Fiche Métier Data Scientist : salaire, missions, formation

Qu’est ce qu’un Data Scientist ?

Le Data Scientist est chargé de traiter et de valoriser l’ensemble des données d’une entreprise. Son rôle principal est d’utiliser les Data pour mener des analyses statistiques et créer des modèles prédictifs basés sur des algorithmes, choses que vous apprendrez justement à faire dans notre Formation Data Scientist.

Bien souvent rattaché à la Direction des Services Informatiques (DSI), cet expert formé à la Data Science partage une vision stratégique des données qui aide à la prise de décision au niveau des instances dirigeantes de l’entreprise.

Il existe encore de nombreuses idées reçues sur le métier de Data Scientist : lisez la suite de l'article pour savoir en quoi consiste vraiment ce métier !

Quelles sont les missions du Data Scientist ?

Si le métier de Data Scientist est réputé pour être technique, ce professionnel est aussi amené à garder une vision globale sur les données de l’entreprise lors de la réalisation de ses missions. Voici les plus courantes :

• Extraire, structurer puis intégrer les différents types de données issues du Big Data.
• Nettoyer les données de façon à les rendre utilisables par tous.
• Concevoir et opérationnaliser des modèles de Machine Learning et Deep Learning afin d’optimiser un processus ou d’automatiser une tâche donnée.
• Mettre en place et évaluer des systèmes d'IA générative (pipelines RAG, fine-tuning de LLMs, intégration d'agents IA) pour répondre à des cas d'usage métiers concrets.
• Présenter ses résultats d’analyse en créant des Dashboards.
• Assurer une veille technologique sur les outils disponibles en Data Science.

À quelle étape d'un projet Data retrouve-t-on le Data Scientist ?

Le Data Scientist participe généralement aux trois premières phases d’un projet Data tel que nous l’avons schématisé ci-dessous :

Cet expert va concentrer son action sur le traitement des données, allant de leur Collecte à leur Exploitation pour construire des modèles statistiques et algorithmiques. Avant cette étape, il passe par une phase d’Exploration dite EDA, qui permet de déceler les premières tendances et de corriger les valeurs aberrantes présentes dans cette énorme masse de données.

Quelles sont les qualités et compétences d'un Data Scientist ?

Les qualités d’un Data Scientist

Voici les qualités essentielles recherchées par les recruteurs chez un Data Scientist :

• Faire preuve de rigueur et de précision
• Savoir être patient et se montrer persévérant
• Être force de proposition et savoir s’adapter rapidement
• Avoir le goût pour le travail en équipe et savoir communiquer

Les compétences requises pour devenir Data Scientist

Pour être Data Scientist, il est indispensable d’avoir un certain nombre de compétences techniques avancées, notamment en statistiques et en programmation. Voici les plus demandées :

• Statistiques : il est important d’avoir des bases solides en statistiques descriptives et inférentielles, en algèbre linéaire (gestion de matrices) et en fonctions (dérivées etc.)
• Programmation : c’est une compétence clé pour être Data Scientist. Nous vous conseillons de vous concentrer sur la maîtrise du langage Python, qui est de loin le plus populaire et le plus facile à prendre en main.
• Machine Learning : la conception de modèles d’apprentissage automatique est au cœur des missions du Data Scientist qui doit donc montrer des compétences avancées et régulièrement mises à jour dans ce domaine.
• IA générative et LLMs : maîtriser les grands modèles de langage (fine-tuning, RAG, évaluation) est devenu une compétence différenciante pour les Data Scientists qui interviennent sur des projets GenAI. La connaissance de frameworks comme LangChain ou Hugging Face est de plus en plus demandée.
• Data Visualisation : afin de rendre la présentation de ses résultats d’analyses plus clairs, cet expert des données doit savoir maîtriser les principaux outils de Dataviz comme Tableau ou Power BI.
• Gestion de bases de données SQL : il est nécessaire pour ce professionnel d’avoir des compétences en SQL pour arriver à manipuler la Data et gérer des bases de données relationnelles.‍
• Big Data : les entreprises disposent de volumes massifs de données dont le traitement demande des compétences spécifiques. Le framework Spark reste la référence, mais les Data Scientists travaillent aujourd'hui principalement sur des environnements cloud comme BigQuery, Snowflake ou Databricks qui ont largement remplacé les architectures Hadoop traditionnelles.

