Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Une fois la data récoltée, transformée et formatée par le Data Engineer, le Data Scientist les valorise par la conception d’algorithmes qui serviront ensuite à étudier des comportements et à élaborer des modèles prédictifs accompagnant la prise de décisions stratégiques des équipes métiers et de la direction.

Son objectif est de traiter un énorme volume de données pour en faire une analyse pertinente car basée sur la data.

Fiche métier mise à jour le 14/04/2026.

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Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'un Data Scientist ?

La data parle d’elle-même et donnera raison à celui ou celle qui l’utilisera. Se baser sur la data, c’est s’assurer de prendre une décision sur un échantillon gigantesque qu’aucun groupe de collaborateurs, sondage ou étude ne saura couvrir.

Plus elles récoltent ou récupèrent de la data, plus elles auront besoin de data scientists pour la traiter et la valoriser, que ça soit pour la prise de décision interne ou pour améliorer son produit en le rendant plus performant grâce à la prédiction.

En soi, le data scientist est le nouveau mathématicien/statisticien dans l’ère de la tech.

La collaboration dans l'équipe

Dans une petite équipe tech, il peut porter la responsabilité d’un pôle data en confondant les métiers de Data Engineer et Data Analyst. Il aura ainsi la main sur tout le cycle de valorisation de la donnée sans pour autant pouvoir aller profondément dans ses sujets.

Cela nécessite une connaissance horizontale des problématiques data sans pouvoir développer une expertise verticale.

Dans une grande équipe tech, il travaille sous la responsabilité d’un Manager Data (Head of Data, CDO, Lead Data Manager), en collaboration avec le Data Engineer qui lui fournit un volume de données dites “propres” prêtes à être utilisées.

Le Data Analyst qui peut être amené à travailler sur les mêmes problématiques de prise de décisions mais avec un rendu différent. Le Data Analyst développera des outils visuels (dashboard) et de reporting, là où le Data Scientist mettra en place des modèles prédictifs.

Hors pôle data, il peut également être rattaché à la direction d’une équipe métier afin de  travailler sur leurs problématiques en contact direct avec les équipes.

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Quelles sont les problématiques du Data Scientist ?

Il va travailler sur :

• Prise de décision : étudier la probabilité de réussite sur un nouveau marché en comparant les risques et aux bénéfices (banques et assurances), déterminer le type de profil qui reste et s’épanouit dans son entreprise à travers des modèles prédictifs pour optimiser son recrutement (tests psychologiques), étudier la meilleure disposition d’un champ d’éolienne pour obtenir le meilleur rendement possible.
• Améliorer son produit/service : analyser le comportement de ses clients pour prédire leur prochain achat ou étudier le comportement d’un utilisateur pour faire évoluer une feature inutilisée/mal utilisée.
• Data science en tant que technologie : reconnaissance faciale sur son smartphone ou audio pour reconnaître une musique, traitement et correction d’image/photo pour automatiser des tâches redondantes, chronophages et fastidieuses, optimisation d’itinéraire selon son moyen de transport ou encore recommandation de contenu selon ses précédents choix (articles de presse, chansons et films sur plateformes streaming).

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Technologies & plateformes utilisées 

• Langage BDD : SQL, NoSQL
• Gestion de BDD : MongoDB, Cassandra, Hbase
• Gestion & visualisation de données : Power BI, Suite Elastic, Tableau

Pour la programmation, voici les langages et frameworks utilisés :

• Langage : R, Python, Java + Scala, C++
• Framework Big DataSpark : Hadoop, Hive

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Il utilise des librairies comme TensorFlow (Deep Learning) avec Python.

Il a des compétences Cloud : Microsoft Azure, AWS, GCP.

Il connaît très bien aussi le Web Analyse : Omniture, Google Analytics.

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Quelles sont les formations pour devenir Data Scientist ?

Pour prétendre à ce poste, il faut avoir suivi des formations en :

• École d’ingénieur
• Cursus universitaire spécialisé en informatique et statistiques, Big Data Analyse, management, statistiques.

Une compréhension et une maîtrise des mathématiques appliquées aux statistiques et probabilité est primordiale.

Des bootcamps spécialisés permettent aussi d’accéder au métier en quelques mois. Jedha enseigne la data science et l’AI engineering à travers une formation data scientist de 450 heures couvrant Python, le machine learning, le deep learning et l’IA générative, avec 93% de taux d’insertion un an après la formation.

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Quel est le salaire d'un Data Scientist ?

Le salaire d'un Data scientist commence à 35K/an et peut aller jusqu'à 100K€ brut /an. Ils ont des salaires confortables avec une belle évolution toute au long des années :

Data Scientist Junior : 35 à 50 k€

Data Scientist Intermédiaire : 45 à 65 k€

Data Scientist Senior : 60 à +100 k€.

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Comment peut évoluer une carrière d'un Data Scientist ?

Le Data Scientist peut évoluer vers des métiers de management ou d'expertise :

• Management : Lead Data Scientist, Head of Data, Chief Data Officer
• Expertise : expert Big Data, Consultant senior Data Science / Big Data.

