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Data scientist

Data scientist

Bac + 5En projet et en équipe

Tu fouilles d’énormes quantités de données pour trouver des réponses et aider une entreprise à décider.

Ce que tu fais vraiment

Les entreprises collectent des tonnes de données : achats, capteurs, clics sur un site. Tu les rassembles, tu les nettoies et tu les analyses avec des statistiques et du code. Tu construis des modèles pour prévoir, par exemple, les ventes ou les pannes. Tu présentes tes résultats avec des graphiques clairs. Tu travailles avec les équipes qui posent les questions.

Une journée type

  1. 8 h 30Tu discutes avec une équipe de la question qu’elle se pose.
  2. 9 h 30Tu récupères les données utiles dans les bases de l’entreprise.
  3. 11 h 00Tu nettoies les données et tu corriges les erreurs.
  4. 14 h 00Tu testes un modèle de prévision avec ton code.
  5. 16 h 30Tu présentes tes conclusions avec des graphiques.

C’est un exemple : les horaires et les tâches changent selon le poste et le lieu.

Les vrais chiffres

Ce que tu gagnes au début, et ce qu’il faut savoir.

Salaire quand tu débutesÀ partir de 3100 € brut par mois, pour un débutant. Soit environ 2 420 € net par mois, sur ton compte.
Les études · un exempleIl faut en général 5 ans d’études après le bac : un master (bac + 5) en statistiques, en mathématiques appliquées ou en science des données, ou un diplôme d’ingénieur qui mêle maths et informatique.
Où tu travaillesAu bureau, devant un écran, avec les équipes qui posent les questions
Tes horairesHoraires de bureau, au rythme des projets
À ton compte ?Le plus souvent salarié ; le freelance est possible avec de l’expérience
Après quelques annéesData scientist expérimenté, responsable d’une équipe données, ingénieur en intelligence artificielle.

Le brut, c’est le salaire avant qu’on retire les cotisations (l’argent qui paie la santé, le chômage, la retraite…). Le net, c’est ce qui arrive vraiment sur ton compte : environ 78 % du brut. Les primes, les heures et la ville peuvent changer le montant.

On ne va pas te mentir…

Une grande partie du temps sert à remettre en ordre des données en désordre. Tu travailles assis, devant un écran, avec un haut niveau en maths. Il faut savoir expliquer simplement des résultats compliqués.

Par où on passe

  1. 1
    D’abord : voir le métier en vraiUn stage de 3e, une journée d’observation ou une discussion avec un pro t’aide à voir ce que veut dire « data scientist » au quotidien. Regarde aussi ce qui est difficile, pas seulement ce qui fait envie.
  2. 2
    Choisir tes étudesIl faut en général 5 ans d’études après le bac : un master (bac + 5) en statistiques, en mathématiques appliquées ou en science des données, ou un diplôme d’ingénieur qui mêle maths et informatique.
  3. 3
    Apprendre en pratiquantPendant tes études, les stages ou l’apprentissage (moitié école, moitié entreprise) te font pratiquer pour de vrai. Tu apprends en faisant, en posant des questions et en corrigeant tes erreurs.
  4. 4
    Ensuite : évoluerAvec de l’expérience, et parfois une formation en plus, tu peux aller vers : data scientist expérimenté, responsable d’une équipe données, ingénieur en intelligence artificielle.

Trois repères

Comment y arriverÇa se préparePrends des maths au lycée, puis vise un master en statistiques ou en science des données, ou une école d’ingénieurs. Entraîne-toi sur des projets de données que tu pourras montrer.
À ton compte ?Le plus souvent salarié ; le freelance est possible avec de l’expérienceTu apprends dans une équipe. Avec l’expérience, on te confie plus de responsabilités.
Et l’IA ?Une aide, pas un remplaçantL’IA écrit déjà une partie du code d’analyse, et construire des modèles d’IA fait partie du métier. Poser la bonne question, vérifier les résultats et les expliquer simplement restent ton travail.

Le savais-tu ?

On démarre souvent comme data analyst (analyste de données) avant de devenir data scientist. Aujourd’hui, tous les secteurs en recrutent, des jeunes entreprises aux grands groupes.

Et toi, ce métier ?

Tu peux changer d’avis. Tes choix restent sur cette page : rien n’est envoyé ni enregistré après sa fermeture.

Pour aller plus loin

Des sites publics et gratuits, qui s’ouvrent dans un nouvel onglet.

Sources et périmètre des données

Les montants sont des repères publiés, en brut mensuel, avec le périmètre indiqué ; le net est une estimation à 78 % du brut. Ce ne sont ni une promesse de salaire ni un barème contractuel. Les dates propres aux chiffres ne sont pas toujours précisées par la source.

La journée est un exemple rédigé pour découvrir le métier. Les observations sur l’IA sont qualitatives, sans score prédictif.

Version éditoriale V0.