Comment devenir data scientist en 2026

Quelles sont les responsabilités d'un Data Scientist ? 

Nous avons consacré un article entier à la compréhension de la science des données. Dans cet article, nous examinons le rôle qu'un data scientist peut assumer. Essentiellement, les scientifiques des données s'efforcent de comprendre et d'analyser en profondeur les données afin de fournir des informations exploitables. 

Dans un environnement professionnel, ils collaborent avec plusieurs équipes afin de poser les bases d'une analyse solide. Cela implique de développer des stratégies pour collecter, rassembler et nettoyer les données provenant de diverses sources. Après avoir organisé et analysé ces données, ils peuvent élaborer des solutions et communiquer leurs conclusions à l'ensemble de l'entreprise. 

Les scientifiques des données collaborent fréquemment avec d'autres professionnels, notamment des ingénieurs de données, des analystes, des architectes informatiques, des développeurs d'applications et des parties prenantes commerciales.

Analyste de données et scientifique des données : Quelle est la différence ?

Nous avons élaboré un guide complet comparant les analystes de données et les scientifiques de données. Cependant, en résumé, bien que les deux rôles impliquent le travail avec des données, ils diffèrent en termes de portée et de responsabilités :

• Les analystes de données travaillent généralement à l'interprétation des données existantes afin de fournir des informations exploitables. Ils peuvent utiliser des modèles et des outils plus simples.
• Les scientifiques des données assument un rôle plus large, formulant souvent les questions auxquelles il convient de répondre. Ilstirent des enseignements à l'aide d'outils et de modèles avancés, notammentdes algorithmes d'apprentissage automatique.

Pourquoi envisager une carrière de Data Scientist ? 

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles une personne peut choisir de poursuivre une carrière dans le domaine de la science des données. Il s'agit d'un secteur qui peut être extrêmement gratifiant, offrant un environnement intellectuellement stimulant et motivant. Les scientifiques des données doivent rester à la pointe des dernières tendances et évolutions technologiques, en travaillant dans un environnement souvent dynamique. 

Par conséquent, si vous êtes intellectuellement curieux, avez un esprit analytique et appréciez travailler avec les données et la technologie, devenir data scientist pourrait vous convenir. 

De plus, il existe de nombreuses opportunités d'emploi pour les data scientists talentueux. Les données de Statista indiquent que le marché du big data () devrait connaître une croissance significative dans les années à venir, avec une valeur estimée à 103 milliards de dollars en 2027, contre 90 milliards de dollars l'année dernière, en 2025. 

De même, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit une augmentation de 36 % des emplois dans le secteur de la science des données entre 2023 et 2033, ce qui est bien supérieur à la moyenne nationale de 4 %. 

Cette croissance se reflète dans la popularité des carrières dans le domaine de la science des données, avec des organisations telles que l'U.S. News & World Report classe les data scientists au 4e rang des meilleurs emplois dans le domaine technologique, au 6e rang des meilleurs emplois dans le domaine des STEM et au 8e rang des meilleurs emplois tous domaines confondus. 

Si vous n'êtes toujours pas convaincu de l'intérêt de cette carrière, le salaire moyen d'un data scientist pourrait vous intéresser. Avec un salaire médian supérieur à 125 000 dollars par an, il est évident que la demande en data scientists est récompensée par une rémunération généreuse. 

Quelles qualifications les scientifiques des données doivent-ils posséder ?

Il existe un débat quant à la nécessité d'un diplôme pour devenir data scientist. De nombreux professionnels ont rejoint ce secteur par d'autres voies, mais un diplôme universitaire peut être avantageux. 

La plupart des programmes pour diplômés et des emplois recherchent des personnes possédant des qualifications en informatique, en science des données, en mathématiques, en statistiques, en ingénierie et même en physique. Cependant, certains programmes forment toute personne titulaire d'un diplôme à devenir data scientist. 

Nous aborderons les compétences requises plus en détail ci-dessous, mais une connaissance pratique des langages de programmation tels que Python, R, SQL et/ou Julia peut être utile. 

D'autres découvriront qu'ils peuvent compter sur leur propre apprentissage autodirigé, acquérant les compétences et l'expérience nécessaires à leur rythme et impressionnant les employeurs lors des entretiens. Par exemple, notre cursus Data Scientist avec Python peut vous aider à acquérir toutes les compétences nécessaires pour débuter une carrière dans la science des données. 

