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Comprendre la science des données
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Les attentes salariales sont toujours un facteur clé lors d’une recherche d’emploi. Si vous envisagez d’entrer dans la data science, voici une excellente nouvelle : les data scientists, tout comme d’autres métiers des données, bénéficient de certaines des rémunérations les plus élevées du secteur tech.
Selon les données 2023 du Bureau of Labor Statistics américain, la data science est le troisième métier qui croît le plus vite, avec un taux de croissance estimé à 35 % entre 2021 et 2031. Dans presque tous les secteurs, les organisations se disputent les professionnels de la data pour exploiter leurs données et prendre des décisions éclairées. Or, comme l’offre de talents n’a pas encore rattrapé la demande, la concurrence entre entreprises est plus féroce qu’ailleurs dans la tech. Résultat : les employeurs sont prêts à offrir des salaires très attractifs aux meilleurs profils.
Malgré cette embellie, il est important de noter que les salaires en data science peuvent varier considérablement. Les employeurs prennent en compte plusieurs facteurs pour fixer la rémunération : expérience, compétences, intitulé de poste, taille de l’entreprise, etc.
Dans cet article, nous proposons un panorama des salaires en data science en 2024. Nous analysons les critères qui influencent la rémunération à partir des données de plusieurs portails d’emploi (Glassdoor, PayScale), de sources publiques (U.S. Bureau of Labor Statistics) et d’enquêtes (comme les O’Reilly Data Science Salary Surveys).
Pour cadrer le sujet, nous nous concentrons uniquement sur le marché américain.
Salaires en data science selon l’expérience
Combien gagne un data scientist en moyenne ? D’après Indeed, la rémunération fixe moyenne d’un data scientist aux États-Unis est de 123 069 $ par an, sur la base de 4 200 salaires déclarés.
Source : Indeed
Le salaire moyen est un peu inférieur selon PayScale, qui l’estime à 100 598 $ par an, d’après environ 9 000 profils salariaux.
Source : Payscale
Cela dit, le salaire moyen d’un data scientist évolue fortement avec l’expérience. Comme le rapporte PayScale, si vous débutez et cherchez votre premier poste, vous pouvez viser en moyenne 87 000 $. Avec 1 à 4 ans d’expérience, la rémunération totale atteint environ 98 000 $, tandis que 5 à 9 ans d’expérience correspondent à un salaire moyen proche de 113 000 $.
Source : PayScale
Ces moyennes ont augmenté d’environ 2 000 $ par an depuis notre dernière consolidation des données en 2022. Ces estimations convergent avec les conclusions de l’O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, qui évalue le gain moyen de rémunération sur trois ans dans la data science/IA à 9 252 $, soit une hausse annuelle d’environ 2,25 %.
Salaires en data science par intitulé de poste
Les métiers de la donnée regroupent plusieurs rôles : data scientists, data engineers, data analysts, machine learning engineers, etc. Les responsabilités, les exigences et, in fine, les salaires varient beaucoup. De manière générale, plus un professionnel de la data assume de responsabilités managériales (pilotage de projets d’équipe, relation client directe), plus la rémunération est élevée.
Voici les fourchettes et moyennes de salaires par rôle, d’après Indeed.com :
Data scientist
Un data scientist explore, extrait et met en évidence des insights utiles à partir des données. Pour cela, il s’appuie sur l’informatique et des langages de programmation pour traiter l’information, effectuer des calculs complexes, produire des visualisations pertinentes et formuler des résultats. Vous souhaitez devenir data scientist ? Datacamp propose d’excellents parcours pour y parvenir, que ce soit avec Python ou R.
- Salaire moyen : 123 069 $. Fourchette : 78 k$ - 194 k$.
Pour en savoir plus, consultez notre article sur les salaires des data scientists dans le monde.
Machine learning engineer
Les machine learning engineers sont des programmeurs très qualifiés qui conçoivent des modèles exploitant de vastes ensembles de données pour développer des algorithmes capables d’apprendre et de prédire.
- Salaire moyen : 161 407 $. Fourchette : 105 k$ - 247 k$.
C’est l’une des carrières les plus exigeantes et rémunératrices en data science. Pour démarrer, nous recommandons vivement notre parcours Machine Learning Scientist with Python.
Data engineer
Les data engineers posent les fondations de l’acquisition, du stockage, de la transformation et de la gestion des données dans l’entreprise. C’est l’un des métiers les plus demandés en data science.
- Salaire moyen : 126 610 $. Fourchette : 81 k$ - 196 k$.
Découvrez notre guide complet sur les salaires des data engineers dans le monde pour aller plus loin.