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FAQ sur les Data Scientists

C’est quoi un Data Scientist ?

Un Data Scientist est un expert de la donnée qui analyse de grands volumes d’informations pour créer des modèles d’analyse et de prédiction. Son objectif est d’aider l’entreprise à mieux comprendre, anticiper et décider.

Que fait un Data Scientist au quotidien ?

Au quotidien, il collecte et analyse des données, construit des algorithmes, teste des modèles prédictifs et travaille sur des cas concrets comme l’optimisation d’un produit, l’anticipation de comportements ou l’aide à la décision.

À quoi sert un Data Scientist en entreprise ?

Il sert à transformer les données en décisions utiles. Une entreprise fait appel à lui pour mieux piloter son activité, améliorer ses produits, automatiser certaines analyses ou prédire des tendances.

Quelle est la différence entre Data Scientist et Data Analyst ?

Le Data Analyst exploite surtout les données pour produire des analyses, des reportings et des dashboards. Le Data Scientist va plus loin avec des modèles prédictifs, des algorithmes et des approches plus avancées en statistique et en machine learning.

Quelle est la différence entre Data Scientist et Data Engineer ?

Le Data Engineer construit et fiabilise l’infrastructure de données. Le Data Scientist utilise ensuite ces données pour les analyser, créer des modèles et répondre à des problématiques métier.

Quelles missions peut avoir un Data Scientist ?

Ses missions peuvent inclure l’analyse de données, la création de modèles prédictifs, l’amélioration d’un produit, la recommandation de contenus, la reconnaissance d’image, l’optimisation de parcours ou encore l’aide à la décision stratégique.

Quelles compétences faut-il pour devenir Data Scientist ?

Il faut de solides bases en statistiques, probabilités, mathématiques appliquées, programmation et manipulation de données. Il faut aussi savoir relier les analyses à des enjeux business concrets.

Quels langages faut-il maîtriser pour être Data Scientist ?

Python est le langage le plus attendu. R, Java, Scala et C++ peuvent aussi être utiles selon les environnements. SQL reste indispensable pour interroger les bases de données.

Quels outils utilise un Data Scientist ?

Il peut utiliser des outils de data visualisation, des bases de données SQL et NoSQL, des frameworks de machine learning, des technologies big data et des environnements cloud comme AWS, Azure ou GCP.

Faut-il être fort en maths pour devenir Data Scientist ?

Oui. Les mathématiques, les statistiques et les probabilités sont au cœur du métier. Sans base solide sur ces sujets, il devient difficile de construire des modèles fiables.

Quelle formation pour devenir Data Scientist ?

Nous recommandons en priorité une école d’ingénieur ou un cursus universitaire spécialisé en informatique, statistiques, data science ou big data. Ce sont les parcours les plus cohérents pour accéder au métier.

Peut-on devenir Data Scientist sans diplôme ?

C’est possible dans certains cas, mais plus difficile. Le métier demande un niveau technique élevé, donc les profils les plus crédibles restent ceux qui ont une formation solide en informatique, ingénierie ou statistiques.

Peut-on devenir Data Scientist en reconversion ?

Oui, mais la reconversion demande un vrai niveau de montée en compétences. Pour être crédible, il faut acquérir de bonnes bases en programmation, statistiques, modélisation et compréhension des données.

Combien gagne un Data Scientist ?

Le salaire évolue fortement avec l’expérience. Un profil junior démarre généralement autour de 35 à 50 k€ brut par an, tandis qu’un profil senior peut atteindre 60 k€ à plus de 100 k€ brut par an.

Dans quels secteurs travaille un Data Scientist ?

Il peut travailler dans de nombreux secteurs : banque, assurance, énergie, mobilité, produit digital, plateformes, recrutement ou toute entreprise qui exploite beaucoup de données.

Un Data Scientist travaille-t-il seul ?

Non. Il travaille souvent avec des Data Engineers, des Data Analysts, des managers data et des équipes métier. Son rôle est rarement isolé.

Le métier de Data Scientist change-t-il selon l’entreprise ?

Oui. Dans une petite structure, il peut avoir un rôle très large. Dans une entreprise plus mature, il se concentre davantage sur la modélisation, l’expérimentation ou des sujets spécialisés.

Pourquoi recruter un Data Scientist ?

Nous recommandons ce recrutement lorsqu’une entreprise veut aller au-delà du simple reporting et utiliser ses données pour prédire, optimiser, automatiser ou mieux orienter ses décisions.

Quelle évolution de carrière après Data Scientist ?

Après quelques années d’expérience, un Data Scientist peut évoluer vers des postes comme Lead Data Scientist, Head of Data, Chief Data Officer ou expert data senior.

Le Data Scientist fait-il seulement du machine learning ?

Non. Le machine learning fait partie du métier, mais le poste inclut aussi l’analyse de données, la compréhension métier, la modélisation statistique et l’aide à la décision.

Le métier de Data Scientist est-il recherché ?

Oui, car les entreprises ont de plus en plus besoin de profils capables d’exploiter la donnée de manière avancée. C’est un métier stratégique dès qu’il y a un vrai enjeu de valorisation des données.

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