Intelligence métier

scientifique des données

Aperçu

Devenez un scientifique des données et transformez des données brutes en informations précieuses pour éclairer les décisions stratégiques. Ce rôle clé est au cœur de l'innovation, permettant aux entreprises de mieux comprendre leurs clients et d'optimiser leurs opérations.

Résumé

En tant que scientifique des données, vous êtes responsable de l'identification, de l'interprétation et de la gestion de sources de données variées et volumineuses. Vous fusionnez ces données, assurez leur cohérence et créez des visualisations claires pour faciliter leur compréhension. Votre expertise consiste à établir des modèles mathématiques basés sur ces données, à communiquer vos découvertes à vos collègues et, si nécessaire, à un public non spécialisé, et à formuler des recommandations concrètes pour l'application de ces connaissances.

Principales responsabilités
  • • Identifier et collecter des données pertinentes provenant de sources diverses.
  • • Nettoyer, transformer et analyser des ensembles de données complexes.
  • • Développer et implémenter des modèles mathématiques et statistiques pour identifier des tendances et des prédictions.
82%
Résilience Score

Devenez un scientifique des données et transformez des données brutes en informations précieuses pour éclairer les décisions stratégiques. Ce rôle clé est au cœur de l'innovation, permettant aux entreprises de mieux comprendre leurs clients et d'optimiser leurs opérations.

Technologie numérique Licence ou équivalent 19% Exposition à l'IA
Commencer l'évaluation ADN de carrière
Vérification rapide de l'ajustement

scientifique des donnéespourrait-il vous convenir ?

Répondez à trois questions rapides. Il ne s’agit pas d’une évaluation complète : il s’agit d’un teaser pour vous aider à décider si vous souhaitez comparer votre profil.

Progrès0/3

Aimez-vous les tâches qui nécessitentPensée analytique?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentIntégrité?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentReconnaissance?

NexFuture

Perspective d'avenir pour scientifique des données

La perspective pour scientifique des données est exceptionnellement stable. Alors que les outils d'IA aideront aux tâches quotidiennes, le cœur de ce rôle repose sur le jugement humain, ce qui entraîne un score de résilience élevé de 81,8%.

Comment ces scores sont-ils calculés ?

L'Indice de Résilience (0–100) estime à quel point cette occupation est structurellement protégée de l'automatisation et des perturbations de l'IA, basé sur une analyse au niveau des tâches. Des scores plus élevés signifient plus de tâches nécessitant un jugement humain. L'Exposition à l'IA montre le pourcentage estimé d'heures de travail que les capacités actuelles de l'IA pourraient affecter. Ce sont des indicateurs structurels issus d'un modèle, pas des prédictions sur la sécurité de l'emploi individuelle.

Jouez le futur

Commentscientifique des donnéespourrait-il changer à mesure que l’adoption de l’IA se développe ?

Le jugement humain, la confiance et le contexte restent de puissants protecteurs pour ce rôle.

Une transformation importante au niveau des tâches est estimée dans 19 ans (vers 2045) selon le scénario « Attendu » sélectionné.
82%
Résilience
Risque d'automatisation
EXP26%
Avantage humain
MOAT79%
2026
2036
2050
Vitesse d’adoption de l’IA:

Comment l’IA peut changer ce rôle

Interprétation déterministe et basée sur un modèle des signaux de rôle actuels – pas une garantie de remplacement.

Propriété humaine 82% Propriété humaine
Ce qui dépend encore des gens

Ce rôle reste fortement dirigé par l'humain oùconstruire des systèmes de recommandationdépend de la confiance, des nuances et du jugement du monde réel.

L'avantage humain Pour rester en avance dans ce rôle, concentrez-vous sur catégorisation de l’information et exploration de données. Ces compétences centrées sur l'humain sont les plus difficiles à répliquer pour l'IA au cours des 20 prochaines années.
Aider 44% Aider
Où l’IA peut devenir copilote

L'IA est plus susceptible d'aider à des tâches de support telles quedévelopper des applications de traitement des données, la documentation, la recherche et la coordination des flux de travail.

Automatiser 19% Automatiser
Tâches les plus exposées à l’automatisation

La pression de l’automatisation semble sélective plutôt que large, le signal le plus fort provenant actuellement deIA générative.

