Quel est vraiment le salaire du Data Scientist ? Découvrez combien peut gagner un scientifique des données en fonction de son expérience, sa position géographique, son secteur d'activité, sa spécialisation ou ses compétences.
Grâce aux nouvelles technologies comme les smartphones, l’internet des objets ou même les réseaux sociaux, les entreprises de tous les secteurs accumulent désormais d’immenses volumes de données. Or, le Data Scientist a la capacité de révéler toute la valeur de ces données grâce au traitement et à l’analyse.
Cet expert est indispensable pour nettoyer et transformer les données, et pour y découvrir des tendances en les analysant ou pour créer des modèles de Machine Learning. Il est donc essentiel pour la prise de décisions « data-driven », puisque les dirigeants de l’entreprise se basent sur les résultats de ses analyses.
Dans toutes les industries, les organisations se disputent les Data Scientists afin d’exploiter les données en leur possession. En toute logique, les salaires sont donc élevés et le métier de scientifique des données est considéré comme l’un des plus lucratifs dans le domaine de la technologie.
Toutefois, le salaire du Data Scientist dépend de nombreux facteurs. Il est notamment impacté par la taille de l’entreprise et son secteur d’activité, mais aussi par ses propres compétences, son expérience et sa région géographique. Découvrez quelle rémunération peut obtenir le scientifique des données selon ces différents critères.
Le salaire du Data Scientist en France et à l'étranger
En France, selon notre propre enquête, menée auprès des entreprises du CAC 40, un Data Scientist français gagne entre 35 000€ et 55 000€ par an (46 309€ par an en moyenne). Avec un peu d’expérience, il peut toucher de 45 000€ à 60 000€ par an voire beaucoup plus (56 666€ par an en moyenne après trois ans d’expérience).
Dans les autres pays d’Europe, le salaire moyen du Data Scientist est de 50 585£ (58 000€) par an à Londres selon Glassdoor, 34 000€ par an en Espagne selon Indeed, et 55 580€ par an en Allemagne selon PayScale.
Aux États-Unis, le salaire augmente fortement même si le coût de la vie est également plus élevé. Selon PayScale, le salaire moyen d’un Data Scientist aux USA s’élève à 96 106$ par an. Toutefois, précisons que la rémunération varie d’un Etat à l’autre en fonction de la demande. En Californie et à New York, le salaire moyen atteint 122 000$ par an selon Burning Glass.
Le métier de Data Scientist offre aussi l’opportunité de voyager, puisque ces compétences sont recherchées partout dans le monde. En Inde, par exemple, le salaire moyen s’élève à 708 012 roupies par an soit 7994€. Cela peut sembler peu, mais le coût de la vie est aussi très bas dans ce pays lointain.
À titre indicatif, le salaire moyen d’un scientifique des données est de 80 394$ canadiens par an au Canada selon Indeed, 116 000$ australiens par an en Australie selon Glassdoor, 93 000$ singapouriens par an à Singapour selon LinkedIn, et 611 179 rands (34 000€) par an en Afrique du Sud selon Indeed.
Le salaire du Data Scientist en fonction de son expérience
Le salaire du Data Scientist varie fortement en fonction de son expérience. En France, un Data Scientist sans expérience touche en moyenne 46 309€ tandis que la rémunération atteint 56 666€ par an en moyenne après trois ans d’expérience.
Aux États-Unis, selon O’Reilly, chaque année d’expérience permet de gagner 2000$ à 2500$ supplémentaires. Selon BurtchWorks, le salaire moyen est de 95 000$ pour un débutant, 130 000$ en moyenne, et 165 000$ pour un profil expérimenté.
Le salaire du Data Scientist selon son rôle
Il existe différentes spécialisations au sein du métier de Data Scientist. Certaines permettent d’atteindre une rémunération nettement plus élevée.
Selon Dice.com, aux États-Unis, un Data Scientist de base gagne en moyenne 108 000$ par an. Un Machine Learning Engineer, capable de mettre les modèles de Machine Learning en production, peut toucher 127 000$ par an.
Un manager ou architecte en Data Science gagne quant à lui 140 000$ par an. Un Data Scientist en chef peut toucher 146 000$ par an. Enfin, un « directeur de la Data Science » peut atteindre un salaire de 169 000$ par an.
