10 vérités sur le métier de Data Scientist à connaître en 2025

1. Le marché du travail pour les Data Scientists est-il saturé ?

Une chose est sûre : le marché de la Data a beaucoup évolué en une dizaine d’années. En 2015, les métiers de la Data étaient encore méconnus, et les entreprises s’arrachaient les rares candidats formés à la Data Science.

Dix ans plus tard, l’offre de formation s’est beaucoup étoffée, et de plus en plus de profils sont formés à la Data Science. À tel point que vous vous demandez peut-être si ce secteur n’est pas bouché, et si cela vaut encore le coup de devenir Data Scientist.

Rassurez-vous tout de suite, car les chiffres parlent d’eux-mêmes : selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, les besoins en Data Scientists devraient croître de 36 % entre 2023 et 2033, soit bien plus que dans la majorité des autres professions. Le rapport Future of Jobs 2025 du World Economic Forum va même plus loin, puisqu'il prévoit une augmentation de 41 % des postes de Data Scientists et Analysts entre 2025 et 2030.

Certes, les candidats sont plus nombreux mais les besoins restent colossaux, et très difficiles à pourvoir. Par conséquent, les recruteurs restent ouverts à des profils qui n’ont pas suivi des “cursus classiques” en Data Science.

Pour vous démarquer, vous devez maîtriser les compétences opérationnelles nécessaires à ce métier, mais également adopter une approche business-oriented. Et c’est justement pour répondre à ces besoins que chez Jedha, notre formation pour devenir Data Scientist s’axe à 70 % sur la pratique. Son objectif ? Vous permettre d’être opérationnel dès votre entrée sur le marché du travail.

2. Quel est le vrai salaire d’un Data Scientist en 2025 ?

Selon Glassdoor, le salaire moyen d’un Data Scientist en France en 2025 est de 49 000 € brut par an. Une rémunération particulièrement attractive, encore plus lorsque l'on sait que selon une enquête de l'APEC, les cadres du Big Data sont parmi ceux qui touchent le plus, avec un salaire médian annuel de 51 000 € brut. Cependant, gardez à l'esprit une chose : ce salaire est une moyenne, et vous toucherez rarement autant en début de carrière.

Si vous réfléchissez à vous reconvertir pour devenir Data Scientist, vous devez donc garder à l’esprit que vous redémarrez presque au bas de l’échelle des salaires, surtout si vous travailliez auparavant dans un secteur très différent. Vous toucherez alors le salaire d’un Data Scientist junior, qui est généralement compris entre 39 et 45 000 € brut par an, toujours selon Glassdoor.

Mais une fois votre période d’adaptation passée, votre progression salariale se fera rapidement. Pourquoi ? Parce que vous disposez d’une maturité professionnelle, de compétences et d’une compréhension des enjeux business que n’ont pas forcément les jeunes en sortie d’études. Ces atouts pourront vous aider à progresser plus rapidement, et par conséquent, à atteindre des salaires plus élevés.

Ainsi, après quelques années d’expérience vous pourriez espérer toucher entre 55 et 68 000 € brut par an en occupant un poste de Data Scientist Senior, voire plus, si vous vous spécialisez pour devenir Machine Learning Engineer ou Data Manager.

3. L’IA va-t-elle remplacer le métier de Data Scientist ?

Avec l’évolution rapide de l’intelligence artificielle, une crainte a émergé : le remplacement des humains par des machines et la disparition de certains métiers, comme celui de Data Scientist. Pourtant, loin de les remplacer, l’IA va plutôt permettre aux Data Scientists d’acquérir un rôle encore plus stratégique.

Grâce à l’IA, ils peuvent gagner un temps précieux en automatisant certaines tâches chronophages et souvent rébarbatives, telles que le nettoyage de données ou encore la création de modèles. Plutôt que de menacer le métier de Data Scientist, l’IA vient ainsi le soutenir, et permettre aux humains de se concentrer sur les tâches avec une forte valeur ajoutée :

• L’évaluation et l’interprétation des résultats obtenus : un modèle peut donner un excellent score, mais est-il vraiment pertinent ? L’humain reste essentiel pour éviter les biais et les erreurs d’interprétation.  
• La surveillance de la qualité et de l’éthique des modèles utilisés : qui surveille l’IA si ce n’est l’humain ? Le Data Scientist joue un rôle crucial dans le contrôle de l’équité et la transparence des algorithmes.  
• La compréhension des enjeux business : si l’IA exécute, seule, elle ne peut définir les questions à se poser et les décisions à prendre face aux résultats d’une analyse de données.