Vous pouvez également obtenir une certification de data scientist auprès de DataCamp et démontrer vos connaissances en science des données à des employeurs potentiels. 

Quelles sont les compétences requises pour les scientifiques des données ? 

Dans un autre article, nous avons présenté plus en détailles15 compétences principales que devront posséderles data scientists en 2026. Nous allons donc les résumer ici. Pour réussir dans le domaine de la science des données, il est essentiel de posséder diverses compétences techniques et relationnelles. 

Compétences techniques

Voici les compétences techniques que vous devrez acquérir pour devenir un data scientist accompli : 

• Python
• R
• Statistiques et mathématiques
• SQL et nosql 
• Visualisation des données
• Apprentissage automatique
• Apprentissage profond 
• Traitement du langage naturel 
• Données massives
• Informatique dans le cloud

Compétences relationnelles 

On les appelle désormais généralement « compétences clés » ou « compétences humaines ». Il s'agit de compétences transversales qui ne sont pas spécifiques à un poste, mais qui restent néanmoins indispensables. Pour un data scientist, cela comprend : 

• Communication 
• Récit 
• Esprit critique 
• Sens des affaires 
• Résolution de problèmes 
• Travail d'équipe 

Quel est le salaire moyen d'un data scientist ? 

Nous avons abordé en détail les salaires dans le domaine de la science des données dans un article distinct, en présentant une ventilation des rémunérations en fonction de divers facteurs. Cependant, pour résumer brièvement : 

• Les données relatives au salaire moyen varient selon les sources. Par exemple, en 2025 aux États-Unis, Glassdoor indiquait un salaire annuel moyen de 163 952 dollars, tandis que PayScale estimait ce salaire à 101 261 dollars.
• Selon Indeed, les responsables en science des données sont généralement les mieux rémunérés, avec des salaires annuels compris entre 77 706 et 236 019 dollars.
• Les scientifiques et les ingénieurs spécialisés dans les données ont généralement des salaires similaires, allant de 90 987 $ à 244 116 $ par an pour les scientifiques et de 81 356 $ à 196 140 $ par an pour les ingénieurs. 
• La taille de l'entreprise est un facteur important, les entreprises de plus de 1 000 employés versant un salaire médian compris entre 90 000 et 110 000 dollars par an, contre environ 80 000 dollars pour les entreprises de taille moyenne (26 à 1 000 employés) et 60 000 dollars pour les petites entreprises et les start-ups (2 à 25 membres).

Comment devenir data scientist 

À présent, vous êtes probablement impatient de commencer votre parcours pour devenir data scientist. Cependant, par où commencer ? Ci-dessous, nous avons mis en évidence huit étapes à suivre pour devenir data scientist en partant de zéro. 

Comme nous l'avons déjà mentionné, les exigences exactes pour devenir data scientist dépendent de divers facteurs, mais voici quelques-unes des étapes les plus couramment citées : 

1. Apprenez à manipuler les données, à les visualiser et à créer des rapports. 

Dans le cadre de votre parcours pour devenir data scientist, vous serez fréquemment confronté à des ensembles de données volumineux et complexes. Pour donner un sens à ces informations (pour vous-même et pour les autres), il est nécessaire d'apprendre à les gérer. C'est là que les compétences en matière de traitement des données s'avèrent utiles. C'est ici que vous nettoierez, organiserez et transformerez les données brutes en un format à partir duquel vous pourrez les analyser et en tirer des conclusions. 

Il existe divers outils permettant de manipuler les données, mais les bibliothèques telles que Pandas en Python sont souvent privilégiées. Pour plus d'informations, veuillez consulter notre aide-mémoire sur le traitement des données en Python avec pandas. 

Pour présenter vos données de manière percutante, il est essentiel de maîtriser la création de rapports et la visualisation des données. Vous pouvez en apprendre davantage sur certains des meilleurs outils de visualisation de données disponibles, qui vous offrent une gamme d'options en fonction de votre objectif final. 

