![[Métiers, mode d’emploi] C'est quoi un data scientist ?](https://www.myjobglasses.com/wp-content/uploads/2026/03/Modele-blog-Audrey-31.jpg)
My Job Glasses, c’est la première plateforme européenne de rencontres professionnelles. Et comme nous prenons notre mission très à cœur, nous souhaitons vous procurer des “fiches métiers améliorées”, reposant sur le témoignage concret de celles et ceux que nous avons déjà interviewés. Afin de mieux choisir votre orientation – ou votre réorientation -, découvrez ce que le métier de data scientist signifie vraiment, quel est son quotidien et quel parcours effectuer pour y parvenir.
Le data scientist, un spécialiste des sciences de la donnée
Le data scientist est un expert de l’analyse et de la modélisation des données. Son rôle consiste à exploiter de grandes quantités d’informations afin d’en extraire des connaissances utiles pour les organisations. De nos jours, les entreprises collectent des volumes considérables de données : comportements d’utilisateurs, données industrielles, informations financières ou encore performances marketing. Le travail du data scientist consiste ainsi à analyser ces ensembles de données pour identifier des tendances, détecter des phénomènes invisibles à première vue et construire des modèles capables d’expliquer ou de prédire certaines situations.
Grâce à des techniques statistiques, des algorithmes et des outils de programmation, il transforme les données brutes en informations exploitables qui peuvent aider les entreprises à prendre des décisions, améliorer un produit ou anticiper des évolutions.
”Améliorer le quotidien des utilisateurs ou des salariés” : l’avis de Léa, Data scientist au Ministère des armées
”Améliorer le quotidien des utilisateurs ou des salariés” : l’avis de “Aujourd’hui, les entreprises ont énormément de données. Il est vraiment important de traiter cette donnée pour prendre des décisions et améliorer le quotidien des utilisateurs ou des salariés. Le data scientist va vraiment venir collecter la donnée, la traiter, l’analyser et la ‘faire parler’.
Quelles sont les missions d’un data scientist?
Le quotidien d’un data scientist varie selon les secteurs et les organisations, mais plusieurs grandes missions structurent généralement son travail.
Le data scientist collecte et prépare les données
D’abord, son rôle consiste à récupérer les données utiles à l’analyse. Elles peuvent provenir de bases de données internes, de capteurs industriels, de plateformes numériques ou d’outils métiers.
Ces données sont rarement immédiatement exploitables. Le data scientist doit donc les nettoyer, corriger les erreurs, supprimer les doublons ou restructurer les informations afin de pouvoir les analyser correctement.
Le data scientist conçoit des modèles et des algorithmes
Une fois les données préparées, le data scientist utilise des méthodes statistiques et des techniques d’intelligence artificielle pour construire des modèles d’analyse.
Ces modèles permettent par exemple de détecter des anomalies, de classer des informations ou encore de prédire des comportements futurs.
Le data scientist produit des analyses utiles à la décision
L’objectif final du data scientist ? Transformer les données en connaissances utiles.
Les analyses produites par les data scientists peuvent servir à améliorer des processus industriels, optimiser une stratégie commerciale, mieux comprendre les besoins des utilisateurs ou encore anticiper certains risques.
”On va chercher des informations qui sont cachées” : l’avis de Léa, Data scientist au Ministère des armées
“Dans la donnée, on va chercher des informations qui sont cachées. Globalement, notre journée type, ça va vraiment être de faire un algorithme avec des techniques mathématiques et de l’IA pour sortir des nouvelles informations et faire parler cette donnée.”
“Le data analyst intervient en dernière étape. Il prend le travail du Data Engineer et du Data Scientist pour créer les indicateurs, les graphiques, les tableaux de bord pour permettre aux dirigeants de prendre des décisions.”
Quels sont les challenges du métier de data scientist ?
Le métier de data scientist comporte plusieurs défis. Le premier consiste à travailler avec des données souvent imparfaites. Les données peuvent être incomplètes, mal structurées ou difficiles à récupérer. Avant même de pouvoir les analyser, il faut donc consacrer du temps à leur préparation.
