Code ROME : M1405  ·  Fiche #30060

Fiche Métier : Data scientist

Investigateur · Conventionnel Emploi Blanc Emploi Numérique Poste Cadre

Qu'est-ce que le métier de Data scientist ?

Définition et missions

Le Data scientist introduit des techniques de Data Science et Intelligence Artificielle pour résoudre des problématiques métier, prendre des décisions et ou automatiser des opérations. Transforme des données brutes en informations exploitables et structure ces données Développe des algorithmes d'apprentissage selon les besoins des équipes métiers Coordonne le développement, les tests de résultats et améliore la solution sur sa durée de vie

Comment accéder à ce métier ?

Ce métier est accessible avec un niveau Bac + 5 et plus dans les secteurs des mathématiques (modélisation de données), de l'économétrie, de l'intelligence artificielle ou de l'exploitation de données massives (Big Data). Certains postes sont accessibles à des débutants, mais les profils d'au moins trois années d'expérience sont privilégiés afin d'embaucher un profil complet (maîtrise des statistiques et de l'informatique).

Data scientist Chargé / Chargée de modélisation des données Data Miner Expert / Experte en sciences des données Expert en datascience / Experte en datascience Explorateur / Exploratrice de données Ingénieur / Ingénieure data scientist

Compétences requises

Technique expert
Adapter les outils de traitement statistique de données Adapter les outils de traitement statistique de données Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle Réaliser des enquêtes statistiques selon les résultats issus des solutions de Data Science Réaliser des enquêtes statistiques selon les résultats issus des solutions de Data Science Réaliser une analyse ou modélisation statistique de données Réaliser une analyse ou modélisation statistique de données Traduire les demandes de l'entreprise en solutions techniques Traduire les demandes de l'entreprise en solutions techniques Analyser et prévenir les risques Analyser et prévenir les risques Animer une démarche agile et innovante Animer une démarche agile et innovante Animer, coordonner une équipe Animer, coordonner une équipe Conduire des travaux d'études et de recherche Conduire des travaux d'études et de recherche Coordonner des projets d'intelligence économique Coordonner des projets d'intelligence économique Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'information Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'information Déterminer l'opportunité de l'intégration d'outils d'intelligence artificielle et de data science dans le modèle d'affaires Déterminer l'opportunité de l'intégration d'outils d'intelligence artificielle et de data science dans le modèle d'affaires Faire remonter les besoins clients en interne pour adapter l'offre aux enjeux émergents Faire remonter les besoins clients en interne pour adapter l'offre aux enjeux émergents Lire et interpréter des données et documents techniques, au besoin en anglais Lire et interpréter des données et documents techniques, au besoin en anglais Manager la connaissance Manager la connaissance Mettre en place des outils d'aide à la décision Mettre en place des outils d'aide à la décision Piloter les étapes d'un projet agile et innovant Piloter les étapes d'un projet agile et innovant Réaliser un modèle de prévision Réaliser un modèle de prévision
Transverse
Analyser des données pour prendre des décisions stratégiques Analyser des données pour prendre des décisions stratégiques Analyser et traiter l'information à des fins d'anticipation Analyser et traiter l'information à des fins d'anticipation Assurer le suivi de la qualité des données Assurer le suivi de la qualité des données Gérer des données massives Gérer des données massives Mobiliser des données massives pour éclairer les prises de décisions Mobiliser des données massives pour éclairer les prises de décisions Argumenter et anticiper les objections Argumenter et anticiper les objections Structurer, synthétiser des informations Structurer, synthétiser des informations Utiliser des logiciels spécifiques Utiliser des logiciels spécifiques Utiliser l'anglais dans un contexte professionnel Utiliser l'anglais dans un contexte professionnel
Technique
Concevoir des modèles théoriques (calcul, simulation, modélisation) Concevoir des modèles théoriques (calcul, simulation, modélisation) Définir les solutions de stockage et de structuration des données Définir les solutions de stockage et de structuration des données Optimiser des algorithmes, une application informatique et mettre en oeuvre leur développement Optimiser des algorithmes, une application informatique et mettre en oeuvre leur développement Procéder aux phases de tests et de recettes des applications développées Procéder aux phases de tests et de recettes des applications développées Concevoir des modèles de détection des insights consommateurs Concevoir des modèles de détection des insights consommateurs Etablir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives Etablir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives Paramétrer un logiciel, un outil, un système numérique Paramétrer un logiciel, un outil, un système numérique Rédiger les volets IA et Data Science d'une proposition commerciale de développement de solution Rédiger les volets IA et Data Science d'une proposition commerciale de développement de solution
= Cœur de métier
Avoir l'esprit d'équipe Avoir l'esprit d'équipe Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie Etre force de proposition Etre force de proposition Faire preuve de curiosité, d'ouverture d'esprit Faire preuve de curiosité, d'ouverture d'esprit Faire preuve de rigueur et de précision Faire preuve de rigueur et de précision
Domaines d'expertise
Analyse de données expérimentales Analyse de données expérimentales Application des méthodes de machine learning dans BI Application des méthodes de machine learning dans BI Big data Analytics Big data Analytics Economie du développement durable Economie du développement durable Gestion budgétaire Gestion budgétaire Gestion de la relation client (CRM) Gestion de la relation client (CRM) Java Java Langage C++ Langage C++ Langages de programmation informatique Langages de programmation informatique Logiciels de gestion de base de données Logiciels de gestion de base de données Modélisation et simulation Modélisation et simulation Modélisation statistique Modélisation statistique Programmation en Python Programmation en Python Système d'exploitation Unix Système d'exploitation Unix Système d'exploitation Windows Système d'exploitation Windows Système de Gestion de Bases de Données (SGBD) Système de Gestion de Bases de Données (SGBD) Technologies HADOOP Technologies HADOOP Utilisation d'outils Business Intelligence (BI) - Informatique décisionnelle Utilisation d'outils Business Intelligence (BI) - Informatique décisionnelle Utilisation de logiciels d'analyse statistique Utilisation de logiciels d'analyse statistique
Certifications et habilitations
Data engineer Data engineer DRT modélisation calcul scientifique statistique et informatique DRT modélisation calcul scientifique statistique et informatique Mastère spécialisé expert en sciences des données Mastère spécialisé expert en sciences des données
Normes et procédés
Méthodes de prospective Méthodes de prospective Modélisation économique Modélisation économique
Conditions de travail et risques professionnels
Déplacements professionnels Déplacements professionnels En bureau d'études En bureau d'études Possibilité de télétravail Possibilité de télétravail Travail en mode projet Travail en mode projet
Types de structures
Entreprise industrielle Entreprise industrielle Entreprises et milieux professionnels Entreprises et milieux professionnels Industries de santé Industries de santé
Statut d'emploi
Salarié secteur privé (CDI, CDD) Salarié secteur privé (CDI, CDD) Salarié secteur public Salarié secteur public Travailleur indépendant Travailleur indépendant