2. Développez vos compétences en statistiques, en mathématiques et en apprentissage automatique. 

Bien qu'il ne soit pas nécessaire d'avoir un diplôme dans ces domaines, il est important d'avoir des connaissances fonctionnelles dans ces domaines. En règle générale, il est recommandé de couvrir des domaines tels que le calcul, l'algèbre linéaire et les statistiques. Cependant, il est important d'évaluer votre intention derrière l'apprentissage de ces éléments. 

Par exemple, l'apprentissage du calcul différentiel et intégral peut vous aider à créer des algorithmes d'optimisation pour l'apprentissage automatique, bien qu'il existe des fonctions dans Python et R qui peuvent effectuer ces calculs à votre place. À titre d'exemple concret, la compréhension d'un sujet tel que la descente de gradient peut vous aider à mesurer la variation de la sortie d'une fonction lorsque vous modifiez les entrées, ce qui peut contribuer à affiner les modèles d'apprentissage automatique. 

Si vous souhaitez rafraîchir vos connaissances en algèbre linéaire, notre cours « Algèbre linéaire pour la science des données en R » peut vous aider à travailler avec des vecteurs et des matrices, à résoudre des équations matricielles-vectorielles, à effectuer des analyses de valeurs propres/vecteurs propres et à utiliser l'analyse en composantes principales pour réduire la dimension de jeux de données réels. Ces domaines sont tous pertinents pour les mathématiques appliquées et la science des données. 

De même, le cours « Modélisation statistique intermédiaire dans R » aborde certains thèmes essentiels liés aux statistiques dans le domaine de l'apprentissage automatique, vous aidant ainsi à progresser dans des domaines clés. 

3. Apprendre à coder 

Dans notre article sur les principaux langages de programmation pour les scientifiques des données, nous examinons en détail certains des meilleurs langages que vous devriez envisager d'apprendre dès maintenant. Compte tenu de leur polyvalence et de leur omniprésence, Python et R constituent deux des choix les plus évidents pour les scientifiques des données. 

Bien entendu, travailler avec des données implique également de manipuler des bases de données, c'est pourquoi SQL est un autre langage de programmation essentiel. Heureusement, c'est un langage relativement simple une fois que vous avez appris Python et R. 

Julia constitue un choix judicieux une fois que vous maîtrisez Python, R et SQL. Avec Julia, vous bénéficiez d'un langage entièrement conçu pour la science des données, ce qui le rend rapide et intuitif.  Si vous commencez à travailler avec des ensembles de données très volumineux, vous pourriez avoir besoin d'autres langages, mais jusqu'à présent, ces quatre-là suffiront.

Avec un langage tel que Java, vous bénéficiez d'un langage open source réputé pour son efficacité et ses performances. En matière de science des données, les machines virtuelles Java offrent un cadre solide et efficace pour les outils Big Data courants tels que Hadoop, Spark et Scala. 

D'autres langages de programmation méritent d'être étudiés pour la science des données avec des ensembles de données très volumineux, notamment Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB et SAS. 

4. Comprendre les bases de données 

Nous avons mentionné SQL dans le sujet ci-dessus, et il est important de le rappeler. Les bases de données relationnelles permettent aux scientifiques des données de stocker rapidement et efficacement des données structurées. Lors de la collecte et de l'organisation des données, vous constaterez souvent que SQL est l'outil le plus approprié dans ce contexte. 

SQL vous permet de traiter des données structurées, d'interroger des bases de données, de manipuler, de préparer et d'expérimenter avec des données, et bien plus encore. De plus, SQL est souvent utilisé en association avec Python, avec des bibliothèques telles que SQLite, PostgreSQL et MySQL qui facilitent la connexion entre différentes sources de données. Commencez par suivre le cursus de compétences « Principes fondamentaux du langage SQL ».

5. Apprenez à travailler avec le big data  

Nous avons déjà brièvement évoqué le fait qu'en tant que data scientist, vous serez souvent amené à travailler avec des ensembles de données volumineux. À une époque où tout et tout le monde génère plus de données que jamais, ces ensembles de données sont de plus en plus volumineux, ce qui rend leur collecte, leur maintenance et leur traitement plus difficiles. 

Cependant,, un data scientist expérimenté peut extraire des informations nouvelles et détaillées à partir de ces ensembles de données volumineux. Apprendre à utiliser des plateformes cloud tellesqu'AWS, Microsoft Azure et Google Cloud peut être bénéfique pour votre carrière de data scientist. De même, des outils tels queSpark peuvent faciliter le traitement, l'analyse, l', et l'apprentissage automatique des mégadonnées. 

