Votre guide des métiers de la data science (et comment démarrer)

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La Data Science (ou science des données) continue de s'imposer comme l'un des parcours professionnels les plus recherchés dans le secteur technologique actuel. Au-delà de l'analyse, de l'exploration et de la programmation des données, les data scientists combinent code et statistiques pour transformer les données. Ces connaissances peuvent aider les entreprises à générer un retour sur investissement (ROI) ou à mesurer leur impact social.

La data science est un domaine interdisciplinaire et primordial pour les fonctions essentielles de la société, comme le réapprovisionnement des supermarchés, le suivi des campagnes politiques et la tenue des dossiers médicaux. Participer à ce domaine en plein essor peut être une carrière fascinante et enrichissante.

De nombreuses opportunités de carrière s'offrent à vous en data science. Découvrez ce qu'est la data science, les compétences requises, les types de postes et comment y accéder.

Qu'est-ce que la data science ? Définition, compétences et perspectives d'emploi

La data science est issue des statistiques et de l'exploration de données. Elle se situe à l'intersection du développement logiciel, de l'apprentissage automatique et de la recherche. Dans le monde universitaire, elle est à cheval sur les domaines de l'informatique, de la gestion et des statistiques. Les professionnels des données créent des algorithmes pour traduire les modèles de données en recherches qui éclairent les agences gouvernementales, les entreprises et autres organisations.

La data science existe parce que les technologies de l'information évoluent rapidement. Les entreprises, les gouvernements et les autres organisations doivent donner un sens à toutes les données qu'ils collectent.

Data science vs informatique 

La data science et l'informatique travaillent toutes deux avec des ordinateurs et des algorithmes, mais ces deux domaines sont différents. L'informatique désigne l'étude des systèmes informatiques, notamment matériels et logiciels, pour faciliter la compréhension et le développement du traitement de l’information. La data science, quant à elle, désigne l'étude des données. Vous utiliserez des systèmes informatiques et des algorithmes pour traiter et comprendre les données. 

Compétences en data science

Dans un domaine comme la data science, un certain nombre de compétences techniques seront utiles avant de se lancer, telles que :

• Connaissance approfondie et familiarité avec l'analyse statistique

• Apprentissage automatique (machine learning)

• Apprentissage profond (deep learning)

• Visualisation des données

• Mathématiques

• Programmation

• Capacité à gérer des données non structurées

• Familiarité avec SAS, Hadoop, Spark, Python, R et d'autres outils d'analyse de données

• Processus, systèmes et réseaux Big Data

• Génie logiciel (software engineering)

• Statistiques

Une carrière en data science exige bien plus que de simples connaissances techniques. Vous travaillerez en équipe avec d'autres ingénieurs, développeurs, codeurs, analystes et responsables de gestion. Ces compétences pratiques peuvent vous aider à progresser :

• Compétences en communication

• Storytelling

• Pensée critique et logique

• Compétences en gestion

• Curiosité

• Adaptabilité et flexibilité

• Résolution de problèmes

• Travail d'équipe

Perspectives d'emploi en data science

L'avenir s'annonce prometteur pour les futurs professionnels de la data science. L’étude « Les métiers en 2030 » de France Stratégie prévoit une augmentation de 26 pour cent des postes d’ingénieurs de l’informatique, dont font partie les data scientists, entre 2019 et 2030 [1]. Le Forum économique mondial indique, dans son rapport « Future of Jobs 2023 », que 59,5 pour cent des organisations interrogées considèrent l'IA et le Big Data comme des compétences de plus en plus importantes. Voici les métiers de la data science qui devraient connaître une augmentation d'au moins 25 pour cent des créations d'emplois entre 2023 et 2027 [2] :

• Spécialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique

• Analystes en business intelligence

• Analystes en sécurité de l'information

• Data analysts et data scientists

• Spécialistes du Big Data

Que pouvez-vous faire avec un diplôme en data science ?

Vous avez le choix entre de nombreux métiers de la data science. Tous sont essentiels à la prise de décisions clés dans une organisation. Souvent, plusieurs des types de postes présentés ci-dessous travailleront ensemble au sein d'une même équipe.

Data scientist

Les data scientists construisent des modèles à l'aide de langages de programmation comme Python. Ces modèles seront ensuite transformés en applications. Travaillant souvent en équipe, par exemple avec un business analyst, un data engineer et un data (ou IT) architect, vous contribuerez à résoudre des problèmes complexes en analysant les données et en réalisant des prédictions. Ce métier est généralement considéré comme une version avancée de celui de data analyst.

• Salaire moyen en France : € 50 000 [3]

• Compétences requises : statistiques, mathématiques, apprentissage automatique et profond, compétences en programmation, analyse de données, processus Big Data et outils comme Hadoop, SQL, etc.

