Data scientist
Les data scientists utilisent les statistiques, la programmation et l’apprentissage automatique pour trouver des tendances dans les données et aider les organisations à décider ou à construire des produits fondés sur les données.
Que faire avec un diplôme en science des données ?
Autres appellations: Data science · Analyse de données · Science des données appliquée · Statistique et science des données · Sciences des données
Mis à jour le Notre utilisation des données
Réponse rapide
Les études en science des données apprennent à collecter, nettoyer et analyser des données et à en tirer des enseignements, en associant statistiques, programmation et apprentissage automatique à la connaissance de problèmes concrets. Les diplômés deviennent data scientists, data analysts, statisticiens, ingénieurs en IA ou analystes métier, et leurs compétences sont utilisées dans la finance, la santé, le commerce, la tech, l’administration et la recherche.
Les métiers accessibles avec un diplôme en science des données
Les diplômés sont recrutés dans presque tous les secteurs qui collectent des données, dont la tech, la finance, la santé, le commerce, le sport et l’administration. Beaucoup débutent comme data analysts ou analystes métier, puis évoluent vers des postes de data scientist, d’ingénieur en apprentissage automatique ou d’ingénieur en IA. Ceux qui ont un solide bagage en statistiques peuvent devenir statisticiens, et certains passent des examens professionnels pour devenir actuaires. Parmi les pistes moins évidentes figurent l’analyse de données sportives, la recherche en santé publique, l’analyse marketing, la détection de la fraude et le journalisme de données. Les employeurs accordent souvent autant d’importance à un solide portfolio de projets qu’au diplôme lui-même.
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Data analyst
Les data analysts collectent, nettoient et étudient des données pour répondre à des questions concrètes, comme quels produits se vendent le mieux ou où un service connaît des difficultés.
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Ingénieur en IA
Les ingénieurs en IA, aussi appelés ingénieurs en apprentissage automatique, construisent et exploitent des systèmes qui apprennent à partir de données, comme les outils de recommandation, la reconnaissance d’images et les applications fondées sur de grands modèles de langage.
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Statisticien
Les statisticiens collectent, analysent et interprètent des données pour répondre à des questions et appuyer des décisions.
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Actuaire
Les actuaires utilisent les mathématiques, les statistiques et la théorie financière pour mesurer et gérer le risque, en particulier dans l’assurance, les retraites et l’investissement.
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Analyste métier
Les analystes métier aident les organisations à améliorer leur fonctionnement.
Autres postes occupés par les diplômés: Ingénieur data · Analyste en informatique décisionnelle · Analytics engineer · Analyste quantitatif · Analyste marketing · Analyste fraude
Ce que vous étudiez et les compétences acquises
Matières types
- Programmation pour la science des données, généralement en Python ou en R
- Probabilités et statistiques
- Algèbre linéaire et analyse
- Apprentissage automatique et intelligence artificielle
- Bases de données et gestion des données
- Visualisation et communication des données
- Big data et informatique en nuage
- Éthique des données, vie privée et droit
Compétences acquises
- Écrire du code pour nettoyer, analyser et modéliser des données
- Choisir et appliquer correctement les méthodes statistiques
- Construire et tester des modèles d’apprentissage automatique
- Traduire des questions d’entreprise ou de recherche en problèmes de données
- Présenter clairement les résultats à l’aide de graphiques et d’un langage simple
- Traiter les données de manière responsable et éthique
Des études qui varient selon les pays
La science des données est une discipline assez récente au niveau de la licence, et beaucoup de gens accèdent encore à ce domaine par un master après des études de mathématiques, de statistique, d’informatique, d’économie ou de sciences. La licence dure généralement trois ans au Royaume-Uni et dans une grande partie de l’Europe, et quatre ans aux États-Unis, au Canada et dans de nombreux pays d’Asie. Les programmes rattachés à un département de mathématiques mettent généralement davantage l’accent sur les statistiques, tandis que ceux des départements d’informatique ou des écoles de commerce sont plus appliqués : comparez donc attentivement le contenu des cours. L’admission exige généralement un bon niveau en mathématiques. Certains programmes sont accrédités par des organismes du secteur de l’informatique ou de la statistique.
