Salaire Data scientist : combien perçoit-il en 2023 ?

Les données sont devenues primordiales pour les entreprises de toutes les industries. Ces dernières souhaitent désormais s’en remettre à des spécialistes capables non seulement d’analyser les informations, mais aussi de faire preuve de créativité pour générer du profit à partir du Big Data. Ce champ d’action place le data scientist parmi les métiers de développeur les mieux rémunérés au monde. Ce métier est de plus en plus couplé avec les avancées de l’intelligence artificielle. Alors, combien gagne un data scientist ?

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Avec l’essor des nouvelles technologies, les entreprises ont accès à des milliards de données en provenance des applications, des réseaux sociaux, d’internet ou encore des smartphones. Vous l’aurez compris, le marché de la donnée occupe actuellement une place majeure dans le cœur de notre économie. Pour aider ces entreprises à les exploiter correctement et à en retirer le maximum de bénéfices, le data scientist va traiter ces immenses quantités de données.

Il se charge alors d’en révéler toute la valeur grâce au traitement et à l’analyse. Dans certains cas, les données récoltées ne sont pas encore exploitables et nécessitent un nettoyage : il faut procéder au data cleaning. Grâce à ce travail effectué en amont, l’entreprise concernée pourra prendre des décisions et in-fine élaborer une stratégie cohérente pour ses activités, en fonction des résultats. Aujourd’hui, un data scientist peut travailler dans tous les secteurs d’activité : finances, IoT (objets connectés à internet), agriculture, écologie, énergie, assurance etc.

La maitrise des langages de programmation (Python, R, SQL et Spark) est une notion fondamentale du travail technique pour un data scientist. Couplé avec cela, les recruteurs montrent un intérêt pour les profils rigoureux et autonomes, mais aussi pour ceux qui font preuve d’ouverture d’esprit en maîtrisant d’autres soft skills (curiosité, personnalité passionnée, bon esprit d’équipe).

Son activité dépendra du contexte d’exercice : élaboration d’algorithmes prédictifs et prévention des risques en finance ou assurance, interrogation de bases de données et reporting pour le service marketing d’une entreprise, ou plutôt méthodologie et statistiques en tant que consultant.

Le quotidien d’un data scientist

Le quotidien d’un Data Scientist s’étend bien au-delà de la simple analyse de données. En effet, chaque journée est ponctuée de diverses responsabilités, notamment la participation à des réunions de suivi de projets, la rédaction méticuleuse de rapports détaillés et l’accomplissement d’activités variées qui exigent polyvalence et adaptabilité. Cela témoigne du rôle multidimensionnel de ce professionnel qui, bien que spécialisé dans la manipulation des données, doit également exceller dans la gestion de projets pour assurer le succès global de ses missions.

Un aspect essentiel de la vie professionnelle d’un Data Scientist est sa réactivité aux e-mails, pour maintenir une dynamique de travail efficace. Cette capacité à répondre rapidement aux sollicitations contribue à éteindre les éventuels « feux » qui peuvent surgir au cours de la journée. Cela garantit ainsi la fluidité des opérations et la résolution rapide des problèmes. Il faut donc trouver l’équilibre entre la gestion proactive des tâches quotidiennes et la réactivité aux besoins urgents. Mais malgré un emploi du temps souvent chargé, l’importance d’une hygiène de vie équilibrée reste très importante et à ne pas négliger !

Comment devenir Data Scientist, quelle formation en data science ?

Selon l’Étudiant, il est conseillé de préparer un diplôme en 2 ou 3 ans pour développer une culture informatique en algorithmes, programmation, logique et algèbre. Dans ce sens, plusieurs mastères spécialisés concernent la data : mastère spécialisé Big Data (gestion et analyse des données massives), mastère spécialisé Manager l’innovation et développement d’activité, master Systèmes décisionnels (architecture, exploration de données et optimisation). En outre, un doctorat en informatique, mathématiques, statistiques ou en modélisation des données prépare à l’approche expérimentale et à la recherche. Par ailleurs, notez que la part des professionnels spécialisés en data science titulaire d’un doctorat est passée de 43 % en 2020 à 48 % en 2021.

Ensuite, il faudra compléter au minimum par une formation en Bac+5. Il existe des écoles d’ingénieurs avec des filières mathématiques appliquées ou statistiques, ainsi que des formations en Big Data : CentraleSupelec, l’École polytechnique, Télécom Paris, le CNAM, l’ENSIMAG (Grenoble), Paris-Sorbonne, HEC Paris, IUT de Paris etc. Il existe aussi des formations Bac+6 comme par exemple l’International Program Big Data et Data Science à l’école des Mines de Nancy. Par ailleurs il est possible de s’inscrire à des formations en data science en ligne pour devenir Data Scientist : Jedha comme Openclassroom proposent de maîtriser la Data Science en quelques mois et d’obtenir un diplôme de niveau master.

Quel salaire pour un data scientist ?

Avant toute chose, il faut savoir que le data scientist fait partie des développeurs les mieux payés au monde en 2021 d’après Maddyness. Et ce n’est pas un hasard, car la demande des entreprises pour ce type de métier ne cesse d’accroître !