Analyse détaillée

Signes vitaux, vecteurs d'IA et mégatendances

Afficher plus

Signes vitaux

Vecteurs d'exposition à l'IA

0-100%
IA générative 44,4%

Exposition à la génération de contenu, l'augmentation créative et les outils des grands modèles de langage

Logiciel cognitif 23,1%

Exposition à l'automatisation des flux de travail, aux logiciels d'aide à la décision et à la numérisation des processus

IA / Apprentissage automatique 8%

Exposition à l'analyse assistée par l'IA, la reconnaissance de modèles et les tâches de modélisation prédictive

Automatisation robotique et physique 0%

Exposition à l'automatisation physique, la robotique et le déplacement de tâches piloté par des capteurs

Signaux de mégatendance

0-100%
Changement démographique 90%
Changement spatial 31%
Transformation numérique 11%
Transition verte 6%
Pression réglementaire 3%
Changement géopolitique 0%

Scores issus du modèle. Indique une exposition structurelle aux mégatendances, non une demande directe.

Détails techniques
Méthodologie: NexFuture v2.0 Sources: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Mis à jour: mai 2026

NexFuture v2.0 combine les profils de capacités et d'activités d'O*NET avec les distributions de groupes de compétences d'ESCO et six signaux de mégatendances mondiaux. Les scores sont des estimations probabilistes, pas des garanties. Consulter le Livre blanc de la méthodologie NexFuture pour plus de détails.

Un jour de la vie

Ce que les gens dans ce rôle font généralement

Technologie numérique

Jour dans la vie

Une journée type en tant quescientifique des données

09
09:00 · Matin
construire des systèmes de recommandation
Construire des systèmes de recommandation basés sur de grands ensembles de données en utilisant des langages de programmation ou des outils informatiques pour créer une sous-classe de système de filtrage de l'information qui vise à prévoir la qualification ou la préférence qu’un utilisateur donne à un élément.
10
10:30 · En milieu de matinée
développer des applications de traitement des données
Créer un logiciel personnalisé pour le traitement des données en sélectionnant et en utilisant le langage de programmation informatique approprié pour qu’un système informatique puisse produire les résultats demandés sur la base des entrées attendues.
12
12:00 · Midi
concevoir un schéma de base de données
Élaborer un système de base de données en suivant les règles du système de gestion des bases de données relationnelles afin de créer un groupe logiquement organisé d’objets tels que des tableaux, des colonnes et des processus.
14
14:00 · Après-midi
créer des traitements de données
Utiliser des outils de TIC pour appliquer des processus mathématiques, algorithmiques ou autres processus de manipulation de données afin de créer des informations.
15
15:30 · Fin d'après-midi
gérer des systèmes de collecte de données
Élaborer et gérer les méthodes et les stratégies utilisées pour optimiser la qualité et l’efficacité statistique des données lors de la collecte des données, afin de garantir l’optimisation des données collectées en vue d’un traitement ultérieur.
17
17:00 · Conclusion
gérer les droits de propriété intellectuelle
Examiner les droits privés qui protègent les produits issus de la création intellectuelle contre les atteintes illicites.

L’ordre des tâches est illustratif. Les jours individuels varient.

Logiciels et technologies & Domaines de connaissances
Logiciels et technologies
Amazon RedshiftAngoss KnowledgeSEEKERApache HadoopApache PigApache SparkAptech Systems GAUSSAutomatic Forecasting Systems AutoboxC++Camfit Data Limited MicrofitCommon business oriented language COBOLCytel StatXactDataDescription DataDeskEconometric Software LIMDEPExtensible markup language XMLFormula translation/translator FORTRANGraphPad Software GraphPad PrismIBM DB2IBM SPSS AmosIBM SPSS AnswerTreeIBM SPSS Statistics
Domaines de connaissances
  • catégorisation de l’information

    Le processus consistant à classer des informations en catégories et à montrer les relations entre les données à des fins clairement définies.

  • exploration de données

    Le recours aux méthodes d’intelligence artificielle, à l’apprentissage machine, aux statistiques et aux bases de données pour extraire du contenu à partir d’un ensemble de données.

  • extraction de l’information

    Les techniques et les méthodes utilisées pour obtenir et extraire des informations provenant de documents et de sources numériques non structurés ou semi-structurés.