Que deviennent les diplômés en science des données ?
Revenus et emploi par pays
L’OCDE compare les diplômés par domaine d’études. Cette discipline relève du domaine « Sciences naturelles, mathématiques et statistiques ». La première colonne compare le revenu médian des adultes diplômés du supérieur dans ce domaine à celui de l’ensemble des adultes diplômés du supérieur (100 = moyenne).
| Pays | Indice de revenus (ensemble des diplômés = 100) | Taux d’emploi, ce domaine | Taux d’emploi, ensemble des diplômés |
|---|---|---|---|
| Costa Rica | 138 (2023) | 77,1 % (2024) | 79,2 % |
| Chili | 125 (2023) | 84,3 % (2022) | 85,7 % |
| États-Unis | 117 (2023) | 84,8 % (2017) | 84,3 % |
| Norvège | 111 (2023) | 86,5 % (2024) | 89,3 % |
| Danemark | 111 (2023) | 82,4 % (2021) | 87,8 % |
| Mexique | 109 (2023) | 78,3 % (2024) | 81,5 % |
| Slovénie | 108 (2020) | 93,2 % (2024) | 90,8 % |
| Corée du Sud | 106 (2023) | — | — |
| Estonie | 105 (2023) | 89,2 % (2024) | 89,2 % |
| Canada | 105 (2020) | 80,1 % (2021) | 80,4 % |
| Suisse | 104 (2023) | 87,7 % (2024) | 89,5 % |
| Finlande | 103 (2022) | 88,4 % (2024) | 88,8 % |
| Australie | 103 (2020) | 86,2 % (2024) | 88,4 % |
| Autriche | 102 (2023) | 82,6 % (2024) | 86,4 % |
| Portugal | 101 (2020) | 86,1 % (2024) | 90,7 % |
| Suède | 100 (2023) | 85,3 % (2024) | 89,6 % |
| Allemagne | 97 (2020) | 86,1 % (2024) | 88,7 % |
| Roumanie | 96 (2023) | 92,4 % (2024) | 91,5 % |
| Luxembourg | 94 (2023) | 79,5 % (2024) | 85,7 % |
| Lettonie | 93 (2023) | 89,3 % (2024) | 87,7 % |
| Royaume-Uni | 92 (2020) | 83,2 % (2021) | 84,6 % |
| Islande | — | 92,0 % (2016) | 93,6 % |
| Pologne | — | 91,5 % (2024) | 91,6 % |
| France | — | 91,1 % (2024) | 87,3 % |
| Lituanie | — | 90,6 % (2024) | 90,4 % |
| Tchéquie | — | 90,0 % (2024) | 88,4 % |
| Pays-Bas | — | 89,0 % (2024) | 90,6 % |
| Irlande | — | 87,2 % (2021) | 86,9 % |
| Slovaquie | — | 86,7 % (2024) | 90,5 % |
| Croatie | — | 86,1 % (2024) | 89,7 % |
| Espagne | — | 84,5 % (2024) | 83,9 % |
| Belgique | — | 83,9 % (2024) | 88,5 % |
| Grèce | — | 82,9 % (2024) | 82,3 % |
| Italie | — | 82,9 % (2024) | 84,7 % |
| Pérou | — | 80,5 % (2024) | 81,7 % |
| Turquie | — | 72,6 % (2016) | 72,9 % |
Source : OCDE, Regards sur l’éducation. Adultes de 25 à 64 ans diplômés du supérieur ; dernière année disponible, travailleurs à temps plein lorsque ces données sont publiées. Les valeurs portent sur l’ensemble du domaine d’études, et non sur cette seule discipline.
Un diplôme en science des données, est-ce fait pour vous ?
Cela peut vous convenir si
- Vous aimez les mathématiques et les statistiques, et vous voulez les appliquer à des problèmes concrets.
