Data scientist

Le métier

Le data scientist va un cran plus loin que le data analyst : là où l'analyste décrit ce qui s'est passé, le data scientist construit des modèles qui prédisent — quels clients vont partir, quelles ventes attendre, quel prix optimiser — et développe des systèmes d'IA appliqués au métier de l'entreprise. Ses outils : Python, les librairies de machine learning, les statistiques, et de plus en plus les grands modèles de langage qu'il adapte aux besoins internes. Le métier demande un vrai bagage scientifique (maths, statistiques, programmation), généralement acquis à Bac+5, mais les parcours progressifs existent : commencer data analyst après un BTS SIO, puis monter en compétence. La vague IA a encore renforcé la demande : les entreprises cherchent des profils capables de transformer leurs données en avantage concurrentiel.

Le quotidien

• 01Explorer et préparer les jeux de données
• 02Construire et entraîner des modèles prédictifs
• 03Évaluer les performances et mettre en production
• 04Vulgariser les résultats auprès des équipes métier

Voies d'accès

Voie longue : BTS SIO ou prépa, puis Master ou école d'ingénieurs en data science. Voie progressive : data analyst d'abord, montée en compétence ensuite via formations spécialisées.