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Le métier de data scientist attire de plus en plus d’étudiants. Selon une étude menée par Statista, plus de 4 entreprises sur 10 en Europe déclaraient en 2024 avoir des projets d’intelligence artificielle reposant sur la collecte et l’analyse massive de données. Or, sans professionnels formés à la modélisation statistique, à la programmation et à la gestion de données, ces ambitions peinent à se concrétiser.
Mais quelle voie universitaire ou scolaire suivre pour exercer ce métier exigeant ? La réponse dépend du niveau d’entrée, de la spécialisation souhaitée et de l’objectif professionnel. Voici un tour d’horizon des parcours académiques les plus adaptés.
Parcours scientifique au lycée : une base solide
Le choix de filière se dessine dès le lycée. Pour viser le métier de data scientist, le baccalauréat général avec une spécialité en mathématiques est fortement recommandé. L’option « mathématiques expertes », souvent choisie en Terminale, permet de développer une aisance en algèbre linéaire, analyse et probabilités, des domaines omniprésents dans les modèles d’apprentissage automatique.
À cela s’ajoute idéalement une seconde spécialité orientée vers les sciences du numérique, comme « NSI » (Numérique et Sciences Informatiques), qui initie à la programmation orientée objet, aux structures de données et à l’algorithmique.
Classes préparatoires ou licence : deux voies distinctes
Après le bac, deux grandes orientations s’offrent aux étudiants :
Classes préparatoires scientifiques
La filière MPSI/MP (Maths-Physique puis Maths) est une option très complète pour ceux qui souhaitent viser les grandes écoles d’ingénieurs. Elle met l’accent sur les raisonnements mathématiques complexes, l’abstraction et la modélisation. Ce parcours est exigeant mais ouvre l’accès à des écoles comme Télécom Paris, CentraleSupélec ou l’ENSAE, qui proposent des cursus spécialisés en science des données ou en intelligence artificielle dès la 2e ou 3e année.
Licence universitaire en mathématiques ou informatique
Moins sélective, mais tout aussi efficace si l’étudiant est autonome, la licence à l’université permet de construire progressivement des compétences pointues. Les licences en mathématiques, informatique ou MIASHS (Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales) offrent des enseignements fondamentaux en statistiques, programmation (Python, R, Java), bases de données et algorithmique.
À noter : de nombreuses universités proposent aujourd’hui des parcours bi-disciplinaires ou doubles licences qui croisent informatique, économie et mathématiques, en phase avec les réalités du métier.
Écoles d’ingénieurs : une expertise en profondeur
Les diplômés de classes préparatoires intègrent souvent des écoles d’ingénieurs où les sciences de la donnée occupent une place de plus en plus importante. Certaines formations sont très ciblées :
- Télécom Paris ou ENSIIE pour l’analyse de données à grande échelle et les réseaux neuronaux ;
- Polytechnique, avec son master « Data Science pour l’intelligence artificielle » ;
- CentraleSupélec, qui propose des modules sur le traitement de données massives et les algorithmes de prédiction.
Ces cursus durent généralement trois ans et se concluent par un projet ou un stage en entreprise, qui constitue souvent une porte d’entrée vers un premier emploi.
Masters spécialisés : un tremplin décisif
Après un diplôme de niveau Bac+3 ou Bac+5, de nombreux étudiants choisissent de s’orienter vers un master spécialisé. Parmi les plus reconnus :
- Master Data Science (Université Paris-Saclay, Dauphine, ENSAI…) ;
- Master MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises), pour ceux qui veulent combiner informatique, gestion et analyse ;
- Mastères spécialisés en data ou IA dans les grandes écoles (ESCP, HEC, ENSAE, etc.).
Ces formations combinent des modules avancés de machine learning, de traitement du langage naturel, de visualisation des données et de modélisation prédictive.
Un rapport de l’Apec indiquait en 2023 que 78 % des jeunes diplômés d’un master en data science trouvent un emploi en moins de 6 mois, souvent avec un salaire d’entrée compris entre 38 000 € et 45 000 € brut par an, selon la région et la taille de l’entreprise.
Formations alternatives : reconversions possibles
Il est également possible d’accéder au métier de data scientist par d’autres voies, notamment en formation continue. Des écoles comme Le Wagon, OpenClassrooms ou Jedha proposent des bootcamps intensifs qui forment en quelques mois aux outils utilisés dans les entreprises : Python, pandas, SQL, scikit-learn, Spark…
Ces formations s’adressent principalement à des profils déjà familiarisés avec le raisonnement logique ou les statistiques, comme des ingénieurs ou analystes souhaitant se réorienter.
Certaines sont éligibles au CPF et peuvent être suivies en alternance, ce qui facilite l’insertion sur le marché du travail.
Compétences à développer en parallèle du cursus
Au-delà du diplôme, les recruteurs recherchent des candidats capables de résoudre des problèmes concrets à partir de jeux de données complexes. Cela implique une maîtrise technique mais aussi des compétences transversales :
- Langages de programmation comme Python, R, SQL ;
- Outils de data visualisation comme Tableau ou Power BI ;
- Connaissances en statistiques avancées, en optimisation et en algèbre linéaire ;
- Maîtrise de bibliothèques de machine learning (scikit-learn, TensorFlow, XGBoost…).
La participation à des concours de datascience (Kaggle, DrivenData…) ou à des projets open source peut fortement renforcer un profil.
Quel parcours pour quel profil ?
| Objectif | Parcours recommandé |
| Lycéen passionné de maths | Bac général avec spécialités maths + NSI, puis CPGE ou licence |
| Étudiant souhaitant viser une grande école | CPGE puis école d’ingénieurs avec spécialisation data |
| Universitaire souhaitant se spécialiser | Licence maths/info + master en data science |
| Salarié en reconversion | Bootcamp intensif + projets personnels ou alternance |