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Support à l'entreprise · Organisation et études

Data scientist (expert en mégadonnées) / data scientist (experte en mégadonnées)

Le data ou la data scientist expert en mégadonnées analyse de très grands volumes d'informations pour en extraire des enseignements et construire des modèles.

En bref

Niveau d'études
bac + 5
Accès
Ouvert
Salaire du débutant
de 40 000 à 80 000 € brut par an
Salaire médian après 35 ans
65 400 € brut par an
Recrutement
Dans la moyenne
Postes à pourvoir d'ici 2030
Plus que la moyenne des métiers
Intelligence artificielle
Tâches exposées à l'IA
Formations Parcoursup
8 types, 918 formations

Le détail et la source de chaque chiffre sont dans les onglets.

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MétierY allerSalaireAutour

En quelques mots

Tu utilises des outils pour traiter de grandes quantités de données, tu conçois des modèles statistiques ou d'apprentissage automatique et tu en vérifies la qualité. Tu communiques tes résultats à des équipes métier. Tu travailles surtout sur ordinateur. Il faut de la logique, des mathématiques, de la curiosité, de la rigueur et de la capacité à expliquer simplement.

Texte rédigé avec l'aide d'une IA à partir des fiches de l'Onisep et du ROME de France Travail, puis vérifié : il ne contient aucun chiffre.

Au quotidien

Aide à la décision

Le ou la data scientist (expert/e en mégadonnées) est missionné/e par un service ou la direction de son entreprise pour collecter, organiser, exploiter et valoriser des données très volumineuses, afin de les interpréter dans un objectif d'aide à la décision.

Maîtrise des données

Son travail commence par l'analyse de la demande : exploiter des données industrielles ou financières pour une meilleure productivité, améliorer la qualité ou faire de la maintenance préventive en analysant les pannes... Souvent, le ou la data scientist travaille sur les données des clients ou des données publiques à des fins marketing (mercatiques). Il ou elle récupère les plus pertinentes sur des serveurs, des fichiers, des bases de données, etc. et les « nettoie », pour les mettre au bon format ou éliminer celles qui sont inexploitables.

Restitution accessible

Vient ensuite la modélisation et la création d'algorithmes pour croiser et analyser les données. Des essais et des ajustements sont nécessaires durant cette phase. La restitution des résultats se fait sous forme de rapports, de graphes, de tableaux ou d'applications. Les data scientists sont chargés de l'ensemble de ces tâches dans lesquelles ils sont aidés par d'autres professionnels des données, des graphistes, etc.

Innovation, optimisation, conformité et gouvernance

Les experts en mégadonnées développent des outils et des solutions sur mesure pour automatiser les processus internes et participer à l’intégration de technologies innovantes :blockchain (chaîne de blocs protégée), big data (mégadonnées), cloud computing (informatique en nuage). Ils sont les garants de la conformité des processus de gestion des données avec les réglementations françaises et internationales, et définissent des standards de qualité et des politiques de gouvernance des données.

Conditions de travail

Travail d'équipe

Selon la taille et la structure de l'entreprise, le ou data scientist (expert ou experte en mégadonnées) travaille sur l'ensemble de la chaîne des données, depuis la collecte jusqu'à la restitution, ou seulement sur la partie analyse. Il ou elle est alors entouré/e d'analystes, de chargés de données spécifiques (marketing (mercatique), ressources humaines, achats, etc.) ou d'une source particulière (internet, base de données...), du ou de la data miner (expert / experte en fouille de données), plus orienté/e sur l'identification des données pertinentes. Dans tous les cas, il ou elle travaille avec les chefs de projets et les métiers de l'entreprise impliqués dans son analyse.

Sur ordinateur

Il ou elle passe beaucoup de temps sur ordinateur, mais rencontre aussi ses collègues pour comprendre leur demande et leur problématique, identifier les sources des données, expliquer pourquoi et comment les collecter et sous quelle forme.

Position centrale

Le ou la data scientist occupe une place centrale au sein de l'entreprise dont il ou elle peut orienter la politique, grâce à ses analyses et recommandations. Selon le cas, le métier est orienté sur la gestion des risques, la fidélisation des clients ou encore les campagnes marketing. Le ou la data scientist peut être rattaché/e à la direction générale, à la direction des systèmes d'information, à la direction du marketing stratégique ou encore à la direction des études.

Statuts
salarié
Secteurs
Banque - Assurances, Commerce et distribution, Industrie chimique, Santé

Textes « Au quotidien » et « Conditions de travail » : fiche métier de l'Onisep (Idéo-Fiches métiers, Licence ODbL).

Ce que l'on fait (compétences techniques)

  • Analyser, exploiter, structurer des données
    • Analyser des données socioéconomiques
    • Collecter des données statistiques
    • Exploiter les résultats d'enquête et études de marché
    • Traiter les données d'analyse pour en extraire des tendances
  • Conduire des travaux d'études et de recherche
    • Coordonner le déroulement d'une étude
    • Réaliser des études spécifiques
  • Réaliser une analyse ou modélisation statistique de données
    • Développer des méthodes d'analyse
    • Réaliser un modèle de prévision
  • Concevoir des outils de pilotage, indicateurs, tableaux de bord
    • Mettre en place des outils d'aide à la décision
    • Synthétiser et mettre en forme des données pour les présenter lors de réunions stratégiques
  • Optimiser les effectifs, l'adéquation et l'allocation des ressources
    • Optimiser les ressources disponibles pour les études et les projets
  • Concevoir et déployer des outils d'évaluation
    • Former les équipes aux outils d'analyse économique
  • Concevoir des supports de communication et d'image
    • Concevoir des supports de communication visuelle
  • Créer, élaborer et identifier des concepts innovants
    • Développer des méthodes d'analyse innovantes

Dans le ROME, ce métier compte 3 liées au numérique.