1. Les architectes logiciels (61 500 euros/an)
2. Les data scientists (46 000 euros/an)
3. Les DevOps (44 600 euros/an)
4. Les ingénieurs logiciel embarqué (41 200 euros/an)
5. Les développeurs Back-end (40 000 euros/an)
6. Les développeurs de jeux vidéo (37 600 euros/an)
7. Les développeurs Full-Stack (37 000 euros/an)
8. Les développeurs mobile (35 300 euros/an)
9. Les testeurs (30 000 euros/an)
10. Les développeurs Front-end (29 000 euros/an)

Le salaire à l’année varie fortement en fonction de plusieurs critères (montants proposés ci-dessous sont par fourchettes) :

• L’expérience : En France, un data scientist junior (0 à 2 ans d’expérience) percevra en moyenne entre 45 000 et 55 000 euros bruts par an et pourra atteindre les 100 000 euros après 5 ans d’expérience s’il exerce en région parisienne. Les entreprises françaises offrant les meilleurs salaires sont Axa, la BNP Paribas, Criteo, Deezer, Renault ou encore Carrefour.

• Le pays : Aux Etats-Unis, la rémunération annuelle d’un data scientist peut varier entre 100 000 et 150 000 $ brut. Néanmoins, elle sera plus ou moins élevée en fonction des États et de la demande. De plus, le coût de la vie est plus cher chez les Américains que dans certains pays en Europe.

• Le secteur d’activités : L’industrie qui recrute le plus est la technologie (20 % des data scientists), suivie par les services financiers (11 %), mais elle a subi une baisse significative de 41 % entre 2017 et 2021. Cela est du au fait que la recherche en data science s’est tournée vers des secteurs plus plus traditionnels (éducation, ressources naturelles…). Néanmoins, le salaire dans la « Tech » reste globalement plus élevé. En effet, il est en moyenne de 152 856 $ chez Google, 145 974 $ chez Apple, 135 360 $ chez Twitter, 134 715 $ chez Facebook, 123 909 $ chez PayPal, 127 852 $ chez Airbnb, et 123 328 $ chez Microsoft.

• Les compétences : Savoir maîtriser le Machine Learning (un ensemble de méthodes de calcul s’appuyant sur l’expérience pour améliorer les performances des ordinateurs) peut jouer sur la valorisation du salaire. Les profils ne sachant coder qu’en langage Python, par exemple, seront moins rémunérés la plupart du temps.

Il est entendu que, les chiffres énoncés précédemment peuvent différer en fonction des offres présentes sur Internet. Le contenu de cet article vise à informer sur les bases de salaires du data scientist mais ne se veut pas exhaustif.

Salaire Data Scientist à Paris vs en Province

À noter également : à Paris, épicentre économique et technologique en France, les data scientists bénéficient généralement de salaires plus élevés comparés à leurs homologues en province. Cette différence, d’environ 15%, s’explique en grande partie par la forte demande de professionnels de la data science dans la région parisienne et le coût de la vie plus élevé dans la capitale. En province, bien que le marché de l’emploi dans le domaine de la data science soit en expansion, les salaires ont tendance à être tout de même moins élevés. Bien que le salaire reste un critère essentiel, il convient également d’examiner d’autres aspects tels que le coût de la vie, les perspectives de carrière et la qualité de vie globale offerte par une région.

Comment optimiser son salaire de Data Scientist ?

Pour maximiser votre salaire en tant que data scientist, l’optimisation de votre profil LinkedIn représente une étape importante, car en consacrant du temps à soigner ce dernier et en mettant en lumière vos réalisations et compétences clés, vous attirerez l’attention des recruteurs et des entreprises qui recherchent des experts en data science.

En parallèle, maintenez une veille constante sur les évolutions du domaine. Suivez des formations, obtenez des certifications pertinentes et adaptez vos compétences aux tendances émergentes de la data science. Une expertise constamment actualisée renforce votre attractivité sur le marché et peut justifier un salaire plus élevé. Participez également à des événements en data science, des conférences et des forums en ligne. Établissez des liens avec d’autres professionnels de la data science, partagez vos connaissances et développez ainsi votre réseau professionnel : cela permet de travailler votre personal branding auprès des entreprises.

Enfin, préparez-vous à la négociation lors de vos entretiens d’embauche. Soyez prêt à justifier votre salaire en fonction de votre expertise, de votre expérience et des responsabilités du poste. Effectuez des recherches sur les salaires du secteur et proposez une rémunération qui reflète la valeur que vous apportez. En intégrant ces conseils dans votre approche, vous optimiserez votre salaire en tant que data scientist tout en consolidant votre position sur le marché de l’emploi.

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Nos experts-chercheurs en Big Data vous assistent dans la mise en place d’une stratégie concernant l’exploitation des données de votre organisation pour créer de la valeur et rester compétitifs dans une économie mondialisée de la donnée. Pour Aurélie Vattier Delaunay, responsable du recrutement « bénéficier des services d’un cabinet spécialisé permet de trouver un profil qui correspond vraiment à votre projet. Nous proposons un accompagnement sur mesure et nous engageons à trouver rapidement et durablement le profil idéal à intégrer à votre équipe ! »

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Par Léo Olivieri, journaliste web et responsable de la newsletter Back To Science chez Okay Doc.

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