Introduction
De nos jours, de nombreux emplois ont émergé dans le domaine du digital, et l’un des plus recherchés est celui de data scientist ! Non seulement cela offre une rémunération attractive et des opportunités de carrière intéressantes, mais les entreprises et les start-up sont constamment à la recherche de professionnels qualifiés dans ce domaine. Vous ne devriez donc pas avoir de difficultés à trouver un emploi dans ce domaine. Cependant, trouver les bonnes informations concernant les études nécessaires, la formation, les démarches à suivre et les compétences requises peut être un défi. Dans ce guide, nous vous donnerons tous nos conseils sur la formation nécessaire pour devenir data scientist ainsi que les meilleures approches pour y parvenir. Nous vous fournirons également des informations sur les salaires moyens des data scientists en région et à Paris.
Que fait un data scientist?
Les data scientists mesurent, modélisent et analysent le fonctionnement d’une start-up. Leur principal objectif est de créer des algorithmes intelligents, que ce soit pour la recommandation de produits, la tarification, et bien d’autres. Les data scientists construisent également des bases de données (data mining) afin d’extraire des données statistiques utiles. Pour réussir dans ce domaine, les data scientists doivent faire preuve d’une bonne intuition en matière de produits et de business, afin de pouvoir s’adapter rapidement à chaque start-up. Il est également important pour un data scientist d’avoir des compétences en programmation, notamment avec des langages comme Python. De plus, une connaissance du machine learning et du deep learning est essentielle pour exceller en tant que data scientist.
Quelle est la formation pour devenir data scientist ?
Comment devenir data scientist sans diplôme ?
Il n’est pas possible de devenir data scientist sans avoir obtenu un diplôme. En effet, sans une formation adéquate, il sera difficile de trouver un emploi dans ce domaine. Les recruteurs et les clients exigent généralement une formation spécifique adaptée aux responsabilités qui vous seront confiées. Il est donc essentiel de suivre une formation spécialisée pour devenir data scientist.
Les diplômes de data scientist
Pour devenir data scientist ou data analyst, il est possible de suivre des études spécifiques dans le domaine du data science. Voici quelques diplômes qui vous permettront d’accéder à ce métier :
- Master généraliste en informatique, management, statistiques ;
- Masters spécialisés en big data tels que le Master en big data et fouille de données ou le Master en statistiques pour l’évaluation et la prospective ;
- Master of Sciences de diverses écoles (Polytechnique, HEC, Centrale Supelec, ESSEC Business School) ;
- Formations accélérées (comme Datascientest ou Jedha Bootcamp) ;
- Mastère spécialisé (bac +6) en gestion et analyse des données massives (école Télécom ParisTech).
Quelles sont les qualités requises pour être un data scientist ?
Le métier de data scientist, que ce soit en tant que salarié ou en freelance, nécessite certaines qualités essentielles :
- Rigueur : les langages de programmation nécessitent une extrême précision ;
- Maîtrise des logiciels et des outils digitaux ;
- Respect des contraintes et des délais afin de travailler efficacement en mode projet ;
- Capacité d’analyse pour interpréter les données de manière pertinente ;
- Goût des chiffres et appréciation des analyses statistiques de données massives.
Quels sont les salaires des data scientists en France ?
Les salaires des data scientists peuvent varier en fonction de plusieurs facteurs. S’ils sont employés, leur salaire dépendra de leur expérience et du type d’entreprise dans laquelle ils travaillent (une grande entreprise aura généralement des salaires plus élevés qu’une start-up). En revanche, en tant que data scientist freelance, les revenus dépendront des compétences mises en avant et de la nature des missions réalisées. Voici les salaires moyens constatés pour les data scientists à Paris et en région :
Paris :
- Début de carrière : 2 500 € par mois
- Milieu et fin de carrière : entre 3 400 € et 3 900 € par mois
Région de Lyon :
- Début de carrière : 2 300 € par mois
- Milieu et fin de carrière : entre 3 100 € et 3 600 € par mois
Être data scientist freelance ou salarié ?
Le métier de data scientist peut être exercé en tant que salarié ou en freelance. Chacune de ces options présente des avantages et des inconvénients.
Le métier de data scientist salarié
En tant que salarié, vous bénéficiez d’une certaine stabilité financière et d’avantages en termes de sécurité sociale. Vous pouvez également avoir accès à des formations internes et à l’expérience d’une équipe. Cependant, vous serez limité dans votre liberté de choisir les projets que vous souhaitez réaliser.
Le métier de data scientist freelance
En tant que freelance, vous bénéficiez d’une plus grande liberté pour choisir vos projets et définir votre emploi du temps. Vous avez également la possibilité de travailler avec plusieurs clients et de diversifier vos compétences. Cependant, cela peut être plus instable financièrement et vous devrez gérer vous-même les aspects administratifs de votre activité.
Perspectives d’évolution pour un data scientist
Un data scientist peut évoluer vers des postes tels que responsable d’équipe après plusieurs années d’expérience. Il est possible de devenir “Head of data” et de superviser une équipe de data scientists.
Obligations pour un data scientist indépendant
Le métier de data scientist est une profession non réglementée en France. Pour exercer en tant qu’indépendant, vous devez simplement créer votre statut d’auto-entrepreneur. Vous pouvez vous inscrire en tant qu’auto-entrepreneur data scientist en quelques clics sur le site de l’URSSAF. Bien que cela ne soit pas obligatoire, il est fortement recommandé de souscrire une assurance de responsabilité civile professionnelle. Cela vous protégera en cas de dommages causés à autrui ou en cas de litige avec un client. De nombreux clients exigent également une attestation de responsabilité civile professionnelle avant de vous confier des missions.
