Fiche métier

Data scientist: rôle, missions et salaire

Le sens de ce métier

  • Utilité sociale

  • Intérêt des missions

  • Rectitude morale

  • Equilibre vie pro/perso

  • Relations de travail

  • Reconnaissance

Résumé du métier en 4 points

  • Utilité : Tu aides les organisations à prendre des décisions éclairées grâce à l'analyse de données, contribuant à améliorer leurs performances et à résoudre des problèmes complexes.
  • Type de structure : Tu peux travailler dans des entreprises de toutes tailles, des startups aux grands groupes, ou même à ton compte.
  • Études : Bac +5 en statistiques, informatique, mathématiques ou un domaine connexe est généralement requis.
  • Salaire : La majorité des offres proposent un salaire entre 1933€ et 3739€.

Rôle, missions et salaire du Data scientist

En tant que Data Scientist, tu es un·e véritable magicien·ne des données ! Ton rôle est de donner du sens à des montagnes d’informations brutes. Tu utilises tes compétences en statistiques, en informatique et en machine learning pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Plus qu’un simple analyste, tu es un·e stratège qui transforme les données en avantage compétitif. Tu plonges au cœur des data pour en extraire des insights précieux et proposer des solutions innovantes.

Missions principales

  • Introduire des techniques de Data Science et d’Intelligence Artificielle pour résoudre des problématiques métier, prendre des décisions et/ou automatiser des opérations.
  • Transformer des données brutes en informations exploitables et structurer ces données.
  • Développer des algorithmes d’apprentissage selon les besoins des équipes métiers.
  • Coordonner le développement, les tests de résultats et améliorer la solution sur sa durée de vie.
  • Communiquer efficacement les résultats de tes analyses aux équipes, en vulgarisant les concepts complexes.

Quel salaire pour les Data Scientists ?

En moyenne, 80% des offres proposent un salaire compris entre 1 933 € et 3 739 € brut par mois. Ton salaire de Data Scientist évoluera en fonction de ton expérience, de tes compétences et du type d’entreprise où tu travailleras. Plus tu deviendras expert·e dans l’analyse de données complexes, plus tes opportunités et ta rémunération augmenteront.

(Source : France Travail, T2 2024)

C’est fait pour moi si…

Tu te demandes si le métier de Data Scientist est fait pour toi ? Voici quelques qualités qui peuvent indiquer que tu es sur la bonne voie :

  • Curieux·se : Tu as une soif insatiable d’apprendre et de comprendre le monde qui t’entoure.
  • Logique : Tu apprécies résoudre des problèmes complexes et tu as un esprit analytique.
  • Persévérant·e : Tu ne te décourages pas facilement face aux défis et tu es prêt·e à t’investir pleinement.
  • Communicatif·ve : Tu es capable d’expliquer des concepts complexes de manière claire et concise.

Comment devenir Data scientist

Envie de devenir Data Scientist ? Plusieurs chemins s’offrent à toi ! Les diplômes les plus courants sont les masters en statistiques, en informatique, ou en mathématiques appliquées. Certaines écoles d’ingénieurs proposent également des spécialisations très prisées. N’hésite pas à compléter ta formation initiale avec des MOOCs ou des certifications en data science pour booster ton profil et te démarquer auprès des recruteurs.

Les compétences requises pour devenir Data Scientist

Compétences techniques Compétences comportementales
Maîtrise des langages de programmation (Python, R) Esprit critique et analytique
Connaissance des bases de données (SQL, NoSQL) Curiosité et soif d’apprendre
Expérience avec les outils de visualisation de données (Tableau, Power BI) Communication claire et efficace
Compréhension des algorithmes de machine learning Capacité à travailler en équipe
Notions de statistiques et de probabilités Rigueur et organisation

Le métier de Data scientist dans la transition écologique et solidaire

Quel est le rôle du·de la Data scientist dans la transition écologique et solidaire ?

Le coeur de ce métier est d’avoir un impact positif sur le plan écologique.
En tant que Data Scientist, tu peux utiliser tes compétences pour analyser des données environnementales, modéliser l’impact des activités humaines sur la planète et aider à la prise de décision éclairée.
Par exemple, tu peux travailler sur des projets de prédiction de la qualité de l’air, d’optimisation de la consommation d’énergie ou de suivi de la biodiversité. Tes analyses peuvent guider les entreprises, les gouvernements et les associations à adopter des pratiques plus durables. C’est un rôle clé pour mettre la puissance des données au service de la planète !

Comment le métier se transforme avec la transition écologique

Le métier de Data Scientist évolue pour intégrer les enjeux de la transition écologique. On attend de plus en plus des Data Scientists qu’ils et elles soient capables de :

  • Comprendre les problématiques environnementales complexes et les traduire en modèles de données pertinents.
  • Travailler avec des données hétérogènes et souvent incomplètes provenant de sources diverses.
  • Communiquer efficacement les résultats de leurs analyses à des publics variés, y compris des non-spécialistes.
  • Développer des solutions open source et collaboratives pour accélérer la transition.

Si tu souhaites donner du sens à ta carrière, devenir Data Scientist spécialisé dans la transition écologique est une voie prometteuse. La communauté est là pour t’accompagner dans cette aventure !

Les emplois de Data scientist

En savoir plus sur le métier de Data scientist

Avantages et inconvénients du métier de Data scientist

Avantages Inconvénients
Fort potentiel de création de valeur. Nécessite une formation continue.
Métier stimulant intellectuellement. Pression liée aux résultats et aux délais.
Forte demande et opportunités d’emploi. Données parfois complexes à interpréter.
Travail collaboratif avec différents métiers. Risque de biais dans l’analyse des données.

5 idées reçues sur le métier de Data Scientist :

  1. C’est un métier réservé aux génies des maths.
    Faux : Un esprit logique et de bonnes bases suffisent, le reste s’apprend !
  2. On passe nos journées à coder.
    Faux : L’analyse et la communication des résultats prennent autant de temps.
  3. C’est un métier solitaire.
    Faux : Le travail en équipe est essentiel pour comprendre les besoins et les données.
  4. L’IA va remplacer les Data Scientists.
    Faux : L’IA a besoin de nous pour être entraînée, interprétée et utilisée à bon escient.
  5. Il faut un doctorat pour percer.
    Faux : L’expérience et les compétences pratiques sont souvent plus valorisées.