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Fichier métier

Data scientist

Le Data Scientist est un professionnel qui utilise des techniques scientifiques pour extraire des connaissances ou des informations à partir de données structurées ou non structurées. Il est chargé de transformer les données brutes en informations pertinentes pour aider à la prise de décision.

Secteur d'activité

Études et prospectives socio-économiques

Code ROME - M1403

Niveau d'étude

Master

–

78 %

CDI

Pôle Emploi

62 %

Hommes

Pôle Emploi

Salaire débutant

760 €

Brut mensuel

Demandeurs d'emploi

9 910

Pôle Emploi

Offfes d'emploi

205

Pôle Emploi

Volume d'embauche

NA

Emplois par an

Répartition par âge

- de 25 ans
11 %
25 - 49 ans
81 %
+ de 50 ans
8 %

Compétences et qualités

  • Compétences en mathématiques et statistiques
  • Maîtrise des langages de programmation comme Python, R ou Java
  • Connaissance des bases de données SQL et NoSQL
  • Maîtrise des outils de visualisation de données
  • Compétences en machine learning et intelligence artificielle
  • Capacité à résoudre des problèmes complexes
  • Compétences en communication pour expliquer les résultats de l'analyse de données

Salaire

Le salaire moyen d'un Data Scientist en France est d'environ 45 000 à 70 000 euros par an, selon l'expérience et la localisation.

Salaire brut à l’embauche
760 €
9 K€ (annuel)
Salaire brut moyen
3 477 €
42 K€ (annuel)
Salaire brut médian
3 500 €
42 K€ (annuel)
Salaire max
7 500 €
90 K€ (annuel)

Études / Formation

  • Master ou doctorat en statistiques, informatique, ingénierie de données ou domaine connexe
  • Des formations spécialisées en data science peuvent également être pertinentes

Avantages et inconvénients

  • Travail stimulant et varié
  • Fortes perspectives de carrière dans un domaine en pleine croissance
  • Possibilité de travailler dans de nombreux secteurs (finance, santé, marketing, etc.)
  • Rémunération attractive
  • Le travail peut être stressant en raison de la pression pour respecter les délais
  • Nécessité de se tenir constamment à jour avec les dernières technologies et méthodes d'analyse de données
  • Peut nécessiter de longues heures de travail

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