Salaire Data Scientist en 2025
Conçoit des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes business complexes.
Salaire moyen en France
58 000 €
/an brut
Fourchette salariale
Salaire par niveau d'expérience
Salaire par région
| Région | Salaire moyen | vs. National |
|---|---|---|
| ★ Île-de-France | 67 860 € | +17% |
| Auvergne-Rhône-Alpes | 55 680 € | -4% |
| Provence-Alpes-Côte d'Azur | 53 940 € | -7% |
| Nouvelle-Aquitaine | 52 200 € | -10% |
| Occitanie | 51 040 € | -12% |
| Moyenne nationale | 58 000 € | référence |
Description du métier
Le Data Scientist est un expert de la donnée dont la mission principale est d'extraire de la valeur à partir de grands volumes d'informations (Big Data). À la croisée des mathématiques, de la statistique et de l'informatique, il élabore des modèles prédictifs et des algorithmes de machine learning pour résoudre des problématiques business complexes et anticiper les tendances du marché.
Au quotidien, son travail consiste à collecter, nettoyer et structurer les données brutes, qui constituent souvent la majeure partie de son temps, avant de procéder à l'analyse proprement dite. Il développe ensuite des modèles d'intelligence artificielle pour identifier des corrélations ou prédire des comportements futurs. Une partie cruciale de son rôle est la restitution des résultats : il doit vulgariser ses découvertes techniques pour les rendre intelligibles aux décideurs non-experts.
Ce métier est très recherché dans une multitude de secteurs allant de la finance à la santé, en passant par le e-commerce et l'industrie. Que ce soit au sein d'une start-up innovante ou d'un grand groupe du CAC 40, le Data Scientist joue un rôle pivot dans la stratégie d'entreprise, nécessitant une veille technologique permanente face à l'évolution rapide des outils d'IA.
Évolution de carrière
- Lead Data Scientist (après 3-5 ans d'expérience)
- Chief Data Officer (CDO)
- Data Architect
- Machine Learning Engineer (spécialisation technique)
Formations recommandées
- Diplôme d'Ingénieur (Grandes Écoles) avec spécialisation Big Data/IA
- Master universitaire en Mathématiques Appliquées, Statistiques ou Informatique
- Mastère Spécialisé (Bac+6) en Data Science ou Intelligence Artificielle
- Master MIAGE parcours Systèmes d'Information et Aide à la Décision
Compétences clés
Avantages et inconvénients
Avantages
- Rémunération attractive, souvent supérieure à la moyenne du marché IT
- Diversité des missions et défi intellectuel constant
- Forte employabilité et nombreuses opportunités de carrière
- Impact stratégique direct sur les décisions de l'entreprise
Inconvénients
- Temps important consacré au nettoyage des données (data cleaning) souvent fastidieux
- Nécessité d'une veille technologique permanente pour ne pas devenir obsolète
- Pression liée aux attentes de résultats parfois irréalistes des entreprises