data scientist ?

Le data scientist se présente comme un expert pour la collecte, l'organisation et l'exploitation des données numériques. Le gestionnaire des données travaille pour le compte d'une entreprise ou d'un organisme public. Ses compétences en informatique et en statistique lui permettent de mettre en production ces données. Talenteed détaille les missions d'un data scientist et son parcours de formation. Découvrez le salaire et les perspectives de carrière d'un analyste des données.

12 mars 2025

Personne tapant sur un ordinateur portable avec un rapport et un café sur la table.

Derniers changements le 30/05/2025

Quel est le métier de data scientist ?

Le métier de data scientist est essentiel dans la gestion des données collectées par une entreprise ou une organisation. Talenteed vous propose de découvrir ce qu'est un data scientist et à qui correspond la science des données.

Qu'est-ce qu'un data scientist ?

Le data scientist travaille pour une organisation ou une entreprise pour collecter, organiser et exploiter des données. Il est courant de parler de big data. Avec le développement fulgurant du numérique, les organisations doivent gérer un volume de données de plus en plus important.

Le travail du data scientist implique l'exploitation des données pour une meilleure productivité et une anticipation des points bloquants. Il exploite, dans la plupart des cas, les données clients ou les données publiques pour en extraire les informations pertinentes. Le data scientist récupère les données stratégiques sur des serveurs, des fichiers, des bases de données, etc. Il transforme celles-ci au bon format pour les rendre exploitables.

Qu'est-ce que la data science ?

La data science ou science des données est une discipine mobilisant des méthodes mathématiques, notamment algorithmiques, pour exploiter de grands ensembles données. La data science permet de mettre à jour des tendances pour exploiter des données des informations stratégiques.

La data science permet de travailler sur des projets de marketing pour concevoir et affiner des offres de produits / de services. Avec des algorithmes et de la statistique, les données sont exploitées pour retranscrire l'expérience client au sein de votre organisation et permet de vous aider à prendre les bonnes décisions stratégiques.

Quelles sont les missions d'un data scientist ?

Les missions d'un data scientist peuvent varier d'une entreprise à l'autre. Talenteed vous invite à découvrir l'essence des missions d'un analyste des données.

Collecter et trier les données

Le data scientist collecte et classe les données provenant de bases dédiées : bases de données, fichiers CSV ou Excel, API, etc. Il traite ces informations pour une analyse pertinente. Ce traitement implique une gestion des valeurs manquantes et une prise en charge des anomalies.

Analyser des données

L'analyse des données permet d'identifier les tendances et les schémas redondants. Leur exploitation établit des relations significatives. La méthodologie employée implique de mobilier des techniques statistiques pour accomplir des analyses inférentielles et descriptives.

Réaliser des modélisations

La modélisation nécessite de développer des modèles de prédiction et de description. Le machine learning est l'une des stratégies à adopter. La méthode consiste à transmettre à l'intelligence artificielle des données pour nourrir sa capacité d'apprentissage et d'interprêtation des données.

Visualiser les données et transmettre les résultats

La gestion des données implique de créer des visualisations informatiques pour communiquer de manière claire les résultats obtenus :

  • Tableaux interactifs ;
  • Graphiques ;
  • Infographies ;
  • Rapports d'exploitation.

Le data scientist maîtrise des outils de conception. Il présente le résultat de ses analyses à partir de modèles pertinents pour son auditoire. Il s'agit de rapports et de documentations techniques, reprenant les méthodologies employées pour réaliser l'extraction et l'interprétation des données.

Implémenter les données récoltées

L'implémentation correspond à la réalisation, l'exécution ou la mise en pratique d'une méthode. En gestion des données, elle correspond à l'action suivant la réflexion stratégique. Elle implique la collaboration avec les équipes de développement pour intégrer les modèles conçus par l'IA au sein des systèmes de production.

Optimiser et automatiser

Le data scientist veille à l'automatisation des processus d'analyse et de traitement des données dans le but de gagner en efficience. Il optimise les flux de données et les routines de travail pour améliorer les performances de traitement.

Réaliser une veille technologique continue

Le data scientist réalise une veille permanente vis-à-vis des évolutions en lien avec les nouvelles technologiques du domaine de la date science. Il apporte une attention particulière au développement du machine learning et de l'intelligence artificielle.

Le métier de data scientist impose de suivre des formations ponctuelles pour cultiver vos connaissances. Il planifie des modules de formation et participe à des conférences. Ses compétences se cultivent par la lecture de publications scientifiques.

Trouvez la formation qui vous correspond !

Que vous cherchiez une formation complète ou un cours rapide et ciblé, Talenteed vous propose deux catalogues adaptés à vos besoins. Apprenez avec des organismes spécialisés ou suivez des cours conçus par des formateurs indépendants.

