Les études pour devenir Data scientist : formations et diplômes

Le métier de data scientist figure aujourd’hui parmi les profils les plus recherchés par les entreprises, tous secteurs confondus. Savoir analyser des volumes massifs de données, en extraire du sens et éclairer des décisions stratégiques est devenu une compétence rare, que les recruteurs s’arrachent.

Pour y accéder, les parcours de formation sont nombreux : écoles d’ingénieurs, universités, mastères spécialisés, formations en alternance ou certifications professionnelles. Chaque voie présente ses propres exigences, ses débouchés et ses avantages selon le profil et les ambitions de chacun.

France Apprentissage fait le point sur les études qui mènent au métier de data scientist, des diplômes reconnus aux formations les plus adaptées au marché du travail.

Les premières marches vers la data science (du Bac+2 au Bac+3)

Algorithmique, programmation, logique, algèbre linéaire : voilà les fondations solides sur lesquelles tout futur data scientist doit s’appuyer avant de prétendre analyser des millions de données. Selon terminales.fr, le chemin commence souvent bien avant le master, dès les premières années post-bac.

Le BTS en informatique, formation de 2 ou 3 ans en algorithmes, constitue une porte d’entrée accessible et concrète.^[1] En deux ans, on y apprend les bases de la programmation, la logique formelle et l’algèbre, autant d’outils indispensables pour comprendre les données avant même de les exploiter.

Pour ceux qui visent plus loin dès le départ, le BUT Informatique (ex-DUT) offre en trois ans une montée en puissance progressive, avec de la programmation orientée objet, des statistiques descriptives et de la logique formelle. La Licence Informatique ou Mathématiques-Informatique suit la même logique : probabilités, Python, R, bases de données, tout ce qu’il faut pour ne pas arriver en master les mains vides.

Ces formations Bac+2 et Bac+3 ne sont pas des voies de garage : elles sont le socle technique sans lequel aucun master en data science ne tient vraiment la route.

Le Bac+5, le niveau incontournable pour exercer le métier (master ou école d’ingénieurs)

C’est ici que tout se joue. Comme le détaille terminales.fr dans son guide sur les formation et diplômes Data scientist, le niveau Bac+5 est aujourd’hui le standard minimum reconnu par les recruteurs pour accéder au poste de data scientist.^[2]

La voie universitaire propose énormément de masters particulièrement riche. Voici les principales mentions accessibles après un Bac+3 en mathématiques, ingénierie, statistiques ou informatique :

• Master mention mathématiques appliquées, statistique
• Master mention informatique, parcours Data Science / IA
• Master mention économétrie, statistiques
• Master mention mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (MIASHS)
• Master mention management des systèmes d’information
• Master mention mathématiques et applications
• Master Data Science (intitulé générique, accessible après un Bac+3)

Le Master Data Scientist, accessible après un Bac+3 en mathématiques ou informatique, se déroule en deux ans bien distincts : la première année pose les bases en mathématiques appliquées, programmation et business IA, tandis que la seconde approfondit et consolide l’ensemble de ces compétences.^[3] Un Master 1 de Data Analytics ou Data Science (Bac+4) est d’ailleurs souvent exigé comme prérequis pour intégrer ce parcours.

La voie école d’ingénieurs est tout aussi solide, avec des diplômes reconnus par la CTI (Commission des Titres d’Ingénieur) au niveau RNCP 7. Plusieurs établissements se distinguent :

Sans oublier les écoles de commerce : le diplôme du programme grande école de l’ESSEC ou un diplôme supérieur en management du marketing digital permettent également d’accéder à des fonctions data, notamment côté stratégie et gouvernance. D’après le guide de terminales.fr, un ingénieur en science des données spécialisé en infrastructure data ou en apprentissage automatique représente aujourd’hui l’un des profils les plus recherchés sur le marché.

À la clé, côté rémunération, les chiffres parlent d’eux-mêmes : avec un Bac+5 en data science, le salaire oscille entre 2.700 € et 6.000 € brut mensuel selon le profil et l’expérience.^[1]

Le doctorat Bac+8, pour ceux qui visent l’excellence (recherche et postes stratégiques)

Ambitieux, passionné par la recherche, désireux de repousser les frontières de la modélisation des données : le doctorat est fait pour vous. Comme le souligne terminales.fr, ce niveau d’études ouvre des portes que le Bac+5 ne peut tout simplement pas atteindre.

