Fiche Métier Data Scientist : salaire, missions, formation

Antoine Krajnc
Par 
Antoine Krajnc
CEO & Fondateur
Dernière mise à jour le 
26
 
January
 
2024
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Fiche Métier Data Scientist : salaire, missions, formation
Sommaire

Vous cherchez à travailler dans le domaine de la Data ? C’est le moment de vous lancer ! D’ici 2032, le nombre de postes de Data Scientist devrait augmenter de 35% pour répondre aux besoins des entreprises. Sur le marché, les opportunités se multiplient déjà pour les candidats qui choisissent cette voie, avec à la clé un salaire très attractif et une belle évolution de carrière.

Nous avons résumé pour vous dans cette fiche métier les points essentiels pour mieux comprendre le travail du Data Scientist :

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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.

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
  • 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.
  • 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 désormais de données Big Data dont le stockage et la gestion demandent des compétences spécifiques au Data Scientist. Pour faciliter leur traitement, le framework Spark a été conçu sous Python.

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, trois options s’offrent à vous :

  • Les cours en ligne : ils sont recommandés pour démarrer dans la Data et vous former à votre rythme. Bien que ce type d’enseignement soit bon marché et vous permet de confirmer votre choix de carrière, la crédibilité de ces formations est limitée sur le marché du travail.
  • Les masters en Data Science : à l’inverse, ces formations de haute qualité délivrent un diplôme reconnu de niveau Bac +5. Mais les parcours proposés sont souvent longs et très chers, avec des frais de scolarité allant de 10 000€ à 40 000€.
  • Les formations intensives de type Bootcamp : C’est le bon compromis entre la flexibilité d’un cours en ligne et la profondeur théorique d’un master. Les bootcamps en Data comme ceux proposés par Jedha sont devenus une véritable alternative à la formation classique car ils sont centrés sur la pratique et vous permettent d’acquérir rapidement des compétences applicables en entreprise. Vous pourrez suivre un Bootcamp sur l'un de nos 19 campus partout en Europe : à Marseille, Bruxelles ou Genève !

Quel est le salaire moyen d’un Data Scientist ?

Le salaire moyen d’un Data Scientist en France est de 4 250€ brut par mois en 2024. 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 2024, son TJM est estimé à 570 euros 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 Data Engineer ou Machine Learning Engineer.

Conclusion

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 2024 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 trois parcours dédiés selon votre niveau, à suivre à votre rythme en bootcamp ou en ligne.

Si vous souhaitez obtenir plus d’informations sur nos formations en Data, n’hésitez pas à télécharger notre syllabus. Et si vous avez des questions, nous vous invitons à échanger directement avec nos équipes lors de la prochaine Soirée Portes Ouvertes !

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.

Si vous cherchez à vous former rapidement, les formations professionnalisantes sont faites pour vous ! Pour vous faire votre propre idée, n’hésitez pas à télécharger notre syllabus et participer à nos Portes Ouvertes en ligne, organisées tous les mercredi à 19h.

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.
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Antoine Krajnc
Antoine Krajnc
CEO & Fondateur
Antoine est le CEO et fondateur de Jedha. Diplômé d’Audencia Business School et de UC Berkeley, Antoine a travaillé pendant plus de 3 ans en tant que Business Analyst à San Francisco et à Paris. Il a ensuite fondé sa première entreprise Evohé qu’il a vendu pour repartir dans la Silicon Valley et fonder le cours de Data Analytics de Product School, le plus grand bootcamp de Product Management des US, qu’il a enseigné pendant 2 ans. De retour en France, il a fondé Jedha Bootcamp.

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