Dans une société où les données jouent un rôle central, le métier de Data Scientist séduit un nombre croissant d’aspirants à la recherche d’une carrière d’avenir.
Si la science des données vous fascine, cet article vous présente les formations indispensables, les compétences clés, les perspectives salariales et d’autres informations essentielles pour devenir Data Scientist.
| Critères | Informations |
|---|---|
| Niveau d'études | Bac +5 en mathématiques appliquées, informatique, ou data science |
| Bac conseillé | Scientifique |
| Employabilité | Très bonne |
| Salaire débutant | 3 000 à 3 300 € |
| Salaire confirmé | 3 750 à 5 800 € |
| Mobilité | Bonne |
| Compétences clés | Analyse de données, programmation, machine learning, modélisation statistique |
| Qualités requises | Curiosité, esprit analytique, rigueur, communication |
| Secteurs d'activité | E-commerce, finance, grande distribution, industrie, freelance |
| Possibilités d'évolution | Data Scientist Senior, Chief Data Scientist, Chief Data Officer, Consultant en Data Science |
| Certifications recommandées | Certified Data Scientist (CDS), Cloudera Certified Data Scientist (CCDS), IBM Data Science Professional Certificate, Google Professional Data Engineer |
Devenir Data Scientist : en quoi ça consiste ?
Le rôle et les missions du Data Scientist
Un Data Scientist est un expert en analyse de données capable de transformer des données brutes en informations précieuses pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques. Il utilise des techniques avancées de statistiques, de machine learning et de programming pour analyser de grandes quantités de données variées.
Les missions d’un Data Scientist incluent la collecte et la structuration des données, la création de modèles prédictifs, l’évaluation et l’amélioration de ces modèles, ainsi que la présentation des résultats sous forme de visualisations claires et compréhensibles. Ces visualisations permettent aux décideurs de comprendre facilement les insights et de les utiliser pour orienter la stratégie de l’entreprise.
Secteurs d’intervention, recrutements et salaires
En entreprise, le Data Scientist peut travailler dans une multitude de secteurs tels que la finance, l’assurance, le e-commerce, la grande distribution, et bien d’autres. Grâce à ses compétences en data science, il contribue à l’optimisation des opérations, à l’amélioration de la qualité des produits et services, et à la fidélisation des clients.
Avec la nécessité croissante d’exploiter ses données pour rester compétitives, les entreprises se rendent compte du rôle indispensable des Data Scientist au sein de leurs équipes. Cette prise de conscience à alors engendré, début 2023, une explosion de 51,9% de la demande en Data Scientist. Une tendance qui s’est stabilisée en 2024 et qui semble persister pour les années à venir.
Les salaires des Data Scientists sont très attractifs. En début de carrière, un Data Scientist peut gagner entre 3 000 € et 3 700 € bruts par mois. Avec l’expérience, ce salaire peut rapidement atteindre entre 4 500 € et 6 000 € par mois, voire plus dans certains secteurs et localisations géographiques.
| Niveau d'expérience | Salaire annuel brut (€) | Salaire annuel brut (USD) |
|---|---|---|
| Débutant | 35 000 - 40 000 | 38 000 - 43 000 |
| Junior | 40 000 - 45 000 | 43 000 - 48 000 |
| Expérimenté | 45 000 - 50 000 | 48 000 - 54 000 |
| Senior | 54 466 - 72 250 | 58 000 - 77 000 |
| Freelance | 400 - 600 par jour | 430 - 650 par jour |
Les perspectives d’évolution d'une carrière en Data Science
Une carrière en Data Science offre de nombreuses opportunités d’évolution. Un Data Scientist débutant commence souvent comme Data Analyst avant de progresser vers des postes plus stratégiques comme Chief Data Scientist ou Chief Data Officer. Ces rôles impliquent la gestion d’équipes de data scientists et la participation aux décisions stratégiques de l’entreprise.
En outre, les Data Scientists peuvent se spécialiser dans des domaines tels que le machine learning, l’intelligence artificielle, ou encore la gestion de grandes bases de données, ce qui leur permet de rester à la pointe de l’innovation technologique et d’augmenter leur valeur sur le marché de l’emploi.
Différences entre Data Engineer et Data Scientist et Data Analyst
Data Engineer vs Data Scientist
Les Data Engineers et les Data Scientists ont des rôles complémentaires mais distincts au sein des équipes de données.
Les Data Engineers se concentrent sur la construction et la maintenance de l’infrastructure de données, assurant que les données soient bien organisées, accessibles et prêtes pour l’analyse. Ils sont responsables de la collecte, de la transformation et du stockage des données.
En revanche, les Data Scientists utilisent ces données pour analyser, modéliser et prédire des tendances. Ils appliquent des techniques de machine learning et des algorithmes statistiques pour extraire des insights qui peuvent aider à la prise de décisions stratégiques.
Data Engineer vs Data Analyst
Les Data Engineers et les Data Analysts ont également des responsabilités distinctes.
