Fiche ROME M1405
Data scientist
Le Data scientist introduit des techniques de Data Science et Intelligence Artificielle pour résoudre des problématiques métier, prendre des décisions et ou automatiser des opérations. Transforme des données brutes en informations exploitables et structure ces données Développe des algorithmes d'apprentissage selon les besoins des équipes métiers Coordonne le développement, les tests de résultats et améliore la solution sur sa durée de vie
Intitulés de postes
0
Appellations du ROME
Diplômes qui y préparent
0
Fiches RNCP des diplômes nationaux
Demandeurs d'emploi du domaine (2026-T3)
19 400
▲ +4,9 %Organisation et études
Salaire médian à 30 mois
—
Aucun diplôme rattaché ne publie de salaire
Intitulés de postes
Appellations officielles rattachées à ce métier.
Donnée non disponible
Demandeurs d'emploi du domaine
Organisation et études · France métropolitaine, données brutes trimestrielles.
Personnes qui recherchent un emploi dans ce domaine de métiers, tous niveaux de diplôme. Détail du domaine
Diplômes qui y préparent
Diplômes nationaux dont la fiche RNCP cite ce métier, avec leur salaire médian France entière à 30 mois. Débouché visé, pas emploi observé.
Aucun diplôme national du supérieur rattaché (les titres professionnels et diplômes d'école ne sont pas couverts).
Accès et compétences
Conditions d'accès. Ce métier est accessible avec un niveau Bac + 5 et plus dans les secteurs des mathématiques (modélisation de données), de l'économétrie, de l'intelligence artificielle ou de l'exploitation de données massives (Big Data). Certains postes sont accessibles à des débutants, mais les profils d'au moins trois années d'expérience sont privilégiés afin d'embaucher un profil complet (maîtrise des statistiques et de l'informatique).
Savoir-faire (35)
- Adapter les outils de traitement statistique de données
- Analyser des données pour prendre des décisions stratégiques
- Analyser et prévenir les risques
- Analyser et traiter l'information à des fins d'anticipation
- Animer une démarche agile et innovante
- Animer, coordonner une équipe
- Argumenter et anticiper les objections
- Assurer le suivi de la qualité des données
- Concevoir des modèles de détection des insights consommateurs
- Concevoir des modèles théoriques (calcul, simulation, modélisation)
- Conduire des travaux d'études et de recherche
- Coordonner des projets d'intelligence économique
- Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'information
- Définir les solutions de stockage et de structuration des données
- Déterminer l'opportunité de l'intégration d'outils d'intelligence artificielle et de data science dans le modèle d'affaires
- Etablir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives
- Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
- Faire remonter les besoins clients en interne pour adapter l'offre aux enjeux émergents
- Gérer des données massives
- Lire et interpréter des données et documents techniques, au besoin en anglais
- Manager la connaissance
- Mettre en place des outils d'aide à la décision
- Mobiliser des données massives pour éclairer les prises de décisions
- Optimiser des algorithmes, une application informatique et mettre en oeuvre leur développement
- Paramétrer un logiciel, un outil, un système numérique
- Piloter les étapes d'un projet agile et innovant
- Procéder aux phases de tests et de recettes des applications développées
- Réaliser des enquêtes statistiques selon les résultats issus des solutions de Data Science
- Réaliser un modèle de prévision
- Réaliser une analyse ou modélisation statistique de données
- Rédiger les volets IA et Data Science d'une proposition commerciale de développement de solution
- Structurer, synthétiser des informations
- Traduire les demandes de l'entreprise en solutions techniques
- Utiliser des logiciels spécifiques
- Utiliser l'anglais dans un contexte professionnel
Savoir-être professionnels (5)
- Avoir l'esprit d'équipe
- Etre force de proposition
- Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie
- Faire preuve de curiosité, d'ouverture d'esprit
- Faire preuve de rigueur et de précision
Savoirs (24)
- Analyse de données expérimentales
- Application des méthodes de machine learning dans BI
- Big data Analytics
- DRT modélisation calcul scientifique statistique et informatique
- Data engineer
- Economie du développement durable
- Gestion budgétaire
- Gestion de la relation client (CRM)
- Java
- Langage C++
- Langages de programmation informatique
- Logiciels de gestion de base de données
- Mastère spécialisé expert en sciences des données
- Modélisation et simulation
- Modélisation statistique
- Modélisation économique
- Méthodes de prospective
- Programmation en Python
- Système d'exploitation Unix
- Système d'exploitation Windows
- Système de Gestion de Bases de Données (SGBD)
- Technologies HADOOP
- Utilisation d'outils Business Intelligence (BI) - Informatique décisionnelle
- Utilisation de logiciels d'analyse statistique
Source : Répertoire opérationnel des métiers et des emplois (ROME) (France Travail), v62.