• Études : Diplôme de niveau bac + 5 dans un domaine pertinent, bien que de plus en plus de bootcamps en data science et de certificats professionnels puissent aider les personnes qui changent de carrière à atteindre leurs objectifs. 

Data analyst

Contrairement aux data scientists, les data analysts utilisent des données structurées pour résoudre les problèmes d’une entreprise. Grâce à des outils comme SQL, Python et R, à l'analyse statistique et à la visualisation de données, ils acquièrent, nettoient et réorganisent les données à des fins d'analyse afin d'identifier des tendances pouvant être transformées en informations stratégiques. Vous ferez le lien entre data scientists et business analysts.

• Salaire moyen en France : € 45 000 [4]

• Compétences requises : Langages de programmation (SQL, Python, R, SAS), statistiques et mathématiques, visualisation de données

• Études : Diplôme de niveau bac + 3 ou mieux bac + 5 en mathématiques, en informatique, en finance, en statistiques ou dans un domaine connexe

Data architect

Les data architects créent les plans directeurs des systèmes de gestion des données, en concevant des plans pour intégrer et maintenir tous les types de sources de données. Vous superviserez les processus et l'infrastructure sous-jacents. Votre objectif principal est de permettre aux employés d'accéder à l'information lorsqu'ils en ont besoin. 

• Salaire moyen en France : € 61 000 [5]

• Compétences requises : Langages de codage tels que Python et Java, exploration et gestion de données, apprentissage automatique (machine learning), SQL et modélisation de données

• Études : Diplôme de niveau bac + 5 en données, informatique ou dans un domaine connexe. Si vous changez de carrière, un bootcamp ou un certificat professionnel peut vous aider à développer vos compétences en gestion des données.

Data engineer

Les data engineers préparent et gèrent de grandes quantités de données. À ce titre, vous développerez et optimiserez également les pipelines et l'infrastructure de données, en préparant les données pour les data scientists et les business analysts. Les data engineers rendent les données accessibles afin que les entreprises puissent optimiser leurs performances.

• Salaire moyen en France : € 46 000 [6]

• Compétences requises : Langages de programmation tels que Java, compréhension des bases de données NoSQL (MongoDB) et des frameworks comme Apache Hadoop

• Études : Un diplôme de niveau bac + 5 en data science, informatique, mathématiques est un atout. Les certificats professionnels et les formations intensives sont également des possibilités pour améliorer ses compétences.

Ingénieur en machine learning

Ce poste n'est pas un poste de premier niveau, mais un poste auquel vous pourrez accéder si vous êtes data scientist ou data engineer. L'apprentissage automatique (machine learning) utilise des algorithmes reproduisant l'apprentissage et le comportement humains pour interpréter les données et gagner en précision au fil du temps. Au sein d'une équipe de data science, les ingénieurs en machine learning recherchent, développent et conçoivent des systèmes d'intelligence artificielle facilitant l'apprentissage automatique. Vous assurerez également la liaison entre les data scientists, les data architects, etc. 

• Salaire moyen en France : € 50 000 [7]

• Compétences requises : Connaissance d'outils tels que Spark, Hadoop, R, Apache Kafka, Tensorflow, Google Cloud Machine Learning Engine, etc. Une compréhension des structures et de la modélisation des données, de l'analyse quantitative et des bases de l'informatique est également un atout. 

• Études : Un master, voire un doctorat en informatique ou dans un domaine connexe, est souvent requis. Initiez-vous à ce domaine en vous inscrivant à un cours populaire sur Coursera : Apprentissage automatique supervisé : régression et classification.

Business analyst

En tant que business analyst, vous exploiterez les données pour obtenir des informations stratégiques et formuler des recommandations aux entreprises et organisations afin d'améliorer leurs systèmes et processus. Les business analysts identifient les problèmes dans tous les domaines de l'organisation, notamment la formation du personnel et les structures organisationnelles, afin que les entreprises puissent gagner en efficacité et réduire leurs coûts.

• Salaire moyen en France : € 43 000 [8]

• Compétences requises : Utilisation de SQL et d'Excel, visualisation de données, modélisation financière, analyse de données, analyse financière, sens des affaires

• Études : Diplôme de niveau bac + 3 voire bac + 5 en gestion, finance, informatique, statistiques, commerce ou dans un domaine connexe

Comment se lancer dans la data science

Avec autant d'opportunités passionnantes en data science, vous vous demandez peut-être par où commencer. Que vous débutiez votre carrière ou que vous vous engagiez dans une reconversion, vous pouvez prendre les mesures nécessaires pour bâtir votre avenir dans le Big Data ou le Machine Learning.

Études : que dois-je apprendre ?