Vous pouvez acquérir les bases du big data avec PySpark grâce à notre cours, qui couvre certains des éléments essentiels pour traiter de grandes quantités de données à des fins d'analyse.  

6. Acquérez de l'expérience, exercez-vous et rencontrez d'autres scientifiques des données. 

Comme pour toute carrière, il est nécessaire d'acquérir autant d'expérience et de pratique que possible pour devenir data scientist. Heureusement, il existe de nombreuses façons de s'impliquer dans des communautés, de travailler sur des projets et de développer ses compétences en science des données. 

Par exemple, DataCamp DataLab fournit un cahier collaboratif basé sur le cloud qui vous permet d'analyser des données, de collaborer avec d'autres personnes et de partager vos connaissances. DataLab est conçu pour vous accompagner dans votre parcours, de l'apprentissage de la science des données à sa mise en pratique. Il intègre également des ensembles de données, ce qui vous permet d'analyser les données en quelques minutes.

Vous pouvez également appliquer vos connaissances à divers projets liés à la science des données, ce qui vous permet de résoudre des problèmes concrets depuis votre navigateur. 

7. Effectuer un stage ou postuler à un emploi 

Une fois que vous aurez acquis toutes les compétences mentionnées ci-dessus, vous souhaiterez les mettre en pratique dans des contextes plus professionnels. Une fois que vous êtes certain de posséder les compétences requises en science des données pour répondre aux attentes d'un poste, vous pouvez commencer à postuler pour des stages ou des emplois. 

Veuillez consulter notre guide complet sur la candidature à des postes dans le domaine de la science des données et découvrez comment vous démarquer des autres candidats. Vous aurez probablement besoin d'un portfolio assez complet démontrant un éventail de compétences, et vous devrez également vous préparer à l'avance à l'entretien pour le poste de data scientist. 

8. Suivez et interagissez avec la communauté 

Si vous souhaitez devenir data scientist, il est essentiel de vous tenir informé des dernières évolutions de ce secteur en constante évolution. Il n'existe pas de meilleur moyen de se tenir informé des avancées en science des données que de s'engager auprès d'une communauté souvent généreuse et dévouée. 

Outre les réseaux sociaux tels que LinkedIn, Twitter, Discord et Reddit, vous pouvez suivre divers sites spécialisés, blogs et leaders dans le domaine de la science des données. Recherchez des personnes qui s'intéressent aux mêmes domaines que vous, demandez-leur conseil, participez aux discussions et impliquez-vous dans les activités proposées. Et, bien entendu, veuillez consulter le podcast DataFrame pour obtenir des informations sur le secteur auprès d'un grand nombre de professionnels des données.

Parcours de formation pour devenir data scientist

Devenir data scientist est un parcours qui peut débuter à partir de divers parcours éducatifs. Comme nous l'avons mentionné, un diplôme de premier cycle en science des données, en informatique ou dans un domaine connexe constitue souvent la première étape. Cependant, en réalité, il existe plusieurs voies pour acquérir les compétences nécessaires :

1. Cours et certifications en ligne: Commencer par des ressources en ligne telles que le cursus en science des données de DataCamp constitue un excellent moyen d'acquérir les compétences nécessaires. En plus d'approfondir vos connaissances dans divers domaines, vous pouvez également vous préparer à devenir un data scientist certifié grâce à notre certification reconnue.
2. Diplôme de premier cycle. Un diplôme de premier cycle en science des données, en informatique, en statistiques ou dans un domaine connexe constitue une base solide.
3. Diplôme de maîtrise. Un master en science des données peut être avantageux pour ceux qui souhaitent se spécialiser ou acquérir des compétences avancées.
4. Bootcamps en science des données: Les stages intensifs en science des données offrent une formation approfondie pour vous aider à acquérir rapidement des compétences pratiques. Vous pouvez en savoir plus sur les meilleurs bootcamps en science des données et sur certaines options alternatives dans notre article séparé. 

Combien de temps faut-il pour devenir data scientist ? 