L’IA n’a donc pas vocation à remplacer le métier de Data Scientist, mais à le faire évoluer, et dans la bonne direction !  

Maîtriser les principaux outils d’IA générative est désormais essentiel pour travailler dans la Data. Les entreprises recherchent des experts capables d’utiliser ces outils pour gagner en productivité et en efficacité. Et c’est justement pour vous aider à tirer votre épingle du jeu sur le marché du travail que nous avons conçue notre formation en prompt engineering, qui vous apprendra à exploiter les IA génératives à leur plein potentiel.

4. Le métier de Data Scientist est-il ennuyeux ?

Parmi les idées reçues sur le métier de Data Scientist, l’une d’elles a la vie dure : ce métier serait ennuyeux. Mais sachez que si vous aimez la routine, la monotonie et faire la même chose tous les jours, alors ce métier n’est probablement pas fait pour vous, et pour cause :

• Chaque projet sur lequel vous pourrez être amené à travailler sera différent. Vos missions seront ainsi amenées à évoluer au fil des mois, ce qui vous permettra d’aborder des problématiques variées et de vous confronter régulièrement à de nouveaux défis.  
• Les technologies évoluent constamment. L’IA n’est pas le seul élément à impacter la Data Science. De nouveaux frameworks et méthodes d’analyse voient le jour constamment, ce qui vous oblige à vous former en continu et rend le métier très stimulant !  
• Un Data Scientist, c’est un véritable touche-à-tout. Au-delà de la maîtrise des algorithmes, il doit également comprendre les enjeux business de son entreprise, sans quoi il ne pourrait vulgariser ses résultats pour les rendre accessibles aux équipes produit, marketing ou encore IT avec lesquelles il collabore au quotidien. Et selon la manière dont votre entreprise est structurée, vous aurez souvent l’occasion de toucher à d’autres aspects de la Data comme le Data Engineering !

Difficile de s’ennuyer donc, quand vous êtes face à autant de défis !

Mais un aspect n’est néanmoins pas à oublier : la préparation des données. Avant de vous amuser à entraîner des modèles ou à pouvoir interpréter le moindre résultat, vous devrez d’abord nettoyer vos données. Cette tâche est chronophage, mais essentielle, car sans données propres, vos modèles ne serviront à rien, voire pire, pourront vous induire en erreur. Cet aspect peu connu du métier de Data Scientist lui vaut d’ailleurs le petit surnom de « Data Janitor » (pour « concierge des données »).

Heureusement, les avancées de l’IA permettent d’automatiser une grande partie de ce processus fastidieux, vous offrant plus de temps pour vous concentrer sur des tâches plus stimulantes.

5. Est-il nécessaire d’avoir un diplôme universitaire, comme un master, pour devenir Data Scientist ?

Beaucoup pensent qu’il faut un master en informatique, en mathématiques ou en Data Science pour devenir Data Scientist. Et pourtant, ce qui intéresse les recruteurs, ce n’est pas forcément le prestige de votre diplôme universitaire, mais plutôt vos compétences pratiques et votre capacité à être immédiatement opérationnel.

Avoir un diplôme universitaire ou un master est un atout. Mais le problème de ces cursus « classiques », c’est qu’ils sont souvent très théoriques. Et quand ils prévoient de la mise en pratique, trop souvent ils vous forment à des outils et des langages de programmation dépassés, comme R au lieu de Python par exemple !  

Ces diplômes universitaires - ou en école de commerce ou d’ingénieur -  vous permettent de développer des bases solides, mais pas de vous confronter réellement au monde de l’entreprise et à ses enjeux. De plus, ces formations durent généralement plusieurs années, les rendant peu compatibles avec une reconversion professionnelle. Il faudrait alors payer des frais de scolarité très élevé et en même temps

À l’inverse, les formations intensives et axées sur la pratique, comme notre bootcamp pour devenir Data Scientist, vous plongent directement dans des conditions réelles. Vous travaillez sur des cas concrets, en utilisant les mêmes outils que ceux employés en entreprise : Databricks, Python, SQL… L’objectif ? Que vous puissiez développer en seulement quelques mois les compétences indispensables pour intégrer le marché du travail. Et en prime, vous pourrez également obtenir un diplôme de niveau bac+4 ou bac+5 reconnu par l’État.