Je progresse avec un organisme
Femme avec des lunettes travaillant sur un ordinateur portable depuis son canapé.

Quelles sont les compétences et les qualités d'un data scientist ?

Le métier de data scientist exige de disposer de compétences et de qualités précises. Découvrez les soft skills et les hard skills de cet expert en gestion des données.

Les compétences d'un data scientist

Travailler comme data scientist implique de posséder des compétences techniques. La programmation est un domaine de prédilection pour l'analyste des données. Il maîtrise les langages de programmation dédiés au traitement des données : Python, Java, Scala, etc. Ils sont incontournables pour travailler avec l'intelligence artificielle.

Le data scientist est un expert en statistique. Il est à l'aise avec les concepts mathématiques en lien avec la gestion des données. Il est capable de réaliser des prédictions à partir des données exploitées en association avec le machine learning. Le data scientist est en mesure de traduire les données à travers la conception de graphiques, de tableurs et d'infographies.

Les qualités d'un data scientist

Réussir sa carrière de data scientist impose de cultiver certaines qualités. Il possède une curiosité intellectuelle pour bien appréhender les problématiques se présentant à lui. Il apprécie de croisées les données pour trouver des solutions. Son esprit de synthèse lui permet de construire des modèles pertinents. Le data scientist dispose d'un excellent relationnel. Il apprécie de travailler en équipe et sait communiquer de manière fluide avec ses collègues et ses clients.

Quelle formation suivre pour devenir data scientist ?

La fonction de data scientist nécessite de réaliser un parcours post-bac pour acquérir une base de connaissances solides et développer une spécialisation.

Comment devenir data scientist ?

Devenir data scientist implique de suivre un bachelor (bac+3). Il est issu d'une filière générale, plutôt orientée scientifique ou économique et sociale. L'enjeu pour l'apprenant est d'acquérir de solides compétences dans les domaines suivants :

  • la statistique et les outils d'analyse sur le Web ;
  • le marketing à travers la maîtrise des outils de data management ;
  • l'informatique avec la maîtrise des algorithmes.

Le recrutement d'un data scientist s'opère sur la base de son expérience professionnelle et de son niveau d'études. Un bac+2 ou bac+3 permet de conforter vos bases en mathématiques et en informatique. Les trois premières années d'études offrent un socle solide de connaissances en algorithme, logique et algèbre.

Le bac+5 permet de vous spécialiser. Les écoles d'ingénieurs avec des filières mathématiques permettent d'obtenir un bagage très spécialisé en big data. Les écoles de commerce octroient un bagage marketing pouvant présenter des avantages en fonction de votre domaine de spécialisation.

Dans quels secteurs travaille un data scientist ?

Le secteur de la big data est devenu incontournable. Tous les secteurs économiques sont concernés par la gestion des données : la santé, le commerce, les services financiers et d'assurance, le numérique, etc. Le secteur public exploite aussi les bases de données et engage des data scientists.

Quelles sont les perspectives d'évolution d'un data scientist ?

Un data scientist peut évoluer vers d'autres postes en fonction de son expérience et des opportunités professionnelles :

  • Chief data scientist : il manage une équipe de plusieurs data scientists. Il est responsable des projets d'analyse des données et de la mobilisation d'outils de mesure.
  • Data manager : il structure les données issues d'une recherche au sein d'une base. Il vérifie la cohérence des données et accomplit des traitements statistiques.

Avec qui travaille le data scientist ?

Le data scientist travaille avec d'autres experts. Le data engineer, ingénieur de données, organise la collecte et la mise à disposition des données. Il accomplit des fonctions d'industrialisation et de mise en production des traitements des données. Le data engineer fait le lien avec le data architect.

L'architecte des données transforme les informations numériques des entreprises pour réaliser des architectures de données complexes permettant d'obtenir une analyse optimale des éléments stratégiques.

Quel est le salaire d'un data scientist ?

Le salaire d'un data scientist évolue en fonction des compétences et de l'ancienneté. Selon l'entreprise, la rémunération est susceptible de varier également. Une expérience comprise entre 2 et 5 ans permet de gagner entre 45 000 et 60 000 euros brut par an. Mensuellement, ce salaire représente entre 3 750 et 5 000 euros brut par mois.

Un data scientist senior gagne entre 60 000 et 80 000 euros brut par mois, soit de 5 000 à 6 700 euros bruts chaque mois. Ces rémunérations ne prennent pas en compte les éventuelles primes versées par l'employeur, pouvant dépendre des objectifs à atteindre et de l'ancienneté du data scientist.

Le métier de data scientist est essentiel pour l'exploitation des données. Sa fonction est incontournable pour la gestion des données au sein des entreprises privées et des organisations publiques. Il collecte et traduit les données dans le but de les rendre exploitables. Talenteed vous accompagne dans votre projet de développement professionnel dans le secteur de la big data.