Le temps nécessaire pour devenir data scientist dépend de votre point de départ, de votre parcours et de votre style d'apprentissage. Pour les débutants, il faut généralement compter entre 6 et 12 mois d'études régulières et de pratique pour être prêt à intégrer le marché du travail. Si vous possédez déjà des connaissances en mathématiques, en programmation ou en analyse, vous pourriez être en mesure d'accélérer ce processus.

Ceux qui suivent un parcours universitaire traditionnel, tel qu'un diplôme de premier cycle ou une maîtrise, peuvent consacrer de deux à cinq ans à l'acquisition de leurs bases. Cependant, de nombreux data scientists accomplis accèdent plus rapidement à ce domaine grâce à l'autoformation, aux bootcamps et aux certifications.

Quel que soit le parcours choisi, il est essentiel de progresser de manière constante dans les compétences fondamentales (telles que Python, les statistiques et l'apprentissage automatique), le travail sur des projets et l'engagement au sein de la communauté des scientifiques des données.

Feuille de route du Data Scientist : Un calendrier de 6 à 12 mois

Voici un plan de formation simplifié pour vous guider dans votre parcours pour devenir data scientist. Bien que les délais varient, ce plan suppose que vous commencez à partir de zéro et que vous étudiez à temps partiel :

Mois 1-2 : Jeter les bases

• Apprenez Python et/ou R pour l'analyse de données.
• Maîtrisez les principes fondamentaux du traitement et de la visualisation des données.
• Comprendre les statistiques fondamentales et les probabilités

Mois 3-4 : Améliorez vos compétences fondamentales

• Explorez SQL et les bases de données relationnelles
• Étudiez l'algèbre linéaire, le calcul et les statistiques avancées.
• Commencez à explorer les concepts et les algorithmes de l'apprentissage automatique.

Mois 5-6 : Travaillez avec des données réelles

• Apprenez à utiliser des outils de mégadonnées tels que Spark et les plateformes cloud (AWS, GCP).
• Mettez en pratique vos compétences dans le cadre de projets concrets utilisant des ensembles de données réels.
• Commencez à constituer un portfolio sur des plateformes telles que GitHub ou DataCamp DataLab.

Mois 7-8 : Obtenez une certification et soyez prêt pour l'emploi

• Obtenez une certification professionnelle (par exemple, la certification Data Scientist de DataCamp).
• Entraînez-vous à passer des entretiens techniques et rédigez un CV qui met en avant vos projets professionnels.
• Commencez à développer votre réseau et à postuler pour des stages ou des postes de débutant.

Mois 9 à 12 : Approfondissez votre spécialisation

• Explorez des domaines tels que le traitement automatique du langage naturel, l'apprentissage profond ou l'analyse commerciale.
• Contribuer à des projets open source ou participer à des hackathons
• Restez informé des dernières tendances grâce aux podcasts, aux blogs et à l'engagement communautaire.

Conclusions finales

Le parcours pour devenir data scientist est aussi passionnant que gratifiant. La science des données étant désormais présente dans tous les secteurs et toutes les industries, le rôle du data scientist n'a jamais été aussi crucial. Que vous soyez motivé par la curiosité intellectuelle, la perspective d'un salaire attractif ou le désir de prendre des décisions éclairées basées sur des données, une carrière dans la science des données offre des possibilités infinies.

Comme nous l'avons vu dans ce guide complet, il existe de nombreuses voies pour intégrer ce domaine dynamique. De la formation formelle en informatique ou en statistiques à l'apprentissage autonome via des cours en ligne, des cursus et des certifications tels que ceux proposés par DataCamp, le parcours peut être adapté à vos besoins et préférences. 

Le marché de l'emploi pour les scientifiques des données est en plein essor, et une croissance significative est prévue dans les années à venir. Cette croissance ne concerne pas seulement les opportunités d'emploi, mais également la diversité des rôles et des spécialisations au sein du domaine. Que vous vous considériez comme un spécialiste des données, un ingénieur en apprentissage automatique ou un analyste en intelligence économique, il existe un poste qui vous correspond.

Par conséquent, si vous avez un esprit analytique, appréciez la résolution de problèmes et êtes intrigué par le pouvoir des données, c'est le moment idéal pour devenir data scientist. Commencez dès aujourd'hui avec notre cursus professionnel Data Scientist avec Python.