Le domaine du Big Data est en plein essor, tout comme les professions qui y sont liées.
Parmi elles, le métier de data scientist, très recherché par les entreprises. Afin de maîtriser les compétences nécessaires à cette profession, un cursus adapté est indispensable. Découvrez les parcours recommandés pour devenir data scientist, un expert des données capable de résoudre des problématiques complexes grâce à son savoir-faire unique.
Les parcours académiques et formations pour devenir data scientist
Devenir data scientist requiert généralement une solide formation académique, principalement dans les domaines des mathématiques, de la statistique, de l’informatique ou de l’ingénierie.
Le niveau requis est en général un bac+5, par exemple un master en mathématiques appliquées, en informatique décisionnelle, en data science, en statistiques, ou un diplôme d’ingénieur spécialisé en big data. Les cursus universitaires les plus prisés sont les licences puis masters en mathématiques appliquées, statistiques, informatique ou encore en intelligence artificielle. Il est également possible d’accéder à ces formations via une licence MIASHS (Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales), informatique, sciences des données, mathématiques, ou encore via des bachelors et BUT orientés pratique. Même un bac général, technologique ou professionnel peut ouvrir la voie, à condition d’une forte motivation et d’un bon dossier. Les écoles d’ingénieurs françaises, telles que Polytechnique, Centrale ou l’ENSIMAG, proposent également des parcours spécialisés en science des données ou en big data, souvent très appréciés des recruteurs.
Depuis quelques années, de nombreux établissements ont créé des masters spécialisés en data science, accessibles après un bac+3 ou un bac+4, souvent intégrés à un cycle de 5 ans avec un tronc commun suivi d’une spécialisation en intelligence artificielle ou en data science. À titre d’exemple, le master « Mathématiques et intelligence artificielle » illustre parfaitement l’évolution de l’offre de formation. Ces formations, parfois en alternance, permettent d’acquérir des connaissances théoriques et pratiques pointues : apprentissage automatique, traitement des données massives, visualisation, mais aussi gestion de projet et compréhension des enjeux business. Les universités proposent également des DU (diplômes universitaires) ou des certifications en data science pour les professionnels en reconversion.
En dehors du parcours académique traditionnel, il existe également des formations intensives (comme les bootcamps) et des MOOCs (cours en ligne) qui permettent d’apprendre rapidement de façon opérationnelle. Des plateformes telles qu’OpenClassrooms, Coursera, DataCamp ou encore Udacity proposent ainsi des cursus certifiants, parfois en co-branding avec des entreprises ou grandes écoles.
Cependant, ces formations courtes exigent une autonomie et une motivation sans faille pour être comparables à la rigueur des formations longues.
A la fin de leur formation, les data scientists peuvent intégrer de grands groupes et/ou des ESN (Entreprises de Services du Numérique) ou bien se diriger vers la recherche. Pour ceux qui souhaitent faire carrière à l’international, le doctorat est souvent recommandé, notamment dans les secteurs très innovants ou en recherche appliquée.
Les compétences techniques et non techniques à posséder !
Le métier de data scientist est une profession qui requiert des compétences techniques mais aussi non techniques, nécessaires pour analyser, interpréter et valoriser les données au sein des entreprises.
Elles permettent de créer des modèles performants mais aussi de travailler avec plusieurs départements et de répondre aux besoins stratégiques.
Voici un aperçu des compétences clés à maîtriser pour exceller dans ce domaine :
- Compétences techniques avancées : Maîtrise des langages Python, R, SQL, ainsi que d’outils comme SAS et MATLAB pour l’analyse statistique approfondie.
- Bibliothèques et frameworks spécialisés : Numpy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, mais aussi Keras et XGBoost pour le machine learning et le deep learning.
- Gestion des données massives : Expérience avec Hadoop, Spark, Kafka, ainsi que les plateformes cloud telles qu’AWS, Azure ou Google Cloud Platform.
- Bases de données variées : Capacité à manipuler des bases relationnelles (MySQL, PostgreSQL) et NoSQL (MongoDB, Cassandra).
- Compétences en statistiques et mathématiques appliquées : Analyse exploratoire, modélisation probabiliste, optimisation, ainsi que maîtrise des algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé.
- Data engineering : Collecte, nettoyage, transformation et automatisation des pipelines de données pour garantir la qualité et la fiabilité des datasets.