Les Data Engineers se chargent de la construction des pipelines de données et de l’optimisation de l’infrastructure pour permettre un accès rapide et fiable aux données. Ils s’assurent que les données brutes sont transformées en données propres et utilisables.
Les Data Analysts, quant à eux, se concentrent sur l’analyse des données pour fournir des rapports et des visualisations qui aident les entreprises à comprendre les tendances et à prendre des décisions informées. Ils utilisent des outils comme SQL, Excel et des logiciels de visualisation de données pour interpréter les données fournies par les Data Engineers.
Data Analyst vs Data Scientist
Les Data Analysts et les Data Scientists partagent certains outils et techniques, mais leurs rôles diffèrent en termes de complexité et de portée des analyses.
Les Data Analysts se concentrent principalement sur la visualisation des données et la création de rapports pour aider à la prise de décision opérationnelle. Ils utilisent des outils d’analyse descriptive pour identifier les tendances et les anomalies dans les données.
Les Data Scientists vont plus loin en utilisant des techniques de machine learning et des modèles prédictifs pour non seulement comprendre les données, mais aussi pour prédire des tendances futures et proposer des solutions innovantes. Ils travaillent souvent sur des projets plus complexes qui nécessitent une connaissance approfondie des algorithmes et des techniques de modélisation avancées.
Comment choisir sa formation pour devenir Data Scientist ?
Diplômes et Certifications
Licences en Data Science
Pour débuter une carrière de Data Scientist, il est essentiel d’acquérir une solide base en informatique et en mathématiques. De nombreuses universités proposent des licences en informatique, en mathématiques ou en sciences des données. Ces programmes couvrent des sujets fondamentaux tels que les algorithmes, la programmation, et les statistiques. Parmi les établissements réputés, on peut citer le CNAM, l’Université Paris Dauphine, et l’Université Gustave Eiffel.
Masters en Data Science
Les masters spécialisés en Data Science offrent une formation approfondie et avancée dans le domaine. Ces programmes incluent des cours sur le machine learning, le big data, et l’intelligence artificielle. Ils sont proposés par des institutions prestigieuses telles que l’EDHEC, l’Université Paris Dauphine, HEC, ESSEC, et l’École Polytechnique. Obtenir un master en Data Science garantit une excellente employabilité grâce à une formation rigoureuse et à des compétences pratiques avancées.
Certifications Professionnelles et Formations
Pour ceux qui souhaitent une alternative plus rapide aux diplômes traditionnels, les formations et certifications professionnelles sont une excellente option. Des organisations comme l’ENSAE, OpenClassroom, et DataScientest offrent des programmes de certification en Data Science. Ces certifications permettent d’acquérir des compétences spécifiques et sont souvent plus flexibles et moins coûteuses. Elles sont idéales pour les professionnels en reconversion ou ceux cherchant à se spécialiser rapidement.
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Les diplômes à privilégier en Data Science
Choisir une formation qui nous convient dépend de nombreux critères qu’il revient à chacun de classer selon leurs importances personnelles. Qu’il s’agisse de la localisation, des spécialisations visées, du domaine d’activité ou d’un projet de carrière déjà tracé, de nombreux établissements proposent différentes formations pour s’adapter à chaque profil.
Pour vous aider dans vos recherches, voici une liste non exhaustive des meilleures formations de Data Scientist en France :
| Formation & Établissement | Points forts | Coût |
|---|---|---|
| Data Scientist - DataScientest x Mines Paris - PSL | Approche pratique, flexibilité, reconnaissance RNCP | 6 490€ |
| MSc Data Management & AI - ECE Paris | Programme complet, certifications Microsoft | 21 400€ (total) |
| Master 2 IASD - Paris Dauphine - PSL | Programme multidisciplinaire, stage pratique | 256€ par an |
| Master Data Science for Business - École Polytechnique x HEC | Enseignement en anglais, innovation | 51 100€ (total) |
| Master DSBA - CentraleSupélec x ESSEC | Diplôme prestigieux, enseignement en anglais | 42 800€ (total) |
Inscrivez-vous à la formation Data Scientist de DataScientest
DataScientest propose une formation complète et flexible pour devenir Data Scientist. Adaptée à votre emploi du temps, cette formation utilise une approche learning by doing, avec des projets réels et l’utilisation de technologies avancées. De plus, diverses options de financement, telles que le CPF et d’autres aides publiques, rendent cette formation accessible à tous.
En choisissant DataScientest, vous obtenez des certifications professionnelles reconnues qui renforcent votre employabilité. Chaque étudiant bénéficie d’un accompagnement personnalisé et de conseils de carrière pour garantir une réussite tant académique que professionnelle. Optez pour une formation adaptée aux besoins des professionnels modernes et spécialisez-vous rapidement et efficacement en tant que Data Scientist.
Écoles ou formations : que choisir ?
Avantages et Inconvénients
Choisir entre une formation en école et une formation professionnelle dépend de vos objectifs de carrière et de votre situation personnelle.