Quelle formation suivre pour devenir Data Scientist ?

Il est indispensable de suivre une formation pour devenir Data Scientist afin d’acquérir les compétences techniques et les bonnes pratiques attendues à ce poste. Pour ce faire, les options qui s’offrent à vous dépendent avant tout de votre situation :

Vous voulez vous reconvertir pour devenir Data Scientist ?

Alors vous avez tout intérêt à opter pour une formation courte et professionnalisante qui vous permettra de vous former à ce métier en seulement quelques mois. Et vous êtes au bon endroit pour cela, puisque chez Jedha, nous vous proposons un parcours progressif et adapté à votre niveau de départ pour devenir Data Scientist :

• Si vous partez de zéro, commencez par la Formation Agents IA (75 h) accessible sans prérequis, et où vous découvrirez la programmation Python appliquée à la Data Science et à l'IA.
• Rejoignez ensuite notre Formation Data Scientist (450 h), proposée en 3 mois à temps complet ou 7 mois à temps partiel. À son issue, vous maîtriserez Python, le Machine Learning, le Deep Learning et l’IA, et repartirez avec un portfolio de projets concrets qui vous aidera à convaincre les recruteurs.

Notre pédagogie pratique et professionnalisante a déjà convaincu plus de 4 000 personnes depuis 2017. Parmi les points qui plaisent le plus, le coaching carrière inclus, précieux pour décrocher votre premier poste, et qui contribue aux 92 % d’insertion de nos alumni dans l’année qui suit leur formation. Mais vous pourrez découvrir tout cela en détail en consultant le programme de notre formation, ou en venant nous rencontrer lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne.

Vous cherchez une formation post-bac pour devenir Data Scientist ?

Si vous êtes encore étudiant (bachelier ou au début de vos études), optez plutôt pour un parcours académique plus classique, comme le cursus complet en 5 ans que nous vous proposons dans notre école de l’IA :

• Commencez par notre Bachelor Data Analyst (3 ans) pour acquérir des bases solides en Data et apprendre à donner du sens aux montagnes d’informations sou lesquelles croulent les entreprises.
• Intégrez ensuite notre Mastère Data Scientist (2 ans) où vous pourrez vous spécialiser en Data Science appliquée à l’IA, et devenir un véritable pro du Machine Learning, de l’IA générative ou encore du Cloud.

Accessibles hors Parcoursup et MonMaster, ce qui nous intéresse avant tout, c’est votre motivation, pas le nom de vos précédentes écoles. Nous étudions ainsi les dossiers un à un pour vous fournir une réponse dans les meilleurs délais et ainsi sécuriser votre avenir.

Quel est le salaire moyen d’un Data Scientist ?

Le salaire moyen d’un Data Scientist en France est de 4 416 € brut par mois en 2026. Cette rémunération est amenée à varier en fonction du secteur d'activité de l’entreprise, de sa taille et de son implantation géographique. Sur le long terme, elle augmente progressivement avec l'expérience car les profils seniors sont peu nombreux et très demandés.

Comme de nombreux professionnels de la Tech, cet expert peut aussi faire le choix de devenir Data Scientist en freelance. En 2026, son TJM est estimé à 670 € brut. Le fait d’opter pour le statut d’indépendant comporte de nombreux avantages pour le Data Scientist, comme une plus grande flexibilité sur les horaires et sur le volume du travail hebdomadaire.

Quelles sont les perspectives d’évolution pour un Data Scientist ?

Le métier de Data Scientist offre aujourd’hui de belles perspectives d’évolution professionnelle. Après quelques années en poste, ce professionnel pourra saisir l’opportunité de devenir Lead Data Scientist, ou même intégrer l’équipe dirigeante de l’entreprise afin de participer aux prises de décisions stratégiques en tant que Chief Data Officer (CDO).

Le Data Scientist peut aussi faire le choix d’une évolution plus horizontale, en optant pour des métiers techniques comme AI Engineer (métier auquel notre Formation Data Scientist vous prépare également), MLOps Engineer, Data Engineer ou Machine Learning Engineer.