Cloud engineer
Le cloud engineer est un professionnel de la donnée spécialisé dans le cloud. Il s’occupe généralement de la gestion, de la planification, de l’architecture et du monitoring des systèmes cloud. De plus en plus d’entreprises migrent vers ces services.
- Salaire moyen : 127 119 $. Fourchette : 83 k$ - 192 k$.
Pour vous lancer dans cette discipline très recherchée, notre cours Understanding Cloud Computing est un excellent point de départ.
Data analyst
Le data analyst exploite et valorise les données déjà disponibles dans l’entreprise. Parmi ses missions régulières : interroger des bases de données, produire des rapports et des tableaux de bord.
- Salaire moyen : 78 324 $. Fourchette : 49 k$ - 123 k$.
Si vous souhaitez devenir data analyst, découvrez notre parcours Data Analyst with Python.
Data science manager
Ce rôle managérial implique la prise de décision. Les data science managers pilotent les opérations projet et font le lien entre l’équipe (analystes, scientifiques, architectes data) et le client. Ils doivent comprendre la technologie, même s’ils n’en assurent pas le développement au quotidien.
- Salaire moyen : 126 506 $. Fourchette : 69 k$ - 231 k$.
Salaires en data science selon la taille de l’entreprise
Autre facteur déterminant : la taille de l’entreprise : en général, plus l’organisation est grande, plus le salaire est élevé. Le rapport O’Reilly 2016 sur les salaires en data science éclaire bien ce point. L’étude date de quelques années, mais nous estimons que la tendance reste valable en 2024.
Selon cette publication, les data scientists travaillant dans des entreprises de plus de 1 000 salariés perçoivent un salaire médian compris entre 90 000 $ et 110 000 $, tandis que le salaire médian dans les entreprises de taille moyenne (26 à 1 000 personnes) tourne autour de 80 000 $. Dans les petites structures et startups (2 à 25 personnes), la médiane est plus basse, autour de 60 000 $.
Source : O’Reilly
Salaires en data science pour les freelances
Avec la progression du travail à distance, de plus en plus de professionnels envisagent le freelancing, y compris dans la data. Ces derniers mois, le nombre de missions en data science publiées sur des plateformes comme Upwork a explosé.
Si vous envisagez cette voie, vous vous demandez peut-être combien gagne un data scientist freelance. D’après Glassdoor, le salaire moyen aux États-Unis est de 116 k$, pour une fourchette allant de 90 k$ à 149 k$.
Cependant, les revenus des freelances dépendent fortement de facteurs tels que les compétences, l’expérience et les avis des clients. La fourchette entre un junior et un senior est donc très large. Par exemple, cette étude de 2023, basée sur des données Upwork, montre qu’un freelance débutant peut facturer 50 $/heure, tandis qu’un profil expérimenté peut monter à 150–200 $/heure.
Salaires en data science selon les secteurs
Les data scientists sont recherchés dans presque tous les secteurs, mais certains ont des besoins plus pressants et proposent des salaires plus attractifs. Là encore, l’O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey est une référence utile pour comparer les rémunérations par industrie.
Globalement, les professionnels travaillant dans l’informatique (matériel, cloud, cybersécurité, développement logiciel) déclarent les salaires les plus élevés, avec des moyennes allant de 171 000 $ (matériel) à 164 000 $ (logiciel). On observe néanmoins des salaires très compétitifs (au-delà de 100 000 $) dans d’autres secteurs : banque, retail, mode, assurance, etc.
Ce constat est cohérent avec les dernières données métiers publiées par le U.S. Bureau of Labor Statistics en 2023.
Source : O’Reilly
Salaires en data science selon les compétences
La data science évolue très vite. De nouvelles technologies et solutions émergent sans cesse. La formation devient donc non seulement un moyen de rester à la page, mais aussi un levier directement corrélé à une rémunération plus élevée, à l’employabilité et à la sécurité de l’emploi.
Globalement, certaines compétences rares et recherchées tirent nettement les salaires vers le haut.
La programmation, la maîtrise des outils big data, le cloud computing et la data visualisation figurent parmi les compétences les plus valorisées. De même, des qualités personnelles comme la curiosité scientifique, la compréhension des enjeux business, la communication et le leadership peuvent fortement peser sur la rémunération.
Voici une liste de compétences qui influencent les salaires des data scientists en 2024 selon PayScale :
Source : PayScale
Selon l’O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, les compétences cloud, en particulier sur Amazon Web Services (AWS) et Microsoft Azure, sont celles qui sont le plus fortement associées aux hausses de salaire.