6. Existe-t-il vraiment une différence entre Data Scientist et Data Engineer ?

Les métiers de Data Scientist et de Data Engineer sont différents mais complémentaires ! En pratique, le Data Engineer intervient en amont pour rendre le travail du Data Scientist possible :

• Le Data Engineer est chargé de construire et maintenir les infrastructures pour collecter, stocker et traiter les données. C'est lui qui rend la donnée facilement accessible et donc exploitable par les autres métiers de la Data, comme celui de Data Scientist !  
• Le Data Scientist analyse ces données pour en extraire des insights et aider à la prise de décision stratégique, apportant une perspective business. Contrairement au Data Analyst, qui produit des rapports et visualisations à partir des données existantes, le Data Scientist développe des modèles prédictifs et explore de nouvelles approches analytiques.

Pour illustrer cela, imaginez un restaurant. Le Data Engineer serait celui qui s’occuperait de mettre en place la cuisine, les outils, et qui s’assurerait du bon approvisionnement des ingrédients, pour que le Data Scientist, ici le chef, puisse cuisiner ses plats et proposer la meilleure expérience possible à ses clients.

En bref, retenez que :

• Sans Data Engineer, le Data Scientist n’a pas de données propres et accessibles pour travailler.  
• Sans Data Scientist, les données restent brutes et inutilisables.

7. Est-il possible de se reconvertir en Data Science sans expérience préalable ?

Oui, il est tout à fait possible de vous reconvertir dans la Data Science, même si vous n’avez pas d’expérience préalable dans ce domaine ! Mais pour cela, vous devrez bien entendu suivre une formation reconnue !

Le problème, c’est que les cursus universitaires classiques pour devenir Data Scientist sont plutôt difficiles d’accès pour les profils en reconversion. Pour être accepté dans un master en Data Science, vous devrez être en possession d’une licence liée à ce domaine. Or, obtenir tous ces diplômes demande un investissement temporel important, puisqu’il peut aller jusqu’à 5 ans ! Un temps précieux et que vous n’avez pas forcément devant vous si vous souhaitez pouvoir exercer rapidement.

Mais une alternative existe : les bootcamps spécialisés en Data Science ! Contrairement aux formations académiques classiques, ils sont intensifs, axés sur la pratique et vous permettent d’être opérationnel rapidement. Et chez Jedha, nous avons justement mis au point un parcours progressif, idéal si vous souhaitez travailler dans la Data Science même sans expérience préalable :

• Commencez par notre formation en Data pour débutant (75 h) afin d’acquérir des bases solides et de vous initier aux enjeux du monde des données.  
• Continuez avec notre formation pour devenir Data Scientist (450 h) qui vous permettra de bénéficier d’un apprentissage immersif et axé sur la pratique, à l'issue duquel vous saurez maîtriser les outils et techniques nécessaires pour trouver votre premier emploi.

8. Quelles sont les vraies perspectives de carrière pour un Data Scientist ?

S'il choisit d'approfondir ses compétences pour évoluer verticalement, un Data Scientist peut se tourner vers les rôles de :

• Data Engineer : il devient alors responsable de la conception et de la gestion des infrastructures de données.
• Machine Learning Engineer : il se spécialise dans le développement de modèles prédictifs et d'algorithmes de machine learning.
• Analytics Engineer : il devient un pont entre le Data Analyst, le Data Scientist et le Data Engineer, et s’assure que les données finales puissent aider à la prise de décision.

Avec l’expérience, un Data Scientist peut également évoluer verticalement et prétendre à des postes à plus fortes responsabilités, comme :

• Team Lead Data Science : il encadre alors une équipe de Data Scientists et pilote leurs projets.  
• Data Manager : il est responsable de la gouvernance des données au sein de son entreprise, et veille à ce qu’elles soient stockées, sécurisées et accessibles aux équipes qui en ont besoin, tout en garantissant leur conformité aux réglementations comme le RGPD.
• Chief Data Officer (CDO) : il dirige la stratégie Data au sein de son organisation et veille à la valorisation des actifs numériques.

