À l’ère de la transformation numérique, le métier de data scientist est devenu une pierre angulaire pour les entreprises en France, qui s’appuient sur l’analyse des données pour guider leurs décisions stratégiques. Engager une reconversion professionnelle pour embrasser ce rôle exigeant représente une excellente opportunité de se repositionner sur le marché du travail. Ce parcours demande non seulement une mise à jour des compétences techniques, mais aussi une adaptation à un environnement en constante évolution. Cet article explore le métier de data scientist, les voies de formation, les secteurs d’activité florissants et le rôle crucial d’un bilan de compétences dans cette transition professionnelle.
1. Le métier de data scientist : au cœur de la révolution des données
Le data scientist est bien plus qu’un analyste. Il s’agit d’un véritable explorateur et interprète de données. Ses tâches se déploient sur plusieurs axes :
- Analyse prédictive : Utiliser des méthodes statistiques avancées pour prévoir les tendances futures.
- Machine learning : Développer des modèles qui apprennent des données historiques et améliorent la prise de décision.
- Deep learning : Travailler avec des réseaux de neurones pour traiter des données à grande échelle, notamment des images et du texte.
- Data engineering : Préparer et structurer les architectures de données pour permettre une analyse efficace.
- Data storytelling : Communiquer des résultats complexes de manière compréhensible pour influencer les décisions stratégiques.
- Recherche et développement : Innover en créant de nouvelles méthodologies et technologies pour rester à la pointe du domaine.
En France, la rémunération d’un data scientist reflète l’importance stratégique et l’expertise technique de ce rôle. Ainsi, les salaires des débutants peuvent se situer parmi les plus élevés dans le secteur IT. En outre, ils augmentent avec l’expérience et la spécialisation.
2. De la formation à la pratique : le chemin vers la data science
Pour les professionnels en reconversion, la France offre un écosystème riche en formations dédiées à la data science :
- Universités et Grandes Écoles : Proposent des cursus intégrés allant de la licence au doctorat, avec des spécialisations en data science, intelligence artificielle ou big data.
- Formations professionnelles continues : Des instituts spécialisés proposent des formations pour les professionnels souhaitant mettre à jour leurs compétences ou se reconvertir.
- Bootcamps intensifs : Ces programmes offrent une plongée rapide et intense dans le monde de la data science, privilégiant la pratique et l’immersion professionnelle.
- Ateliers et séminaires : Ils permettent de se familiariser avec des outils spécifiques ou des problématiques précises de la data science.
3. Un data scientist dans tous les secteurs
En France, les data scientists sont sollicités dans divers domaines :
- Industrie et production : Pour optimiser les processus de production et réduire les coûts.
- Secteur public et gouvernemental : Pour analyser les données démographiques, économiques et sociales en vue d’améliorer les services publics.
- Technologie et start-ups : Pour innover dans le développement de produits et services numériques.
- Énergie et environnement : Pour modéliser les consommations énergétiques et soutenir la transition écologique.
- Recherche et enseignement : Pour contribuer au progrès scientifique et à la formation de la prochaine génération de data scientists.
4. Le bilan de compétences ORIENTACTION : le premier pas vers une reconversion réussie
Le bilan de compétences est un outil essentiel pour toute reconversion, particulièrement dans un domaine aussi pointu que la data science. ORIENTACTION, leader français du secteur, propose ainsi des bilans personnalisés de haute qualité pour :
- Évaluer les compétences actuelles : Identifier les forces et les domaines d’amélioration par rapport aux exigences du métier de data scientist.
- Définir un parcours de formation : Conseiller sur les meilleures voies de formation en fonction du profil et des aspirations professionnelles.
- Planifier une transition en douceur : Aider à structurer les étapes de la reconversion pour un passage efficace et sans heurt vers le nouveau rôle.
Conclusion
Se reconvertir en tant que data scientist est une démarche ambitieuse qui peut ouvrir de nombreuses portes en France, pays à la pointe de l’innovation numérique. Les données sont omniprésentes et leur analyse est cruciale pour la croissance et le succès des entreprises dans tous les secteurs. Avec une bonne préparation, les formations adéquates et un accompagnement professionnel, comme celui proposé par ORIENTACTION, le passage vers une carrière en data science peut marquer le début d’une nouvelle étape professionnelle à la fois lucrative et passionnante.
Auteur : Dr Emeric Lebreton, cofondateur et dirigeant du groupe ORIENTACTION (08/11/2023)
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