- Visualisation des données : Utilisation d’outils comme Tableau, Power BI, Matplotlib ou Seaborn pour communiquer clairement les résultats aux parties prenantes.
- Soft skills indispensables : Communication claire, pédagogie pour vulgariser les concepts complexes, gestion de projets agile, esprit critique et rigueur méthodologique.
- Compétences interpersonnelles : Collaboration interdisciplinaire, adaptabilité, gestion budgétaire et compréhension fine des enjeux métier spécifiques à son secteur.
- Apprentissage continu : Curiosité intellectuelle nourrie par la veille technologique et l’auto-formation afin de rester à la pointe des innovations en data science.
- Langues : Maîtrise de l’anglais technique, essentiel pour accéder à la documentation internationale et collaborer à l’échelle globale.
En combinant ces compétences techniques pointues avec des qualités humaines et organisationnelles solides, le data scientist devient un acteur clé dans la transformation numérique des entreprises. Sa capacité à comprendre les besoins métier tout en maîtrisant les outils technologiques lui permet de proposer des solutions innovantes et adaptées, favorisant ainsi la prise de décision éclairée et la création de valeur.
Les missions, secteurs d’activité et perspectives d’évolution
Au quotidien, le data scientist est chargé de collecter, nettoyer, analyser et interpréter des données afin d’en extraire des informations utiles à la prise de décision.
Il conçoit des modèles prédictifs ou descriptifs, automatise des processus grâce au machine learning, et met en place des tableaux de bord pour faciliter la visualisation de données. Il est également amené à explorer et analyser les données, à communiquer efficacement les résultats et à contribuer stratégiquement aux orientations de l’entreprise. Ses missions couvrent l’optimisation des processus, la fidélisation des clients, la gestion des risques, le développement de nouveaux produits, l’aide à la décision ou encore la maintenance prédictive.
Les opportunités professionnelles sont très variées : finance, assurance, santé, e-commerce, industrie, énergie, agriculture, BTP, administrations publiques ou encore marketing digital. Les grandes entreprises, les start-ups innovantes et les cabinets de conseil recrutent massivement des data scientists afin d’exploiter la valeur de leurs données. Ce métier offre de belles perspectives d’évolution : on peut commencer en tant que data analyst, puis évoluer vers data scientist, lead data scientist, chief data scientist, chief data officer, ou encore se spécialiser dans des domaines pointus comme le deep learning, la data engineering ou la cybersécurité. Les rôles se différencient d’ailleurs selon la spécialisation : le data ingénieur se concentre sur l’infrastructure technique, le data analyst sur la visualisation et l’exploration, tandis que le data scientist travaille principalement sur la prédiction et la stratégie. La flexibilité du métier permet aussi de bénéficier de modalités de télétravail. Côté rémunération, un débutant peut espérer entre 38 000 et 50 000 € brut par an (soit environ 2 660 à 4 000 € brut par mois), avec des salaires pouvant dépasser 70 000 € brut par an pour les profils expérimentés.
Les tendances du marché et les enjeux du métier
En France, le marché de la data science explose grâce à la transformation numérique des entreprises et à la démocratisation de l’intelligence artificielle.
La demande est forte, et il existe une réelle pénurie de talents dans ce domaine, les besoins augmentant de 41 % d’ici 2030. Les profils juniors sont très recherchés, mais la compétition est rude et les candidats doivent se démarquer avec des compétences hybrides alliant expertise technique et compréhension des enjeux métiers.
Par ailleurs, la montée en puissance de l’automatisation des analyses grâce à l’AutoML contraint les data scientists à s’orienter vers des problématiques plus complexes et stratégiques. Ils deviennent indispensables à la stratégie et à l’innovation des entreprises.
Les enjeux du métier vont bien au-delà de l’analyse des données. L’éthique, le respect de la vie privée des utilisateurs, la transparence des algorithmes… autant d’aspects qui prennent une place prépondérante dans les préoccupations actuelles. Les data scientists sont aujourd’hui partie prenante de la gouvernance des données et ont un rôle majeur à jouer pour garantir leur conformité réglementaire (RGPD…).Enfin, savoir travailler dans l’interdisciplinarité, faire preuve d’agilité et se former en continu est indispensable pour rester compétitif sur un marché en constante évolution.