Quelles études pour devenir Data scientist ?

CAP
1-2 ans
Bac Pro
3 ans
Master
Bac+5
Doctorat
Bac+8

Ce métier est accessible avec un niveau Bac + 5 et plus dans les secteurs des mathématiques (modélisation de données), de l'économétrie, de l'intelligence artificielle ou de l'exploitation de données massives (Big Data). Certains postes sont accessibles à des débutants, mais les profils d'au moins trois années d'expérience sont privilégiés afin d'embaucher un profil complet (maîtrise des statistiq…

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Salaires & Insertion Professionnelle

~0 €
Salaire débutant/mois (brut estimé)
~0 €
Salaire expérimenté/mois (brut estimé)
0%
Taux d'emploi estimé à 6 mois
Mobilités professionnelles accessibles
Responsable en organisation en entreprise Chargé / Chargée d'études socio-économiques Technicien / Technicienne d'exploitation informatique Planneur / Planneuse stratégique Data engineer
Comparer l'insertion par formation (InserSup)

* Estimations basées sur les données InserJeunes / InserSup. Consultez les fiches officielles pour des données précises.

Questions fréquentes sur le métier de Data scientist

Quel salaire pour un(e) Data scientist débutant(e) ?
Le salaire d'un(e) Data scientist débutant(e) se situe généralement entre 1 800 € et 2 500 € brut par mois selon le secteur, la région et l'entreprise. Les postes en alternance sont souvent moins rémunérés mais permettent d'acquérir de l'expérience rapidement.
Quelles études pour devenir Data scientist ?
Ce métier est accessible avec un niveau Bac + 5 et plus dans les secteurs des mathématiques (modélisation de données), de l'économétrie, de l'intelligence artificielle ou de l'exploitation de données massives (Big Data). Certains postes sont accessibles à des débutants, mais les profils d'au moins trois années d'expérience sont privilégiés afin d'embaucher un profil complet (maîtrise des statistiques et de l'informatique).
Quelles sont les qualités requises pour être Data scientist ?
Avoir l'esprit d'équipe, Avoir l'esprit d'équipe, Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie, Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie, Etre force de proposition
Le métier de Data scientist est-il réglementé en France ?
Non, le métier de Data scientist n'est pas une profession réglementée. Vous pouvez exercer ce métier sans diplôme obligatoire, bien que les formations spécialisées soient fortement recommandées.
Est-ce que le métier de Data scientist est un métier d'avenir ?
Ce métier est classifié "Emploi Blanc" par France Travail, ce qui en fait un secteur porteur. C'est également un emploi en lien avec la transformation numérique, qui connaît une forte demande. Consultez les tendances du secteur et les données InserJeunes pour évaluer les perspectives d'emploi.
Quels autres métiers sont proches du métier de Data scientist ?
Des métiers proches incluent : Responsable en organisation en entreprise, Enquêteur / Enquêtrice sondage, Chargé / Chargée d'études socio-économiques, Responsable d'enquêtes terrain. Consultez également les mobilités professionnelles pour découvrir les évolutions de carrière possibles.

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