Data scientist : fiche métier, salaire, formation
Algorithmes, intelligence artificielle, modélisation prédictive… Le métier de data scientist est aujourd’hui au centre de toutes les attentions. Ce spécialiste du traitement et de l’analyse de données massives transforme les chiffres en leviers stratégiques. Grâce à des compétences pointues en mathématiques, en statistiques et en programmation (Python, R, SQL), il crée des modèles capables de prédire, d’optimiser et même d’automatiser des décisions clés pour l’entreprise.
Dans un environnement numérique saturé d’information, les entreprises, de la finance au marketing, ont plus que jamais besoin de scientifiques de la donnée capables d’exploiter chaque variable, chaque tableau, chaque base, pour en faire une source de valeur. Chief data officer, data analyst ou ingénieur machine learning : les débouchés sont nombreux et les offres d’emploi en CDI ou CDD ne cessent de croître en France et ailleurs.
Data scientist : un métier d'expert en analyse de données
Le data scientist est un expert des statistiques, de l’informatique et du marketing. Son travail consiste généralement à recueillir, traiter, analyser et interpréter des données massives, c’est-à-dire un « big data ». L’objectif de ce travail est d’améliorer les performances d'une entreprise et de booster sa croissance tant économique qu’organisationnelle. Les data scientists utilisent des modèles mathématiques avancés et des algorithmes (machine learning) pour traiter les données.
Le data scientist est sollicité par les entreprises pour transformer des données en informations exploitables. Les orientations stratégiques pour le marketing, le management et la communication seront basées sur ces informations. Grâce à son expertise, le data scientist utilise des modèles statistiques et des algorithmes complexes pour extraire des insights précieux des bases de données.
Son objectif est de répondre aux enjeux de mise en conformité, de sécurité et de compétitivité. Le data scientist intervient dès l’analyse des besoins de l'entreprise jusqu’au déploiement des solutions à travers une approche transversale des enjeux de données. Il peut se focaliser sur une mission ponctuelle ou peut collaborer sur divers projets en simultané.
Quelles sont les missions d’un data scientist ?
Le data scientist joue un rôle clé dans la transformation numérique des entreprises en exploitant un grand nombre de données issues de sources variées : ventes, clients, parcours web, produits, partenaires, réseaux sociaux, etc. Il est chargé d’analyser des données complexes afin de créer des modèles prédictifs, de faciliter la prise de décision et d’optimiser la performance globale.
Voici les principales missions de ce spécialiste de la data:
- Collecte et traitement des données issues de sources internes et externes (serveurs, bases de données, fichiers CSV, applications web), en vue d’une exploitation stratégique à des fins marketing, financières ou industrielles ;
- Nettoyage, structuration et modélisation des données pour garantir leur qualité et leur cohérence dans un environnement multi-source ;
- Programmation d’algorithmes (en Python, R ou autre langage) pour automatiser l’interprétation statistique et faciliter l'accès aux résultats pour les non-initiés ;
- Restitution visuelle des résultats grâce à des outils de data visualisation (dashboards, graphes, tableaux de bord interactifs) ;
- Participation à la définition des règles de gouvernance des données et à la mise en place d’un système de gestion de la qualité des données.
En lien direct avec les équipes de direction, de marketing, de finance ou encore de gestion de projet, il intervient dans l’aide à la décision, le développement de solutions innovantes, et l’optimisation des processus métier. Grâce à ses compétences en deep learning, programmation Python, statistiques et modélisation mathématique, il contribue activement à la transition numérique des organisations, qu’il évolue dans un cabinet de conseil, une grande entreprise, ou un centre R&D.
Data scientist : qualités et compétences pour exercer le métier
Le data scientist doit avoir une bonne maîtrise de divers outils comme : Apache Hadoop, Spark, Map Reduce, NoSQL, ainsi qu’une bonne notion en langage de programmation (SAS, R, Python). Les mathématiques appliquées, et en particulier les statistiques, doivent faire partie de ses compétences.
Voici les autres qualités requises pour un data scientist :
- Connaissances en gestion de projets ;
- Fort esprit d’analyse ;
- Management des équipes ;
- Force de proposition ;
- Maîtrise de l'anglais technique.
Les compétences en science des données et en intelligence artificielle sont également cruciales. Le data scientist doit être capable de créer des modèles prédictifs et des algorithmes de machine learning pour améliorer les processus décisionnels. Il doit aussi être à l'aise avec l'analyse en composantes principales et d'autres méthodes avancées d'analyse de données.
Quelles formations pour devenir data scientist ?
Pour les étudiants titulaires du baccalauréat
Pour acquérir les compétences et savoir-faire indispensables au métier de data scientist, emlyon business school propose le programe BSc Bachelor of Science in Data Science for Responsible Business.