Comment devenir Data Scientist

Avec le développement du Big Data et de l’Intelligence Artificielle, le métier de Data Scientist est devenu incontournable. La preuve, il est dans la liste des postes les plus recherchés par les entreprises en 2026 et cette tendance n’est pas prête de s’arrêter selon le Département du travail américain. Pour attirer les profils les plus expérimentés, les recruteurs n’hésitent pas à offrir à ces experts des salaires très attractifs et une belle progression de carrière.

Que ce soit pour vous former ou vous reconvertir en Data Scientist, nous proposons des parcours qui s’adaptent à votre niveau, à suivre à votre rythme (en temps plein ou partiel), sur l’un de nos 17 campus en France et en Europe ou en ligne :

1. Commencez par notre Formation Agents IA (75 h) si vous partez de zéro et n’avez aucune expérience en Data Science et en intelligence artificielle.
2. Intégrez ensuite notre Formation Data Scientist (450 h) pour développer une expertise complète qui vous permettra d’intégrer le marché du travail dans les meilleures conditions possibles.

Pour faire le point sur votre projet et découvrir nos formations en détail, venez échanger lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne ou prenez rendez-vous directement avec un conseiller. Profitez-en, c’est gratuit et sans engagement !

Questions fréquentes à propos du métier Data Scientist

Pourquoi choisir le Data Science ?

La Data science est un domaine riche et passionnant, qui vous permet de tirer parti de la force des données afin de résoudre des problèmes complexes. Avec près de 80% des données créées par les entreprises qui ne sont pas encore exploitées, le travail des Data Scientists est énorme. Voilà pourquoi ces experts sont aujourd’hui très recherchés et se voient confier des missions stimulantes et bien rémunérées !

Comment devenir Data Scientist sans diplôme ?

Pour devenir Data Scientist sans diplôme, vous pouvez vous former en autodidacte afin d'acquérir les compétences essentielles requises par les recruteurs en programmation informatique, en statistiques et en langages de programmation (Python, R et SQL). Il vous faut pour cela suivre des cours en ligne et monter un portfolio pour présenter vos projets personnels. C'est exactement ce que propose la Formation Data Scientist & AI Engineer de Jedha, une formation certifiante et accessible sans diplôme, éligible au CPF, orientée pratique, et à l’issue de laquelle vous repartirez avec un portfolio de projets concrets. Pour vous faire votre propre idée, consultez son programme et participez à la prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne de l’école.

Quels conseils pour devenir Data Scientist ?

Si vous souhaitez démarrer dans la Data, voici quelques conseils pour candidater au poste de Data Scientist :

• Renseignez-vous sur l’entreprise et son secteur d’activité : Le jour de l’entretien, n’hésitez pas à parler de ces recherches, qui montrent que vous avez déjà connaissance des enjeux de marché et du positionnement stratégique de l’entreprise.
• Mettez en avant vos compétences métiers : Si vous devez pouvoir justifier de solides compétences techniques, les recruteurs valorisent les candidats qui ont de l’expérience professionnelle. Que vous ayez travaillé dans le domaine de la Data ou non, parlez-en et expliquez en quoi cela fait de vous un Data Scientist ouvert, agile et plein de ressources !
• Réalisez des projets : si vous n’avez pas ou peu d’expérience professionnelle, ce n’est pas grave. Vous pouvez réaliser des projets en open source pour ensuite présenter votre portfolio aux recruteurs qui pourront ainsi juger de vos compétences.

Quelle est la différence entre Data Scientist et AI Engineer ?

• Le Data Scientist se concentre sur l'analyse des données et la conception de modèles prédictifs : il explore, entraîne et évalue des algorithmes pour répondre à des problématiques métiers.
• L'AI Engineer prend le relais en aval : il intègre ces modèles dans des systèmes d'IA opérationnels, les déploie en production et s'assure de leur performance dans le temps.

En pratique, les deux rôles se rapprochent de plus en plus, et c'est pourquoi notre Formation Data Scientist & AI Engineer vous prépare aux deux métiers.