[{"data":1,"prerenderedAt":202},["ShallowReactive",2],{"metier:data-scientist-experte-en-megadonnees":3},{"metier":4,"domain":121,"relatedMetiers":148,"formationLinks":170,"externalLinks":191},{"slug":5,"name":6,"domain":7,"domainLabel":8,"salaryMin":9,"salaryMax":10,"level":11,"studyDuration":12,"workType":13,"description":14,"missions":15,"skills":28,"qualities":41,"formations":50,"evolution":61,"sectors":62,"advantages":73,"disadvantages":81,"salaryDetails":88,"faq":105},"data-scientist-experte-en-megadonnees","Data Scientist (expert en mégadonnées)","tech","Tech & Intelligence Artificielle",30000,45000,"Bac+5 et plus","5 ans et plus","Contact humain","Le Data Scientist est un expert des données et de l'intelligence artificielle qui combine mathématiques, statistiques, informatique et compréhension métier pour développer des modèles prédictifs et prescriptifs. Il analyse de grands volumes de données, conçoit des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning, déploie des modèles en production (MLOps) et répond à des problèmes business complexes (churn prédictif, recommandation, fraude, pricing dynamique, prévision de la demande, computer vision, NLP). Le code ROME associé est M1805 — Études et développement informatique \u002F M1403 — Études et prospectives socio-économiques.\n\nEn 2026, la France compte environ 18 000 Data Scientists selon l'Apec et Syntec Numérique, avec une croissance de + 60 % depuis 2020. Le taux d'insertion atteint 97 % à 6 mois pour les diplômés d'écoles d'ingénieurs et Masters Data Science. Le métier figure dans le top 3 des métiers tech les plus en tension selon la DARES, avec 2 800 postes non pourvus annuellement. Le secteur est transformé par l'explosion de l'IA générative (LLM avec GPT-4, Claude, Gemini, Llama 3, Mistral), l'émergence du RAG (Retrieval-Augmented Generation), des vector databases (Pinecone, Weaviate, pgvector) et de l'AI Act (UE 2024\u002F1689, applicable depuis 2025).\n\nAu quotidien, le Data Scientist cadre les problèmes business avec les équipes (product managers, marketing, opérations), explore et prépare les données (Python, pandas, NumPy, SQL), développe des modèles (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, PyTorch), évalue les performances (cross-validation, AUC, RMSE, F1-score), déploie les modèles en production (MLOps avec MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, SageMaker), monitore les modèles (dérive, performance, biais), communique les résultats aux parties prenantes (storytelling data), collabore avec Data Engineers et ML Engineers.\n\nLes environnements de travail incluent les startups IA et tech (Mistral AI, Hugging Face, LightOn, Dataiku, H Company), les banques et assurances (BNP Paribas, Société Générale, AXA, Allianz), l'industrie (Schneider Electric, Safran, Airbus, Thales, L'Oréal, Stellantis), la santé et pharma (Sanofi, Owkin, Doctolib, Alan, Ipsen, Pierre Fabre), l'e-commerce (Criteo, Contentsquare, Cdiscount, Veepee, ManoMano), les cabinets de conseil (BCG Gamma, McKinsey QuantumBlack, Accenture Applied Intelligence), les ESN spécialisées IA (Artefact licorne, Deepki, Onepoint, Keyrus, Ippon), les Big Tech (Google, Meta, Apple, Stripe, Datadog, Snowflake, Hugging Face). Le télétravail est massif : 85 % des offres proposent 2-3j de remote selon l'Apec 2025, 45 % le full-remote. Paris concentre 50 % des offres.",[16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27],"Cadrer les problèmes business avec les équipes métier (product, marketing, opérations, finance, RH)","Explorer, nettoyer et préparer les données : feature engineering, gestion des outliers, encoding, scaling","Développer des modèles de Machine Learning : régression, classification, clustering, détection d'anomalies","Développer des modèles de Deep Learning : CNN (computer vision), RNN\u002FLSTM\u002FTransformers (NLP), GAN","Utiliser les LLM et l'IA générative : fine-tuning (LoRA, QLoRA), RAG, prompt engineering, agents LangChain","Évaluer les performances : cross-validation, matrices de confusion, AUC-ROC, RMSE, F1-score, calibration","Déployer les modèles en production (MLOps) : Docker, Kubernetes, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, Sagemaker","Monitorer les modèles : détection de dérive (data drift, concept drift), biais, équité (fairness), performance","Garantir la conformité AI Act (2025) : documentation, explainability (SHAP, LIME), traçabilité, tests de robustesse","Communiquer les résultats : storytelling data, présentations