Brochure du BSc in Data Science
Ce programme de quatre ans dispense des enseignements qualitatifs en mathématiques, en statistiques et en informatique. L’enseignement se fait entièrement en anglais. Il se distingue par un enseignement hybride en sciences des données et management. Le diplôme est conjointement délivré par emlyon business school et l'École Centrale de Lyon, deux écoles parmi les meilleures en Europe, et reconnues pour leur excellence académique et leurs contributions à la recherche. Les étudiants du BSC bénéficient d’enseignements de qualité boostant leur employabilité.
Pour intégrer cette formation, les bacheliers sont évalués selon leurs résultats scolaires au lycée et leur profil. Ils doivent inscrire le BSc parmi leurs vœux sur Parcoursup, et passer un test d'anglais. De plus, le programme inclut des cours en direct, des cas pratiques et des stages en entreprise pour garantir une formation complète et adaptée aux attentes du marché du travail. Les étudiants apprennent également à exploiter les données brutes et à les traduire en données pertinentes pour l'entreprise.
Les étudiants du programme BSc acquièrent une expertise technique et stratégique, les préparant à des rôles tels que data analyst, data miner, ou ingénieur en science de données. Grâce à cette formation, ils maîtrisent la gestion des données, d'apprentissage automatique et d'analyse avancée, leur permettant de répondre aux problématiques complexes des entreprises.
Pour les étudiants titulaires d'un Bac +3
Le Master in Data Science & Artificial Intelligence Strategy vise à enseigner des méthodes et des méthodes avancées pour maîtriser les concepts et les aptitudes essentielles à la conception de stratégies d'IA. Ce programme permet aux étudiants de comprendre l'intelligence artificielle et la science des données de manière responsable, en combinant une approche d'apprentissage technique, stratégique et éthique.
Brochure du Master in Data Science & AI Strategy
Si vous souhaitez maîtriser les compétences indispensables à la digitalisation profonde de l'industrie de la santé, le MSc in Healthcare Innovation & Data Science vous permettra de diversifier vos aptitudes et d'acquérir des connaissances approfondies sur les écosystèmes de santé, le traitement des données massives, l'intégration de l'IA dans la santé, la gestion des disruptions, tout en développant des compétences interpersonnelles et un état d'esprit entrepreneurial.
Brochure du MSc in Healthcare Innovation & Data Science
emlyon business school propose également des cours, offrant des options d'apprentissage flexibles aux professionnels qui cherchent à faire progresser leur carrière dans le domaine de la donnée. Ces programmes sont conçus pour répondre à différents niveaux d'expérience, des débutants aux praticiens avancés.
Salaire et évolution de carrière pour un data scientist
La rémunération d'un data scientist débutant oscille autour de 3 500 € brut par mois, soit un salaire annuel brut de 42 000 € brut. Après quelques années d'expérience, il peut toucher environ 5 000 € brut mensuels .
Avec de l’expérience, l'expert en science de données peut se tourner vers les services de pricing (responsable de revenue management).
Il peut également devenir chef de service CRM (ou encore chief data officer (premier responsable de traitement des données). Les perspectives de carrière après un métier de data scientist sont variées et peuvent inclure des rôles tels que data manager, data engineer, ou même chief data scientist, en fonction du profil, de l'expérience et des compétences acquises. Les data scientists peuvent également trouver des opportunités dans des secteurs comme la finance, le commerce, et le marketing, où leur expertise est de plus en plus demandée.
emlyon business school en quelques mots
emlyon business school est la première école de commerce française créée en 1872 par la chambre de commerce internationale de Lyon. emlyon, c’est aujourd’hui :
- Plus de 9 050 étudiants de 125 nationalités en formation initiale ;
- Plus de 4 000 cadres et dirigeants en formation continue ;
- 4 campus (Lyon, Paris, Shanghai, Mumbai) ;
- 222 partenaires académiques internationaux ;
- 48 000 alumni dans 130 pays différents ;
- Une pédagogie par l’action s’appuyant sur le « parcours d'expériences apprenantes », et permettant aux étudiants de combiner réflexion et action ;
- Trois grandes accréditations, d'AACSB, Equis et AMBA ;
- Plus de 170 professeurs permanents hautement qualifiés.
La formation en data science chez emlyon business school est conçue pour répondre aux dernières tendances du marché et pour préparer les étudiants à des carrières réussies dans ce domaine dynamique et en constante évolution. Les étudiants acquièrent non seulement des compétences techniques, mais aussi une compréhension approfondie des enjeux stratégiques et opérationnels des entreprises. Les diplômés de ce programme sont prêts à devenir des experts en data science, capables de relever les défis complexes du monde professionnel.
En intégrant des projets concrets et des stages, les étudiants développent une expérience pratique en gestion de projet, en analyse des données et en apprentissage automatique. Les formations incluent des modules sur les langages de programmation comme Python et R, ainsi que sur l'utilisation des bases de données et des outils de big data. Les diplômés disposent d'une vue globale des différentes méthodes de collecte et de traitement des données, les préparant ainsi à devenir des leaders dans le domaine de la donnée.