Métier · M1405 Support à l'entreprise · Organisation et études

Data scientist

emploi cadre

Le métier

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.\nTransforme des données brutes en informations exploitables et structure ces données\nDéveloppe des algorithmes d'apprentissage selon les besoins des équipes métiers\nCoordonne le développement, les tests de résultats et améliore la solution sur sa durée de vie

Comment on y accède

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).\nCertains 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).

40 %
obtiennent la licence en 3-4 ans dans la voie universitaire liée (Sciences fondamentales et applications, bacheliers généraux toutes mentions, cohorte 2012iIntervalle de confiance à 95 % : la fourchette dans laquelle le taux « réel » a de très fortes chances de se trouver, compte tenu du nombre de candidats observés.)
Métier marqué par la transition numérique et la transition écologique (référentiel ROME) : les compétences attendues évoluent vite — un critère d'avenir à prendre en compte.

Le chemin pour y arriver

Étape 1 · dès la seconde

Choisir ses spécialités

Voyez quelles doublettes avaient les admis des familles de formations visées.

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Étape 2 · terminale

Trouver les formations

Pistes tirées de la fiche officielle : « modele mathematique » — avec VOS chances si votre profil est renseigné.

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Étape 3 · où étudier

Choisir sa ville

Loyer étudiant, transport, vie étudiante : comparez les villes en paliers.

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Étape 4 · le retour sur études

Vérifier les salaires

Emploi et salaires réels des diplômés des cursus correspondants.

Voir les salaires →

Les liens formations/salaires sont des pistes déduites de la fiche ROME (domaines de formation « Modèle mathématique | Gestion données massives | Analyse de données | Data Warehouse ») — pas une liste officielle : recoupez avec les attendus des formations.

Et l'intelligence artificielle ?

Le référentiel officiel ROME signale ce métier comme transformé par le numérique : les compétences attendues évoluent (outils, automatisation, IA au sens large). Se former en continu fera partie du métier.

Notre règle d'honnêteté : aucune source publique ne mesure aujourd'hui l'impact de l'IA métier par métier de façon fiable. Nous affichons le signal officiel du référentiel, pas un « score IA » inventé — méfiez-vous des sites qui en affichent un. Ce qui est robuste : les métiers combinant relationnel, geste technique et responsabilité réglementée résistent mieux aux automatisations que les tâches répétitives sur écran.

Le même métier sous d'autres noms

Chargé / Chargée de modélisation des donnéesData MinerData scientistExpert / Experte en sciences des donnéesExpert en datascience / Experte en datascienceExplorateur / Exploratrice de donnéesIngénieur / Ingénieure data scientist

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Source : répertoire ROME 4.0, France Travail (Licence Ouverte). Définition et accès au métier sont les textes officiels du référentiel.