- Vous aimez programmer et repérer des tendances dans les informations.
- De nombreux domaines vous intéressent, de la santé au sport en passant par l’entreprise.
Réfléchissez-y à deux fois si
- Vous n’aimez pas les statistiques, qui sont le fondement de la discipline.
- Vous imaginez un travail centré sur l’IA, alors qu’il consiste en grande partie à nettoyer et préparer des données.
- Les longues périodes de travail minutieux sur ordinateur vous fatiguent.
Poursuite d’études
Les masters en science des données, en statistique, en apprentissage automatique ou en intelligence artificielle sont très courants et utiles pour les postes spécialisés ou de recherche. Un doctorat est souvent attendu pour les postes de recherche dans les laboratoires d’IA et les universités. Les diplômés qui veulent devenir actuaires passent des examens professionnels tout en travaillant. Beaucoup de professionnels des données continuent à se former grâce à des cours en ligne et à des certifications sur les outils cloud ou d’analyse, car ces outils évoluent rapidement.
Questions sur les études en science des données
Quels métiers exercer avec un diplôme en science des données ?
Les métiers courants sont data scientist, data analyst, analyste métier, ingénieur data, analyste en informatique décisionnelle et ingénieur en IA. Les diplômés solides en statistiques deviennent statisticiens, et certains deviennent actuaires après des examens professionnels. D’autres travaillent dans la finance quantitative, l’analyse marketing, l’analyse de données sportives, la santé publique, la détection de la fraude et la recherche, dans de nombreux secteurs.
Quelle différence entre science des données et informatique ?
L’informatique est plus large et porte sur le fonctionnement des logiciels et des systèmes informatiques : programmation, algorithmique, réseaux et sécurité. La science des données consiste à utiliser les statistiques, la programmation et l’apprentissage automatique pour répondre à des questions à partir de données. Elle comporte généralement plus de statistiques et moins de conception de systèmes, et les deux diplômes mènent aux métiers des données et de l’IA.
Faut-il être bon en maths pour étudier la science des données ?
Oui, il faut être à l’aise avec les mathématiques. Les statistiques, les probabilités, l’algèbre linéaire et l’analyse sont au cœur de la discipline, en particulier pour l’apprentissage automatique. Nul besoin d’être mathématicien, mais la plupart des programmes attendent un bon niveau en mathématiques au lycée, et vous vous en servirez chaque semaine.
L’IA va-t-elle remplacer les data scientists ?
Les outils d’IA automatisent déjà une partie du travail, comme l’écriture de code, le nettoyage des données et la construction de modèles standard. Cela transforme le métier plutôt que de le faire disparaître. Les personnes capables de poser les bonnes questions, de vérifier les résultats, de maîtriser les statistiques et d’expliquer leurs conclusions aux décideurs devraient rester recherchées, mais les employeurs en attendent davantage des débutants.
Disciplines proches
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Informatique
Les études d’informatique expliquent le fonctionnement des logiciels, des données et des systèmes informatiques, de la programmation et de l’algorithmique aux réseaux et à l’intelligence artificielle.
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Mathématiques
Des études de mathématiques développent un raisonnement poussé et une grande aisance dans la résolution de problèmes, à travers les mathématiques fondamentales, comme l’algèbre et l’analyse, et des domaines appliqués, comme les statistiques, la modélisation et l’informatique.
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Économie
Les études d’économie analysent la manière dont les individus, les entreprises et les États font des choix avec des ressources limitées, et l’effet des marchés, de la monnaie et des politiques publiques sur l’emploi, les prix et la croissance.
Sources
- OCDE — Regards sur l’éducation, résultats sur le marché du travail — Revenus et emploi par domaine d’études, adultes de 25 à 64 ans
- UNESCO — ISCED-F 2013 — ISCED-F 0542, 0613
Comment citer cette page: CourseToJob (2026). Que faire avec un diplôme en science des données ? Débouchés et salaires. https://coursetojob.com/fr/subjects/data-science/ (consulté le 26 septembre 2026)