Si vous cherchez dans n’importe quelle liste des postes techniques les plus recherchés et les plus convoités, vous trouverez le titre de « Data Scientist ». La demande d'experts en données reste soutenue dans le monde entier, ce qui n'est pas surprenant compte tenu des vastes volumes de données que les entreprises doivent analyser et interpréter. 

Pourquoi le rôle de Data Scientist est-il si prisé ? 

LinkedIn a classé le rôle du data scientist comme l'emploi le plus prometteur aux États-Unis en 2019 et, selon un rapport de la Royal Society (2019), la demande de data scientist et d'ingénieurs de données a plus que triplé au cours des cinq dernières années.

Selon notre simulateur de salaire (en 2025), la rémunération d’un·e data scientist évolue en fonction de l’expérience. Pour un profil débutant (0 à 2 ans), le salaire moyen est estimé à 37 500 € par an. Avec 3 à 5 ans d’expérience, la rémunération atteint en moyenne 50 000 €. Entre 5 et 10 ans, le salaire progresse à environ 62 500 €, tandis qu’un·e data scientist avec plus de 10 ans d’expérience peut espérer toucher en moyenne 80 000 € par an.

Les compétences clés pour devenir un Data Scientist compétent 

La plus grande partie du travail des scientifiques en données consiste à contribuer aux systèmes d'aide à la décision. C'est pourquoi la plupart des organisations recherchent l’expérience dans l’apprentissage machine supervisé, à la fois de classification et de régression. Les candidats doivent également maîtriser les principaux langages de programmation tels que Python, R et SQL. Le monde se tourne de plus en plus vers le Cloud et c’est pourquoi une connaissance pratique des principaux fournisseurs que sont GCP, AWS ou Azure par exemple, est un vrai plus pour les candidats. 

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Science des données : une discipline ancienne, un métier moderne 

Pour en savoir plus sur le travail des scientifiques spécialisés dans les données et sur les compétences que les entreprises recherchent, nous nous sommes entretenus avec le Dr Paul van Loon, CFA, responsable de l'analyse chez Forecast, une société de conseil en données et en analyse dont le siège est à Édimbourg et qui possède des bureaux à Sydney et à Toronto. 

Pour lui, la science des données n’est pas nouvelle, « Nombreux sont ceux qui désirent prendre le train de la science des données en marche, mais cette discipline que l’on appelle aujourd’hui « data science » est pratiquée depuis des années. Auparavant, cette discipline aurait été regroupée sous le parapluie de l'économétrie, de la recherche opérationnelle, des statistiques et de la modélisation prédictive". 

Les formations indispensables pour devenir Data Scientist 

Quelles sont donc les compétences dont les scientifiques ont besoin pour réussir ? Les organisations exigent généralement que la plupart des candidats aient une formation en informatique, mathématiques, physique ou statistiques. 

Construire une carrière de Data Scientist : patience et persévérance requises 

Une solide base de statistiques est primordiale, selon M. van Loon. « Il y a un risque que tout le monde veuille le titre de data scientist, et que les entreprises veuillent des candidats ayant ce titre. Il ne suffit pas de suivre une série de cours en ligne - ceux-ci sont excellents pour se perfectionner et approfondir ses connaissances. Il n'y a pas de voie rapide ou facile pour devenir un scientifique des données, rien ne remplace la construction de modèles". 

Pourquoi l'attitude compte autant que les compétences techniques chez un Data Scientist 

Pour des entreprises telles que Forecast, les recrues potentielles ont besoin de bien plus que des compétences techniques de premier ordre. "Nous nous intéressons à l'attitude de l'individu, car nous voulons des personnes proactives et confiantes qui, non seulement fournissent des résultats de haute qualité, mais qui sont également à l'aise pour interagir avec les différents acteurs". 

Conclusion : le Data Scientist, un acteur clé dans la transformation digitale des entreprises 

Le message primordial pour les spécialistes des données est qu'il n'y a pas de raccourcis pour réussir. Pour développer votre carrière dans l'une des disciplines technologiques les plus pointues, vous devez avoir une bonne maîtrise des fondamentaux techniques, combinée à une attitude proactive, et "capable de faire".   

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