L’obtention d’un diplôme ou d’un certificat peut être un excellent point d’entrée vers n’importe quel métier de la data science.

Diplôme : Une licence ou un autre diplôme de niveau bac + 3 (rarement moins) peut parfois suffire, mais la plupart des employeurs demandent un diplôme de niveau bac + 5 (master, diplôme d’une école d’ingénieurs ou de commerce) en data science, commerce, économie, statistiques, mathématiques, technologies de l'information ou dans un domaine connexe. Selon Le Figaro Emploi, en 2024, pour le poste de data analyst, le diplôme minimum requis était un baccalauréat pour 2,4 pour cent des offres d’emploi, une licence pour 20.1 pour cent des offres, et un diplôme de niveau bac + 5 ou plus pour 60,4 pour cent [9]. Ces programmes d’étude vous apprennent à analyser des données et à utiliser des nombres, des systèmes et des outils pour résoudre des problèmes. 

Mais si vous êtes titulaire d'une licence en lettres ou en sciences humaines, pas d'inquiétude. Votre esprit critique et votre créativité sont précieux pour une carrière en data science. Si vous n'avez pas de diplôme, plusieurs options s'offrent à vous.

Cours en ligne et certificats professionnels : Que vous ayez ou non obtenu un diplôme, un cours en ligne ou un certificat professionnel peut être utile lorsque vous postulez à des emplois liés à la data science.

Vous pouvez mentionner ces formations sur votre CV ou votre profil LinkedIn pour plus de crédibilité. Généralement, ces formations durent quelques mois (à temps partiel) et peuvent vous permettre d'accéder au moins à un poste de premier niveau.

« Il s'agit avant tout d'acquérir les compétences nécessaires et de démontrer sa capacité à accomplir le travail. C'est ce que j'ai accompli en terminant ce programme et en obtenant mon diplôme. »

— Emma S. , à propos de l'obtention du Certificat Professionnel en Science des Données d’IBM

Bootcamps : Si vous êtes prêt à consacrer quelques semaines ou quelques mois à un bootcamp, de nombreuses options s'offrent à vous pour vous adapter et acquérir les compétences nécessaires à une carrière en data science. Certains bootcamps se déroulent en présentiel sur quelques semaines ou quelques mois en groupe, tandis que d'autres se suivent en ligne et à votre rythme. L'avantage d'un bootcamp en présentiel réside dans la communauté et le réseau auxquels vous aurez accès à la fin de la formation. 

Voici certaines possibilités populaires :

• Orsys Formation propose un bootcamp en ligne Data Scientist d’une durée de 3 mois, débouchant sur un certificat « Data Scientist » des Mines Paris-PSL Executive. La formation est éligible au CPF.

• Artefact School of Data propose des bootcamps Data Analytics et Data Science & IA, de 10 semaines chacun, en mode hybride (à Paris et à distance), éligibles au CPF.

• Datascientist.fr propose un Bootcamp pour Maîtriser les Données permettant de maîtriser les compétences essentielles pour gérer les données en entreprise, avec une formation 100 pour cent en ligne.

• Openclassrooms propose un bootcamp Analyse de données, à suivre en ligne à temps plein (3 mois) ou à temps partiel, à votre rythme.

Expérience : Comment obtenir un emploi en data science ?

Une fois que vous avez terminé un cours ou obtenu un certificat et acquis les compétences nécessaires, vous souhaiterez acquérir une expérience professionnelle.

Emploi de premier niveau ou stage : Pour décrocher votre premier emploi ou stage, il est conseillé de postuler à des offres d'emploi spécifiquement destinées aux débutants en data science. Ainsi, vous serez soutenu pour prouver votre valeur, développer vos compétences et progresser dans votre carrière.

Certains chercheurs d'emploi affirment avoir postulé à des centaines d'offres avant d'obtenir un entretien. Mais ne vous découragez pas, les candidats aux postes de data science sont très recherchés. Votre travail acharné sera récompensé.

Entretiens d’embauche : Une fois l'entretien obtenu, entraînez-vous à discuter de votre démarche avec un ami non spécialisé. Faites comme si votre interlocuteur ignorait tout de votre projet, afin de pouvoir discuter de vos choix d'outils et des raisons pour lesquelles vous avez codé un algorithme d'une certaine manière. Vous devrez prouver que vous maîtrisez les langages et les systèmes que vous utiliserez au travail.

Explorez la data science avec Coursera

Obtenir un diplôme ou une certification en data science peut vous aider à trouver un emploi dans de nombreux domaines. Boostez votre carrière en data science en vous inscrivant au programme de Certificat Professionnel en Science des Données d'IBM . Apprenez en 11 mois maximum, à votre rythme, à analyser les données et à communiquer les résultats pour étayer des décisions fondées sur des données.