9. Le rôle d’un Data Scientist est-il le même d’une entreprise à une autre ?

Peu importe votre métier, vous ne l’exercerez pas de la même manière d’une entreprise à une autre, et le monde de la Data ne fait pas exception. Dans le monde de l’entreprise, les intitulés de poste recouvrent souvent des réalités très différentes : il est donc essentiel de se fier au détail des missions plutôt qu’au seul titre du poste !

Vos missions pourront ainsi grandement varier du fait de la taille de votre entreprise :

• Dans une startup ou une PME, vous devrez être un véritable couteau suisse, réalisant à la fois des tâches de Data Science et de Data Engineering. Vous pourrez vous occuper aussi bien de la collecte et de l’analyse des données que du développement de modèles de Machine Learning. Vous devrez également collaborer avec les autres équipes métiers, souvent sans intermédiaire. Vous bénéficierez ainsi d’une grande autonomie et d’une vision d’ensemble sur la chaîne de la donnée.  
• Dans un grand groupe, vous évoluerez au sein d’une équipe structurée, composée notamment de Data Engineers et de Data Analysts, ce qui vous permettra de vous concentrer sur des missions plus spécialisées. Vous disposerez ainsi de moyens techniques avancés et pourrez travailler sur des projets d’ampleur, ce qui vous permettra de monter en compétences sur des domaines pointus.

Hormis la taille de votre entreprise, son secteur d’activité influencera également beaucoup vos missions. Par exemple :

• Dans la finance, vous réaliserez des modèles de prédiction des risques et de détection des fraudes.  
• Dans la santé, vous travaillerez sur l’analyse d’images médicales ou encore sur des modèles de personnalisation des traitements.  
• Dans le e-commerce, vous vous concentrerez sur les recommandations de produits ou la segmentation clients.  
• Dans l’industrie, vous devrez développer des modèles prédictifs pour optimiser les processus de production.

10. Faut-il avoir des softs skills pour devenir Data Scientist ?

Quand on pense « Data Scientist », on pense immédiatement aux langages informatiques à maîtriser, ou encore aux algorithmes et aux modèles de Machine Learning. Et pourtant, un bon Data Scientist ne peut se reposer uniquement sur ses compétences techniques. Parmi les soft skills qui l’aideront dans son métier, il doit notamment :

• Disposer d’un bon esprit analytique, pour pouvoir appréhender un problème sous tous ses angles afin de trouver la meilleure solution.  
• Savoir collaborer, sans quoi sa compréhension des besoins métier de ses collègues serait forcément limitée.  
• Être un problem-solver, car il doit pouvoir fournir des insights exploitables, et qui permettent de répondre à des problématiques business complexes.  
• Savoir s’adapter aux méthodes et aux contraintes qui s’imposent à lui, notamment en termes de données disponibles, de temps de calcul, ou encore d’intérêt business.  
• Être doté d’un bon esprit critique, car un modèle peut donner d’excellents résultats en théorie, mais est-il réellement pertinent pour l’entreprise ? Il doit ainsi savoir faire la part des choses, et accepter de se remettre en question.  
• Disposer d’un excellent sens de la communication, et savoir traduire des résultats complexes en insights clairs et facilement exploitables pour des profils non-techniques.  
• Être curieux, car il devra sans cesse tester, apprendre et s’adapter aux nouvelles technologies.

4 étapes pour devenir Data Scientist

Le métier de Data Scientist est passionnant, en constante évolution et riche en opportunités. Mais pour y accéder, vous devrez d’abord vous former. Pour cela :

1. Inscrivez-vous sur JULIE, notre plateforme pédagogique, où vous trouverez quelques cours gratuits en Data, et notamment sur Python et SQL, les langages à maîtriser absolument !  
2. Consultez notre syllabus pour découvrir nos formations en Data Science en détail.  
3. Venez nous rencontrer et nous poser vos questions lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne.  
4. Prenez rendez-vous avec notre équipe admission pour élaborer votre projet pédagogique et discuter des aides financières auxquelles vous pourriez être éligible.