Le salaire de Data Scientist en fonction de l'industrie et de l'entreprise

Le Data Scientist est recherché dans toutes les industries, mais certaines ont des besoins plus importants et sont prêtes à proposer des salaires plus attractifs. Les secteurs les plus rémunérateurs sont ceux des services Cloud, des réseaux sociaux, et de la finance.
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Le salaire varie aussi selon la taille de l’entreprise. Sans surprise, les Data Scientists les mieux payés travaillent pour les grandes entreprises de la technologie. Le salaire moyen est de 152 856$ chez Google, 145 974$ chez Apple, 135 360$ chez Twitter, 134 715$ chez Facebook, 123 909$ chez PayPal, 127 852$ chez Airbnb, et 123 328$ chez Microsoft.
Les compétences de Data Scientist les plus valorisées
Certaines compétences rares permettent au Data Scientist d’augmenter considérablement son salaire. La programmation informatique, la maitrise des outils Big Data, du Cloud Computing et de la Datavisualisation compte parmi les compétences les plus valorisées.
De même, les qualités personnelles comme la curiosité scientifique, la connaissance en business, les capacités en communication et le leadership peuvent accroître fortement la rémunération.
Selon PayScale, les compétences permettant d’augmenter le salaire du Data Scientist sont Apache Hadoop (8%), le langage de programmation Python (5%), le Machine Learning (4%), l’analyse Big Data (3%), et le Data Mining (2%).

Data Scientist : un métier en forte demande ?
Avec l’essor de nouvelles technologies basées sur les données, comme l’intelligence artificielle et le Machine Learning, les Data Scientists sont de plus en plus demandés. Selon le Bureau of Labor Statistics, le nombre de postes à pourvoir augmentera de 14% jusqu’en 2028.
De même, Burning Glass prédit une croissance de 19% au fil des dix prochaines années. Déjà aujourd’hui, 44 jours sont nécessaires pour trouver le candidat qualifié pour un poste à pourvoir. Autant dire que les entreprises se disputent les meilleurs experts…
Comment acquérir les compétences de Data Scientist ? La formation DataScientest
Vous l’aurez compris, le métier de Data Scientist permet de toucher un salaire élevé. Pour l’exercer, il est toutefois nécessaire d’acquérir d’importantes compétences techniques.
Pour atteindre cet objectif, nous vous recommandons la formation Data Scientist de DataScientest. Ce parcours est accessible à partir d’un niveau Bac+3 en mathématiques et en statistiques, ou Bac+5 en sciences avec des notions de communication.
À travers ce cursus, vous apprendrez tous les aspects du métier de scientifique des données. Vous découvrirez notamment comment définir quelles données extraire et traiter selon les besoins de l’entreprise, collaborer avec les Data Engineers et Data Analysts, élaborer des modèles prédictifs, ou encore à modéliser des résultats d’analyse.
La formation Data Scientist se décompose en sept modules : programmation, Dataviz, Machine Learning et Machine Learning avancé, Big Data, Deep Learning et IA. Vous apprendrez à manier les divers outils de Data Science, comme Python, Matplotlib, SQL ou TensorFlow.
À l’issue du parcours, les apprenants reçoivent un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne. En outre, 93% de nos alumnis ont trouvé un travail immédiatement après leur formation.
Comme tous nos cursus, cette formation Data Scientist adopte une approche innovante de Blended Learning alliant présentiel et distanciel pour combiner le meilleur des deux mondes. Elle peut être effectuée en 11 semaines en BootCamp (35 heures par semaine), ou 9 mois en Formation Continue (10 heures par semaine).
Le prix de cette formation s’élève à 5000€. Il est possible de payer en plusieurs fois, et ce parcours reconnu par l’Etat est éligible au CPF. Il peut aussi être financé par le Pôle Emploi via l’AIF.
Si vous êtes déjà Data Scientist et souhaitez monter en compétences pour augmenter votre salaire, nous proposons aussi une formation de Machine Learning Engineer pour apprendre à mettre des modèles de Machine Learning en production. Ne perdez plus une seconde et découvrez les formations DataScientest !
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