Un autre enjeu important réside dans la complexité des analyses réalisées. Les modèles statistiques ou les algorithmes peuvent être difficiles à comprendre pour des personnes qui ne sont pas spécialistes de la data. Le data scientist doit donc être capable d’expliquer ses résultats de manière claire et pédagogique.
La data science évolue par ailleurs extrêmement vite. Les méthodes, les outils et les technologies progressent en permanence, demandant donc une forte capacité d’apprentissage et une veille constante.
La récupération de la donnée, “un vrai challenge” : l’avis de Léa, Data scientist au Ministère des armées
“Au sein du Ministère des Armées, en fonction des sujets qu’on peut aborder, la data n’est pas toujours simple à obtenir. Parfois on se rend compte qu’il y a de la donnée manquante ou non exploitable. Sa récupération et son traitement, c’est vraiment un challenge.”
Quelles compétences faut-il pour travailler dans l’analyse de données ?
Le métier de data scientist repose sur un mélange de compétences techniques et analytiques. Les data scientists utilisent notamment des langages de programmation comme Python ou R pour analyser les données et développer des modèles statistiques ou des algorithmes d’intelligence artificielle.
La maîtrise des bases de données et du langage SQL est également importante pour interroger et manipuler les données. À ces compétences techniques s’ajoutent évidemment des capacités d’analyse et de compréhension des enjeux métiers. Un bon data scientist doit être capable d’interpréter les résultats de ses analyses et de les traduire en recommandations utiles pour l’entreprise. Curiosité, rigueur scientifique et esprit critique sont donc des qualités essentielles du métier de data scientist.
”Python reste quasiment indispensable” : l’avis de Léa, Data scientist au Ministère des armées
“Nous, nous travaillons avec des outils mis en place au sein du ministère des Armées. Mais le langage reste, par exemple, le langage Python, qui est commun à tous les data scientists. Nous aussi, nous codons en Python, simplement sur nos outils.”
“Si on n’est pas formé en Python, c’est quand même compliqué. Pour tout ce qui est Power BI, il faut surtout connaître les outils de visualisation. Mais cela dépend des entreprises. Par exemple, au sein du ministère des Armées, on utilise surtout Qlik, pas Power BI. Donc cela va vraiment dépendre de l’environnement et des outils mis en place. Si vous avez déjà des connaissances de base et que vous apprenez facilement à utiliser un nouveau logiciel, cela fonctionne également très bien. Pour SQL, c’est plutôt lié aux métiers de la data engineering. En revanche, Python, pour un data scientist, quelle que soit l’entreprise, cela reste quasiment indispensable.”
Quelles études pour devenir data scientist ?
Il n’existe évidemment pas un seul parcours pour devenir data scientist. Certaines formations restent plus fréquentes. De nombreux professionnels viennent d’études en mathématiques, statistiques, informatique ou data science. Les écoles d’ingénieurs et certaines universités proposent aujourd’hui des formations spécialisées dans ces domaines.
Il est également possible d’accéder à ces métiers via des parcours en économie, marketing ou business, à condition d’acquérir ensuite des compétences techniques en programmation et en analyse de données. Avec la forte demande pour ces profils, des formations professionnelles et des programmes de reconversion dans la data se développent également.
“Ce dont j’avais envie, c’est de mêler programmation et nouvelles technologies” : l’avis de Léa, Data scientist au Ministère des armées
“Au lycée, j’ai adoré tout ce qui était les maths. J’ai fait un bac scientifique S comme ça
s’appelait auparavant et avec une spécialité en mathématiques”
“Je ne savais pas ce que je souhaitais faire. Honnêtement, j’hésitais entre plein de domaines. Mais j’ai eu un coup de cœur pour une école d’ingénieur aéronautique avec prépa intégrée appelée IPSA, à Ivry-sur-Seine.”
“J’avais choisi un cours de programmation et un cours sur les nouvelles technologies. C’est là où je me suis dit que ce dont j’avais envie, c’était de mêler la programmation aux nouvelles technologies.”
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Une occasion unique de poser vos questions, de découvrir les différentes facettes du métier de data scientist et ainsi, de mieux préparer votre orientation.
