Article mis à jour le 17 août 2025
Le métier de data scientist est devenu stratégique dans le monde professionnel actuel. Avec la révolution numérique de notre ère, les experts de ce domaine utilisent les données pour en faire des leviers importants de décision dans plusieurs secteurs d’activité. Les salaires compétitifs et la forte demande sur le marché attirent autant les jeunes diplômés que les professionnels en reconversion vers ce métier.
Qu’est-ce qu’un data scientist ?
Le data scientist est un professionnel spécialisé dans l’analyse et l’interprétation de données massives. Celles-ci sont souvent désignées par le terme « big data ».
En combinant expertise technique et vision stratégique, il apporte des réponses concrètes aux défis des entreprises. Que ce soit pour améliorer les ventes, optimiser des chaînes d’approvisionnement ou personnaliser l’expérience client, le data scientist joue un rôle crucial, consistant à exploiter des données pour générer de la valeur. Dans une entreprise d’e-commerce par exemple, le data scientist peut analyser les habitudes d’achat des clients pour recommander des produits pertinents ou anticiper les ruptures de stock.
Le data scientist et le data analyst sont deux métiers qui tendent souvent à être confondus. Même si les outils utilisés et les compétences requises dans chacun de ces domaines sont identiques, il y a bien une différence entre eux. Le data analyst analyse des données et tire des conclusions pouvant permettre de prendre des décisions importantes. Le data scientist quant à lui étudie des données et fait des prédictions à partir des résultats de ses études.
Quel est le salaire d’un data scientist ?
Le salaire des data scientists est l’un des plus attractifs des métiers du secteur de l’informatique. Un junior, avec moins de deux ans d’expérience, peut prétendre à une rémunération mensuelle comprise entre 2 500 € et 4 200 €. Autrement dit, il peut toucher par an un salaire compris entre 30 000 € et 50 000 €. Un profil senior quant à lui aura une rémunération annuelle fluctuant entre 60 000 € et 100 000 €, soit un salaire mensuel situé entre 5 000 € et 8 300 €.
Ces montants vont varier en fonction du pays d’exercice.
En Suisse, un data scientist junior peut percevoir jusqu’à près de 6 700 € par mois, soit environ 80 000 € par an, alors qu’un senior peut gagner jusqu’à 12 500 € par mois, c’est-à-dire 150 000 € de rémunération annuelle. Aux États-Unis, les salaires sont encore plus élevés : un data scientist junior peut se voir accorder un salaire annuel de plus de 85 000 € tandis qu’un senior peut toucher jusqu’à plus de 180 000 €.
Les compétences clés d’un data scientist
La polyvalence est l’une des caractéristiques principales du data scientist. Mais ses compétences peuvent se regrouper en trois catégories : techniques, analytiques et soft skills. Sur le plan technique, il doit maîtriser des langages informatiques et des outils tels que Python, C, Java, Machine Learning, R, Deep, Jupiter, TensorFlow et Scikit-learn, etc.
Au-delà de la technique, le data scientist excelle dans l’analyse des données et l’interprétation des résultats. Il sait poser les bonnes questions, structurer les données pour en tirer des modèles prédictifs. La vulgarisation des concepts complexes fait partie de ses compétences essentielles. Sa capacité à communiquer est également requise pour présenter des résultats à une équipe marketing ou convaincre un comité de direction.
Quelles études pour devenir data scientist ?
Travailler en tant que data scientist requiert des connaissances solides, notamment en informatique, en mathématiques, en statistiques, en algorithmique ou dans des disciplines connexes. Pour devenir data scientist, il faut avoir fait 5 années après le bac, que ce soit en école d’ingénieur ou dans un parcours universitaire de licence + master.
Les licences disponibles pour ce métier sont entre autres : la licence en informatique, la licence professionnelle gestion et traitement informatique de données massives, la licence professionnelle big data, la licence professionnelle système de gestion et gestion de données.
Pour les masters, il y a par exemple le master science des données, le master informatique option big data décisionnel et apprentissage, le master mathématiques et informatique data science, le master informatique option intelligence artificielle, le master mathématiques et applications, etc.
Les missions d’un data scientist
Les tâches qu’un data scientist accomplit au quotidien se résument en trois grandes étapes : l’extraction et la préparation des données, l’analyse et la modélisation, la visualisation et la communication.
L’extraction et la préparation des données : il s’agit de collecter des données brutes à partir de fichiers divers ou de bases de données. Ces données sont ensuite traitées pour être exploitables.
L’analyse et la modélisation : le data scientist utilise des algorithmes et autres outils pour identifier des tendances ou faire des prédictions.
La visualisation et la communication : les résultats des études sont présentés sous forme de graphiques ou de tableaux, de sorte à être compréhensibles de tous et à rendre l’interprétation ou la prise de décision facile.
Défis et perspectives d’avenir du data scientist
Le data scientist, tout comme le data analyst, est confronté à de nombreux défis dans l’accomplissement de ses missions. La qualité des données utilisées reste une problématique majeure. Celles-ci peuvent être parfois difficiles à collecter, incomplètes ou encore biaisées.
L’éthique et la confidentialité constituent également des enjeux cruciaux, même s’il existe un cadre juridique qui régit le traitement des données personnelles. Toutefois, l’avenir est prometteur pour ce métier. Avec les avancées de l’intelligence artificielle et du machine learning, de nouveaux projets innovants dans de nombreux secteurs comme l’automobile, la santé, le marketing, la finance et l’environnement, nécessitent l’intervention du data scientist.