Concrètement, un doctorat en informatique, en mathématiques, en statistiques ou en modélisation des données représente trois années supplémentaires passées en laboratoire de recherche, après un master.^[4] On parle donc d’un parcours total de Bac+8, exigeant mais extraordinairement valorisant.

Les débouchés visés sont précis :

• Postes de recherche académique (enseignant-chercheur, chercheur en laboratoire public ou privé)
• Chief Data Officer (CDO) dans de grandes organisations
• Rôles d’expert senior en modélisation ou en apprentissage automatique avancé
• Directions R&D dans des entreprises technologiques de premier plan

Un diplôme d’école d’ingénieurs avec des spécialisations en statistiques ou informatiques peut également mener à ce niveau Bac+8, notamment via une thèse CIFRE en partenariat avec une entreprise. D’après terminales.fr, c’est souvent la voie choisie par ceux qui veulent allier recherche de pointe et impact industriel concret.

Pour aller plus loin : [1] www.letudiant.fr  ·  [2] www.onisep.fr  ·  [3] www.cidj.com  ·  [4] www.apec.fr

Alternance et certifications : les raccourcis malins pour entrer dans la data (sans repartir de zéro)

Parmi les profils qui séduisent les recruteurs aujourd’hui, ceux qui combinent une formation académique solide avec une expérience terrain concrète tirent clairement leur épingle du jeu. L’alternance en data science, qu’elle soit intégrée dans un master ou proposée par une école d’ingénieurs, permet de financer ses études tout en construisant un portfolio réel dès la deuxième ou troisième année de formation. Certaines entreprises comme Capgemini, Société Générale ou BNP Paribas recrutent régulièrement des alternants data sur des missions de traitement de données, de modélisation ou de visualisation, avec des contrats d’apprentissage qui durent en général un à deux ans.

Un contrat d'apprentissage en data science, c'est souvent le meilleur moyen de transformer un diplôme en offre d'embauche directe à la sortie.

Ce qu’on oublie souvent de dire, c’est que les certifications professionnelles reconnues au RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles) constituent une alternative sérieuse pour les reconversions ou les profils atypiques. Contrairement à un master classique, elles ciblent des compétences précises et s’obtiennent en quelques mois, parfois en formation continue ou à distance. Voici quelques exemples de certifications qui correspondent à des niveaux reconnus :

• Titre professionnel « Développeur en intelligence artificielle » (niveau 6, Bac+3)
• Certification « Data Analyst » ou « Data Scientist » délivrée par des organismes comme OpenClassrooms ou DataScientest (niveau 6 ou 7 selon le parcours)
• Certificat de spécialisation en machine learning proposé par certaines universités en formation continue
• Certifications éditeurs reconnues : Google Professional Data Engineer, Microsoft Azure Data Scientist Associate

Attention cependant : une certification éditeur seule ne remplace pas un diplôme d’État aux yeux de la majorité des recruteurs pour un poste de data scientist senior. Elle vient compléter un parcours, pas le remplacer. Sachant cela, mieux vaut l’intégrer dans une stratégie globale de montée en compétences, en parallèle d’une formation diplômante ou d’une première expérience professionnelle.

Se former à la data science : choisir la bonne voie (sans se perdre dans les options)

Commençons par le plus séduisant : les MOOC gratuits. IBM, FunMOOC, Codecademy, ces plateformes sont franchement utiles pour poser les bases, tester sa curiosité et comprendre de quoi on parle. Mais soyons directs : elles ne remplaceront jamais un diplôme de niveau bac +5 si vous visez un poste confirmé. C’est un bon point de départ, pas une ligne d’arrivée.

Du côté des formations académiques, Paris-Dauphine s’impose comme une référence sérieuse avec ses masters spécialisés, l’IASD (Intelligence Artificielle et Sciences des Données) et l’ISF, sans oublier le Master MIAGE, qui offre un chemin solide vers la data science. Pour le premier cycle, une licence en économie quantitative peut aussi constituer une base pertinente, notamment pour ceux qui arrivent par la voie des chiffres et de la modélisation.

Intensité, pratique, employabilité rapide, compétences ciblées : voilà ce que promettent les bootcamps comme DataBird, Liora ou Jedha. Ces formations courtes couvrent des sujets très concrets, MLOps, NLP (traitement du langage naturel), data engineering, environnements cloud, autant de compétences que le marché réclame activement en ce moment.

Comment devenir data scientist ? – datascientest.com