Data scientist

Je suis responsable de la gestion et de l’analyse de « données massives » (Big data)

Analyse Gestion des données massives Intelligence artificielle Algorithmes Big data Traitement des données Système d'information Industries de santé

Le salaire à l'embauche

A partir de 2500€ par mois.

Bon à savoir

Le data scientist est un expert des données. Il collecte, analyse et interprète de grandes quantités d’informations (les fameuses big data) pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions.
Ce métier combine mathématiques, informatique et sens de l’analyse. Il demande de la rigueur, de la curiosité et une certaine créativité pour transformer des chiffres en solutions concrètes.
👉 C’est un métier d’avenir, car toutes les organisations (santé, sport, transports, finance, réseaux sociaux, énergie, e-commerce…) ont besoin de professionnels capables de comprendre et exploiter leurs données.

La data scientist peut travailler dans tous types de secteurs tant qu'il y a des quantités massives de données, qui représentent sa matière première : finance, santé, industries, services, gouvernements, etc...

Les missions

Comprendre la problématique et la traduire mathématiquement (modélisation mathématique)

Définir les variables pertinentes pour répondre à la problématique

Collecter les données, les nettoyer et les analyser
Analyser et interpréter les données à l’aide d’outils statistiques et informatiques

Créer des modèles prédictifs pour anticiper des comportements ou des tendances
Développer des algorithmes d’intelligence artificielle et de machine learning
Conseiller les dirigeants ou les équipes sur les décisions à prendre grâce aux analyses réalisées
S’informer à propos des innovations récentes et des nouveaux outils de la data science. La profession est en constante évolution.

Les débouchés et perspectives d'évolution

Le métier de data scientist est très recherché et le nombre d’offres ne cesse de croître. Les entreprises de tous secteurs cherchent à valoriser leurs données.

Avec de l’expérience, un data scientist peut évoluer vers des postes de :

data engineer (spécialiste de la construction d’outils de gestion de données)
chief data officer (responsable de la stratégie data d’une entreprise)
consultant en intelligence artificielle
ou encore devenir chercheur en data science dans un laboratoire ou une grande école.

Tu te poses des questions sur ton avenir ? Pas de panique ! Génération Zébrée t’aide à y voir plus clair avec un test d’orientation gratuit en 3 étapes. Rapide, fun et utile pour mieux te connaître et trouver ta voie.

Les compétences clefs

Maîtrise d'un langage de programmation informatique Expertise statistique et informatique Connaissance des bases de données Rigueur Organisation Passion pour les chiffres et les stats Respect de la confidentialité Maîtrise des méthodes et outils d'analyse

Comment se former pour ce métier ?

Pour devenir data scientist, il faut suivre une formation scientifique solide, généralement après le bac :

Après un bac général avec spécialités mathématiques, NSI (Numérique et Sciences Informatiques) ou physique-chimie, il est conseillé de poursuivre en licence en mathématiques, informatique, statistiques ou économie.
Ensuite, intégrer un master spécialisé en data science, intelligence artificielle ou statistiques.
Une autre voie est de passer par une école d’ingénieurs (avec une spécialisation data ou IA).

💡 Conseil : développe dès le lycée ton goût pour les mathématiques et l’informatique. Tu peux aussi t’initier en autonomie aux logiciels libres comme Python, R ou SQL via des tutoriels en ligne : c’est un vrai plus pour tes futures études.

Les diplômes recherchés

diplôme d'ingénieur du CESI
master mention informatique
diplôme d'ingénieur de l'École centrale d'électronique
diplôme d'ingénieur de l'École polytechnique universitaire de l'Université Clermont Auvergne spécialité génie mathématique et modélisation
diplôme d'ingénieur de l'École supérieure d'ingénierie Léonard de Vinci
diplôme d'ingénieur de Télécom Nancy de l'université de Lorraine
diplôme d'ingénieur de l'École nationale supérieure d'arts et métiers
diplôme d'ingénieur de l'École polytechnique universitaire de l'université Côte d'Azur spécialité mathématiques appliquées et modélisation
diplôme d'ingénieur de l'EPF
diplôme d'ingénieur d'EFREI Paris
diplôme d'ingénieur de l'ESIGELEC
diplôme d'ingénieur de l'École polytechnique universitaire de l'université Lyon I spécialité mathématiques appliquées
diplôme d'ingénieur de l'École supérieure d'électronique de l'Ouest
diplôme d'ingénieur de l'Institut national des sciences appliquées de Rouen spécialité mathématiques appliquées
diplôme d'ingénieur de l'École nationale supérieure d'électricité et de mécanique de Nancy de l'université de Lorraine spécialité systèmes numériques
Prep'ISIMA
mastère spé. Ingénierie pour la valorisation des données massives (ENSEEIHT - INP Toulouse - INSA Toulouse)
mastère spé. Data science pour l'ingénierie (SIGMA Clermont)
DU Big Data and Data Science (Mines de Nancy)
Master of Science in Artificial Intelligence
diplôme d'ingénieur de l'université Paris-XIII spécialité mathématiques appliquées
diplôme d'ingénieur de l'Institut national des sciences appliquées de Toulouse spécialité mathématiques appliquées
diplôme d'ingénieur de l'Institut national des sciences appliquées de Rennes spécialité mathématiques appliquées
diplôme d'ingénieur de CY Tech de CY Cergy Paris Université spécialité mathématiques appliquées
Economics for Smart Cities and Climate Policy Master
diplôme d'ingénieur de l'École nationale supérieure d'électronique, informatique, télécommunications spécialité informatique
MSc Data Science et Business Analysis
MSc Big Data and Artificial Intelligence for Business
MSc Artificial Intelligence for Marketing Strategy
Ingénieur de Grenoble INP - Phelma, filière Signal, image, communication, multimédia (SICOM)
Master traitement du signal et des images, parcours Data Analysis : Linking Experiments to Theory (DALETh)
Master Nanosciences et Nanotechnologies, parcours Data Analysis : Linking Experiments to Theory (DALETh)
Cycle Ingénieur-e Informatique
Bachelor en Sciences et en Ingénierie – Intelligence Artificielle pour la Santé
Bachelor en Sciences et en Ingénierie Informatique – Intelligence Artificielle
Développeur en Intelligence artificielle
Programme Grande Ecole - 3ème et 4ème année - Tranformation et Stratégie Digitale
Cycle préparatoire intégré
Bachelor Passerelle Ingénieur-e Développement
Bachelor en sciences et en ingénierie - Informatique,intelligence artificielle dans le domaine de la santé
Master of Science Data Science for Business (HEC Paris - Ecole Polytechnique)
Bachelor en sciences et en ingénierie en intelligence artificielle
mastère spé. Big Data : analyse, management et valorisation responsable (GEM - Grenoble INP-Ensimag)
Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
BSc in AI, Data and Management Sciences (AIDAMS)
CentraleDigitalLab
diplôme d'ingénieur de l'ESIEE Paris
Master in Data Sciences & Business Analytics (DSBA)
Bachelor of Science in Data Science for Responsible Business
MSc Data Science & Artificial Intelligence
MSc in Business
Master in Data Science & Artificial Intelligence Strategy
MSc in Healthcare Innovation & Data Science
MSc in Data Science for Marketing
MSc Computer Science & Data Science
Trustworthy and Responsible AI (TRAI)
Master in Artificial intelligence and cybersecurity
Master of Science Information technology
Bachelor Concepteur développeur d'applications Data/IA
Expert en informatique et systèmes d'information option Data/IA
Master of Science Data Management