  • langage de requête Cadre de Description des Ressources

    Les langages de requête tels que SPARQL qui sont utilisés pour extraire et manipuler des données stockées au format du système RDF (Resource Description Framework).

  • langages de requête

    Le domaine des langages informatiques standardisés pour la récupération d’informations provenant d’une base de données et de documents contenant les informations nécessaires.

  • modèles de données

    Les techniques et les systèmes existants utilisés pour structurer les éléments de données et montrer les relations entre eux, ainsi que les méthodes d’interprétation des structures de données et des relations entre elles.

Compétences transversales
  • analyse empirique
  • analyse quantitative
  • éthique des données
Compétences essentielles
réaliser des études universitaires ou de marché
  • gérer des données interopérables et réutilisables faciles à trouver et accessibles

    Produire, décrire, stocker, conserver et (ré)utiliser des données scientifiques selon les principes FAIR (facile à trouver, accessible, interopérable et réutilisable), en rendant les données aussi ouvertes que possible et aussi fermées que nécessaire.

  • réaliser des recherches scientifiques

    Participer à la conception ou à la création de nouvelles connaissances en formulant des questions de recherche, en faisant des recherches, en améliorant ou en développant des concepts, des théories, des modèles, des techniques, des instruments, des logiciels ou des méthodes opérationnelles et en utilisant des méthodes et techniques scientifiques.

  • appliquer des principes d’éthique et d’intégrité scientifique de la recherche dans les activités de recherche

    Appliquer les principes éthiques fondamentaux et la législation à la recherche scientifique, y compris les questions d’intégrité de la recherche. Effectuer des recherches, les passer en revue ou en rendre compte afin d’éviter les mauvais comportements tels que la fabrication, la falsification et le plagiat.

  • promouvoir l’innovation ouverte dans la recherche

    Encourager les collaborations intégrées lorsque différentes parties prenantes créent conjointement des innovations à valeur partagée.

  • intégrer la dimension de genre dans la recherche

    Encourager les collaborations intégrées lorsque différentes parties prenantes créent conjointement des innovations à valeur partagée.

  • mener des recherches interdisciplinaires

    Mener des recherches au-delà des frontières disciplinaires et fonctionnelles.

gérer, collecter et stocker des données numériques
  • normaliser les données

    Réduire les données à leur forme de base précise (formes normales) afin d’obtenir des résultats tels que la minimisation de la dépendance, l’élimination de la redondance, l’augmentation de la cohérence.

  • utiliser des techniques de traitement des données

    Collecter, traiter et analyser des données et des informations pertinentes, stocker et mettre à jour correctement les données et représenter les chiffres et les données à l’aide de graphiques et de diagrammes statistiques.

  • créer des traitements de données

    Utiliser des outils de TIC pour appliquer des processus mathématiques, algorithmiques ou autres processus de manipulation de données afin de créer des informations.

  • utiliser des bases de données

    Utiliser des outils logiciels pour gérer et organiser des données dans un environnement structuré composé d’attributs, de tableaux et de liens, afin d’interroger et de modifier les données stockées.

  • effectuer un nettoyage de données

    Détecter et corriger les enregistrements corrompus de séries de données, veiller à ce que les données deviennent et restent structurées conformément aux lignes directrices.

  • mettre en œuvre des processus de qualité des données

    Appliquer des techniques d’analyse, de validation et de vérification de données afin de vérifier l’intégrité de la qualité des données.

faire de l’écriture technique ou académique
  • rédiger des documents scientifiques ou articles universitaires et des documents techniques

    Rédiger et éditer des textes scientifiques, universitaires ou techniques sur différents sujets.

  • diffuser des résultats à la communauté scientifique

    Rendre publics des résultats scientifiques par tout moyen approprié, notamment par des conférences, des ateliers, des colloques et des publications scientifiques.

  • publier des recherches universitaires

    Mener des recherches universitaires dans votre domaine d’expertise dans une université, un établissement d’enseignement supérieur ou par vous-même, et les publier dans des livres ou des revues universitaires dans le but de contribuer à votre domaine et d’obtenir une accréditation universitaire personnelle.

  • rédiger des publications scientifiques

    Présenter les hypothèses, les résultats et les conclusions de votre recherche scientifique dans votre domaine d’expertise dans le cadre d’une publication professionnelle.

programmer des systèmes informatiques
  • mettre au point des logiciels libres

    Exploiter et créer des logiciels libres. Connaître les principaux modèles de logiciels libres, les régimes d’octroi de licences et les pratiques de codage généralement adoptées dans le cadre de la création de logiciels libres.