Les écoles offrent une formation académique approfondie et reconnue, avec des programmes structurés sur plusieurs années. Elles permettent d’acquérir des connaissances théoriques solides et de bénéficier d’un large réseau professionnel. Cependant, ces études peuvent être coûteuses et nécessitent un engagement de temps important.
En revanche, les formations professionnelles, telles que les certifications et les bootcamps, sont généralement plus courtes et plus flexibles. Elles se concentrent sur des compétences pratiques et spécifiques, facilitant une insertion rapide sur le marché du travail. Cependant, elles peuvent manquer de profondeur théorique et de reconnaissance académique contrairement aux diplômes universitaires.
Coût et durée
Le coût et la durée des formations varient considérablement entre les écoles et les formations professionnelles.
Les programmes universitaires, comme les licences et les masters, peuvent durer de trois à cinq ans avec des frais de scolarité allant de quelques centaines à plusieurs milliers d’euros par an. Ces coûts incluent souvent des frais supplémentaires pour les matériaux, les livres et d’autres ressources pédagogiques.
À l’inverse, les certifications professionnelles et les bootcamps sont plus courts, généralement de quelques mois, et leurs coûts varient entre 1 000 € et 10 000 €. Ces formations sont souvent intensives et concentrées, permettant d’acquérir rapidement des compétences spécifiques.
Il est crucial de considérer ces facteurs en fonction de vos ressources financières et de votre disponibilité.
Quelles sont les compétences et qualités à maîtriser pour devenir Data Scientist ?
Compétences techniques
Langages de programmation
Mathématiques et statistiques
Une solide compréhension des statistiques et des mathématiques appliquées est également nécessaire. Ces connaissances permettent de créer des modèles prédictifs et d’interpréter les résultats de manière significative.
Base de données
La gestion des bases de données est une autre compétence clé. Savoir utiliser SQL pour interroger et manipuler des bases de données est fondamental pour extraire et organiser les données nécessaires à l’analyse.
Machine Learning
Enfin, la capacité à appliquer des techniques de machine learning et à travailler avec des outils de big data est indispensable pour analyser de grands ensembles de données et découvrir des insights précieux.
Qualités professionnelles
Sociabilité
Outre les compétences techniques, un bon Data Scientist doit également posséder plusieurs compétences non techniques. La communication est essentielle pour expliquer les résultats d’analyse à des publics non techniques et pour collaborer efficacement avec les équipes et les parties prenantes.
Gestion du temps
La gestion de projet est une compétence importante, car les Data Scientists travaillent souvent sur plusieurs projets simultanément et doivent être capables de prioriser et de gérer leur temps efficacement.
Esprit d'analyse et de synthèse
Une autre compétence clé est la résolution de problèmes. Les Data Scientists doivent être capables de penser de manière critique et de trouver des solutions créatives aux défis analytiques.
Curiosité
Enfin, la curiosité et la soif d’apprendre sont des qualités importantes, car le domaine de la data science évolue rapidement et il est crucial de se tenir informé des dernières tendances et technologies.
Outils, bibliothèques et frameworks
Outils
Les outils sont essentiels pour le travail quotidien d’un Data Scientist. Parmi les plus utilisés, Python et R se distinguent pour leur puissance et leur flexibilité. Python est particulièrement apprécié pour sa simplicité et son efficacité, notamment avec des IDE comme Jupyter Notebook ou PyCharm. R, quant à lui, est reconnu pour ses capacités en analyse statistique et ses graphiques avancés.
Pour la visualisation des données, des outils comme Tableau et Power BI sont très populaires. Ils permettent de créer des visualisations interactives et des tableaux de bord compréhensibles, facilitant ainsi la communication des résultats d’analyse aux parties prenantes.
Bibliothèques
Les bibliothèques jouent un rôle crucial dans le développement de solutions en data science. En Python, des bibliothèques comme pandas sont utilisées pour la manipulation et l’analyse des données. NumPy est également essentiel pour les opérations mathématiques et les manipulations de matrices.
Pour le machine learning, scikit-learn est largement utilisé pour son large éventail d’algorithmes et sa facilité d’intégration. TensorFlow et PyTorch sont des bibliothèques incontournables pour le deep learning, offrant des outils puissants pour construire et entraîner des modèles de réseaux de neurones complexes.
En R, des bibliothèques telles que ggplot2 pour la visualisation et dplyr pour la manipulation des données sont très populaires parmi les Data Scientists.
Frameworks
Les frameworks sont indispensables pour gérer et traiter de grandes quantités de données. Apache Hadoop est un framework open source permettant le traitement distribué de vastes ensembles de données à travers des clusters d’ordinateurs.
Apache Spark est un autre framework essentiel, connu pour sa vitesse et sa capacité à traiter les données en mémoire. Spark supporte le traitement de données en temps réel, ce qui est particulièrement utile pour les applications nécessitant des analyses rapides et évolutives.
Pour la gestion de bases de données, des systèmes comme MySQL et PostgreSQL pour les bases de données relationnelles, ainsi que MongoDB pour les bases de données NoSQL, sont couramment utilisés. Ces frameworks permettent de stocker, interroger et analyser efficacement de grandes quantités de données.