Parmi les autres compétences citées : le machine learning, les technologies de conteneurs (Docker, Kubernetes), le MLOps et les outils de pipeline data comme Kafka.
Côté langages, l’enquête montre que les langages moins courants en data science (p. ex. : Rust, Go, Scala) sont également associés à des salaires élevés.
Question : Quelles technologies auront le plus d’effet sur la rémunération l’an prochain ? Source : O’Reilly
Salaires en data science selon la localisation
Les salaires en data science dépendent aussi fortement de la localisation. Les rémunérations moyennes varient nettement au sein des États-Unis, comme le montrent les données du U.S. Bureau of Labor Statistics .
Globalement, les salaires moyens ont tendance à être plus élevés sur les côtes Est et Ouest, avec des moyennes maximales en Californie (140 490 $), Texas (109 000 $), New York (134 830 $), Floride (106 490 $), Pennsylvanie (102 370 $).
Rien d’étonnant : ces États correspondent à plusieurs pôles technologiques majeurs du pays, dont San José — considérée comme la capitale de la Silicon Valley —, San Francisco et New York, où les professionnels de la data dépassent fréquemment les six chiffres.
Source : U.S. Bureau of Labor Statistics
Comment augmenter votre salaire
La data science est un domaine bouillonnant et très disruptif. L’écosystème évolue à grande vitesse, avec de nouveaux outils et logiciels qui apparaissent sans cesse, ce qui rend difficile toute projection à 10 ans.
Dans ce contexte, la formation continue est essentielle pour suivre le rythme de l’innovation, mais aussi pour obtenir des augmentations ou des promotions. Acquérir de nouvelles compétences et consolider les existantes est l’un des meilleurs leviers d’évolution. De plus, pour les employeurs, investir dans la formation est la stratégie la plus réaliste pour faire grandir en interne les équipes data et machine learning, compte tenu de la pénurie de talents qualifiés.
Quelles sont les meilleures voies pour monter en compétences ? Selon votre disponibilité et l’investissement que votre entreprise peut consacrer à votre formation, vous pouvez envisager :
- Des diplômes en data science. Poursuivre un master ou un doctorat en data science (ou discipline proche) est un excellent moyen de progresser dans votre organisation. La plupart des grandes entreprises tech encouragent ce type de parcours.
- Des plateformes de formation en data science. Si vous voulez devenir expert d’un sujet, améliorer votre code ou apprendre de nouvelles technologies, vous cherchez sans doute un cours. Il existe de nombreuses options, dont DataCamp. Ne manquez pas notre vaste catalogue de cours, ou inscrivez-vous à l’un de nos parcours de compétences pour élargir votre expertise.
- Certifications en data science. Se certifier devient l’un des moyens les plus rapides pour acquérir ou renforcer des compétences en data science. L’offre s’étoffe rapidement, des certifications généralistes aux certifications éditeurs ou technologies. Selon l’O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, les certifications cloud, notamment sur AWS et Microsoft Azure, sont les plus fortement associées aux hausses de salaire.
Tendances à venir
La data science traverse un âge d’or, portée par l’essor de l’intelligence artificielle ces dernières années. Tous secteurs confondus, les entreprises ont un besoin pressant de professionnels capables de transformer la donnée en décisions stratégiques.
Selon le rapport LinkedIn 2024 Jobs on the Rise, les postes d’ingénieur IA et de consultant IA figurent dans le top 10. Ces rôles exigent une solide base en data science, et beaucoup de personnes qui les occupent viennent de postes de data scientist.
L’offre de talents n’a pas encore rattrapé la demande. Cette pénurie se traduit par une forte concurrence entre entreprises, qui proposent des salaires très compétitifs pour attirer des profils difficiles à recruter.
Que peut-on attendre pour la suite ? À mesure que la data science progresse vers le machine learning et l’IA, la demande pour les professionnels de la donnée devrait continuer à croître. Les profils issus de la data science traditionnelle chercheront à se former pour évoluer vers l’IA et décrocher les postes les plus lucratifs. Pour les nouveaux entrants, le contexte est également favorable, avec une profusion de ressources d’apprentissage à portée de main.
Conclusion
Nous espérons que cet article vous a été utile. La data science est en plein essor, et les opportunités sont nombreuses et très rémunératrices pour celles et ceux qui souhaitent s’y lancer.
Si vous envisagez une nouvelle aventure dans l’univers des données, Datacamp est l’endroit idéal pour démarrer. Parcourez notre catalogue de cours en data science et commencez votre parcours dès aujourd’hui.
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