Qualités souvent demandées (savoir-être)

  • Avoir l'esprit d'équipe
  • Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
  • Faire preuve de rigueur et de précision
Ce qu'en dit l'Onisep

Maîtrise des outils

Apache Hadoop et Spark, Map Reduce, bases de données NoSQL, langage de programmation SAS, R, Python... Les data scientists (experts en mégadonnées) doivent maîtriser de nombreux programmes informatiques, et posséder de solides connaissances en mathématiques appliquées et en statistiques.

Gestion de projets et d'équipes

Pour gérer et conduire des projets, y compris en évaluant et en fixant un budget, ils doivent être à l'aise avec la communication orale et écrite, le suivi d'équipes et l'animation de réunion. Pédagogues, il savent se mettre à la portée de leurs interlocuteurs et convaincre.

Forces de proposition

Méthodiques et organisés, ils travaillent généralement en mode projets, pouvant durer de quelques semaines à quelques mois. Ils doivent aussi être forces de proposition et apporter des solutions pour une meilleure collecte des données, comme par exemple, l'achat de nouveaux outils. L'anglais technique est indispensable, notamment pour suivre les évolutions techniques dans leur secteur, et proposer de nouveaux modèles d'analyse, des présentations lisibles par tous, etc.

Transition écologique

Dans la classification européenne ESCO, 1 % des compétences du groupe de métiers européen dont il fait partie sont classées comme liées à la transition écologique (compétences « vertes »).

Source : classification ESCO, Commission européenne (CC BY 4.0). Part calculée sur le groupe de métiers ISCO-08 du métier.

Ce métier attire souvent…

Intérêts les plus présents : Analyser, Organiser.

Matières et savoir-faire scolaires les plus mobilisés : Oral, Numérique.

Calculé à partir des centres d'intérêt et des compétences du ROME (familles de Holland, reprises par l'Onisep) : une tendance du métier, pas un portrait de ceux qui l'exercent.

Source : ROME 4.0, France Travail (Licence Ouverte), fiche M1403.

Questions fréquentes

Quelles études pour devenir data scientist (expert en mégadonnées) scientist (experte en mégadonnées) ?

Selon l'Onisep, le niveau d'études minimum est : bac + 5. Sur Parcoursup, on y va notamment par : Écoles d'ingénieurs après le bac, Écoles de commerce après le bac et Licence Mathématiques. Diplômes et titres enregistrés au RNCP : Licence Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (bac + 3 ou 4), Titre ingénieur - Ingénieur diplômé de l'Ecole Polytechnique universitaire de l'Université de Lille, spécialité Informatique et mathématiques appliquées (bac + 5) et Ingénieur spécialisé en économie et management du pétrole, du gaz et de l’énergie, diplômé de l'Ecole nationale supérieure du pétrole et des moteurs (bac + 5). Accès ouvert : parmi les formations Parcoursup qui y mènent directement, la plus ouverte (Écoles d'ingénieurs après le bac) a un taux d'accès médian de 81 %.

Combien gagne-t-on comme data scientist (expert en mégadonnées) scientist (experte en mégadonnées) ?

Repères d'études de rémunération publiées : Data analyst (0 à 3 ans) : de 40 000 à 80 000 € brut par an. Salaire du débutant selon l'Onisep : à partir de 3100 euros brut par mois. La moitié des salariés à temps complet des « Chargés d'études socio-économiques » gagnent plus de 3 000 € net par mois (Dares, 2023-2025) : un salaire en poste, pas au premier emploi. En 2022, selon France Travail, les salariés de la famille « Cadres administratifs, comptables et financiers (hors juristes) » gagnaient 5 053 € brut par mois en salaire médian (équivalent temps plein), tous âges confondus. Avant 35 ans : 4 170 €.

Le métier de data scientist (expert en mégadonnées) scientist (experte en mégadonnées) recrute-t-il ?

En 2026, les employeurs prévoient 1 350 recrutements de « Chargés d'études socio-économiques », dont 41 % qu'ils jugent difficiles (France Travail, enquête Besoins en main-d'œuvre). Le 2 octobre 2026, 121 offres d'emploi étaient publiées sur France Travail pour la fiche ROME M1403. Recrutement dans la moyenne pour ce métier (tension 3 sur 5 en 2024, Dares).

Le métier de data scientist (expert en mégadonnées) scientist (experte en mégadonnées) a-t-il de l'avenir ?

Emploi de la famille « Cadres des services administratifs, comptables et financiers » entre 2019 et 2030 : en hausse (+11 % selon la projection). D'ici 2030, plus de postes à pourvoir que la moyenne des métiers, surtout pour remplacer les départs en fin de carrière (31 % des emplois de 2019). Une projection de la Dares et de France Stratégie, pas une prévision.

Le métier de data scientist (expert en mégadonnées) scientist (experte en mégadonnées) est-il menacé par l'intelligence artificielle ?

L'IA générative peut transformer une bonne partie des tâches de ce métier (exposé, niveau 3 sur 4, OIT 2025). Être exposé ne veut pas dire disparaître : certaines tâches changent. Selon l'Anthropic Economic Index (mars 2026), 12 % des tâches des métiers américains de la même famille sont déjà observées dans l'usage professionnel de l'IA Claude. Une mesure de l'usage réel aux États-Unis, pas une prévision de disparition du métier.

Réponses tirées des données de la fiche (Onisep, France Travail, Dares, France Stratégie, OIT, France Compétences) ; détail et sources dans les onglets.