  • construire des systèmes de recommandation

    Construire des systèmes de recommandation basés sur de grands ensembles de données en utilisant des langages de programmation ou des outils informatiques pour créer une sous-classe de système de filtrage de l'information qui vise à prévoir la qualification ou la préférence qu’un utilisateur donne à un élément.

  • développer des applications de traitement des données

    Créer un logiciel personnalisé pour le traitement des données en sélectionnant et en utilisant le langage de programmation informatique approprié pour qu’un système informatique puisse produire les résultats demandés sur la base des entrées attendues.

rassembler des informations à partir de sources physiques ou électroniques
  • traiter des échantillons de données

    Collecter et sélectionner un ensemble de données provenant d’une population par une procédure statistique ou autre.

  • collecter les données

    Collecter des données en concevant et en appliquant des méthodes de recherche et d’échantillonnage.

  • synthétiser des informations

    Lire, interpréter et résumer de manière critique des informations nouvelles et complexes provenant de sources diverses.

gérer des informations
  • gérer des données de recherche

    Produire et analyser des données scientifiques obtenues grâce à des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives. Stocker et tenir à jour les données dans des bases de données de recherche. Soutenir la réutilisation des données scientifiques et connaître les principes de gestion des données ouvertes.

  • gérer des systèmes de collecte de données

    Élaborer et gérer les méthodes et les stratégies utilisées pour optimiser la qualité et l’efficacité statistique des données lors de la collecte des données, afin de garantir l’optimisation des données collectées en vue d’un traitement ultérieur.

présenter des informations liées à la recherche ou à la technique
  • fournir une présentation visuelle des données

    Créer des représentations visuelles de données telles que des graphiques ou des diagrammes afin de faciliter la compréhension.

  • communiquer des résultats scientifiques

    Partager avec le grand public les conclusions et les découvertes récentes dans le domaine de la science, accroître la connaissance, la reconnaissance et la compréhension de la science par le public, promouvoir l’utilisation des résultats scientifiques dans la formation de l’opinion.

suivre l’évolution dans un domaine d’expertise
  • interpréter des données actuelles

    Analyser des données collectées auprès de sources telles que les données de marché, les documents scientifiques, les exigences et les questionnaires des clients qui sont actuels et à jour afin d’évaluer le développement et l’innovation dans des domaines d’expertise.

ADN de compétence

ADN de compétence

Traits de personnalité professionnelle et valeurs qui définissent ce rôle

Caractéristiques clés dont vous avez besoin
Pensée analytique Intégrité Reconnaissance Fiabilité Coopération Accomplissement Accomplissement/Effort Variété Adaptabilité/Flexibilité Tolérance au stress Maîtrise de soi Indépendance Innovation Leadership Souci des autres Orientation sociale
Principales récompenses auxquelles vous pouvez vous attendre
AccomplissementConditions de …ReconnaissanceRelationsSoutienIndépendance
Evolution de carrière

Perspectives de carrière et rôles similaires

Explorez les parcours de carrière typiques, les compétences adjacentes et les rôles similaires pour planifier votre prochaine transition.

Paysage de carrière

Quelle est la place descientifique des données?

Ce rôle
scientifique des données Ce rôle
Chemins de croissance

Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.

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Questions courantes

Questions fréquemment posées

Quelles compétences techniques sont essentielles pour un scientifique des données ?
Une solide maîtrise des outils d'analyse de données (Python, R, SQL), des techniques de modélisation statistique et d'apprentissage automatique (machine learning) est indispensable. La capacité à travailler avec de grandes bases de données et à créer des visualisations claires est également cruciale.
Comment l'expérience en communication est-elle importante dans ce rôle ?
La capacité à expliquer des concepts techniques complexes à un public non spécialisé est primordiale. Vous devrez présenter vos analyses de manière claire et concise, et traduire les données en recommandations actionnables pour les décideurs.
Quelles sont les perspectives d'emploi pour les scientifiques des données en France ?
La demande pour les scientifiques des données est forte et continue de croître dans de nombreux secteurs. Les entreprises recherchent activement des professionnels capables d'exploiter la puissance des données pour améliorer leurs performances et innover.