exécutives, vulgarisation technique","Collaborer avec Data Engineers (pipelines), ML Engineers (déploiement), Product Managers (priorités)","Effectuer la veille recherche : arXiv, NeurIPS, ICML, ACL, Hugging Face, Papers with Code",[29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40],"Machine Learning : scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, random forest, SVM, clustering k-means","Deep Learning : TensorFlow 2.x, PyTorch, Keras, Hugging Face Transformers, CNN, RNN, Transformers","Python expert : pandas, NumPy, matplotlib, seaborn, plotly, Jupyter, Polars (pour gros volumes)","Statistiques avancées : inférence bayésienne, tests d'hypothèse, régression, analyse de variance (ANOVA)","Big Data : Apache Spark (PySpark), Dask, Ray, traitement distribué sur clusters","NLP : Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK, BERT, GPT, Llama, embeddings (Word2Vec, BERT), fine-tuning","Computer Vision : OpenCV, YOLO, ResNet, EfficientNet, Stable Diffusion, segmentation (U-Net)","IA générative et LLM : OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral AI, Llama 3, prompt engineering","RAG et vector databases : LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Weaviate, pgvector, ChromaDB","MLOps : MLflow, Weights & Biases (W&B), Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks","Cloud computing : AWS (SageMaker, S3, Lambda), GCP (Vertex AI, BigQuery), Azure (ML Studio)","Anglais C1 obligatoire : papers arXiv, conférences NeurIPS\u002FICML, communauté internationale",[42,43,44,45,46,47,48,49],"Curiosité intellectuelle : veille permanente sur la recherche (arXiv, NeurIPS, blog Hugging Face)","Créativité analytique : trouver l'approche adaptée à un problème métier donné","Rigueur scientifique : validation croisée, ablation studies, reproductibilité des expériences","Capacité de vulgarisation : expliquer un modèle complexe à des non-techniciens (DG, marketing)","Esprit d'équipe : collaboration avec Data Engineers, ML Engineers, Product Managers, DevOps","Orientation business : comprendre la valeur créée, ne pas faire du ML pour du ML","Patience : les modèles peuvent demander des jours d'entraînement, itérations nombreuses","Éthique : prise en compte des biais, de l'équité (fairness), de l'explicabilité (AI Act)",[51,52,53,54,55,56,57,58,59,60],"Master Data Science — Université Paris Dauphine, Sorbonne Université, ENS Paris-Saclay, Polytechnique (Bac+5)","Diplôme d'ingénieur spécialité data \u002F IA — Polytechnique, CentraleSupélec, ENSAE, ENSIMAG, Télécom Paris, EPITA","Doctorat (PhD) en Mathématiques appliquées, Statistiques ou Informatique — pour la recherche IA (Bac+8)","Mastère spécialisé IA \u002F Big Data — Télécom Paris, CentraleSupélec, HEC, ESSEC, EDHEC (Bac+5 + 1 an)","Master Statistiques et Machine Learning — ENSAE Paris, Université Paris-Saclay, TSE Toulouse (Bac+5)","Master IA Sorbonne Université (ex-AIMS) — référence académique en IA (Bac+5)","Master MVA (Mathématiques Vision Apprentissage) — ENS Paris-Saclay, référence en IA (Bac+5)","Diplôme PSL - Dauphine : Master Machine Learning for Data Science (Bac+5)","Bootcamps Data Science : DataScientest, Jedha, Le Wagon Data Science (3-9 mois, reconversion)","Certifications : Google Professional ML Engineer, AWS Certified Machine Learning Specialty, Coursera Deep Learning Specialization","Le Data Scientist débute comme Junior Data Scientist (50 000 à 65 000 euros bruts annuels + bonus 10-15 % en CDI, 55 000 à 75 000 en scale-ups tech, jusqu'à 80 000 en Big Tech). Après 2-4 ans, il passe Data Scientist confirmé (60 000 à 85 000 euros + bonus 15-25 %). Avec 4-7 ans, les postes de Senior Data Scientist, Lead Data Scientist, ML Engineer senior (80 000 à 120 000 euros + bonus 20-35 %) s'ouvrent. Les profils 7+ ans atteignent Principal Data Scientist, Head of Data Science, Head of AI (110 000 à 170 000 euros + bonus 30-50 % + stock-options). Les postes de Chief AI Officer (CAIO), VP of Machine Learning, VP of AI peuvent dépasser 200 000-350 000 euros + stock-options. Dans les Big Tech français (Criteo, Contentsquare, Hugging Face) et américaines (Google France, Meta France), les packages peuvent atteindre 250 000-500 000 euros avec RSU. Les reconversions classiques : entrepreneur (création de startup IA avec les tendances LLM, RAG, agents), consultant freelance (TJM 900-1 800 €\u002Fj, CA 180-350 k€\u002Fan), enseignant-chercheur (ENS, Polytechnique, INRIA), chief scientist chez un éditeur. Le passage vers la recherche fondamentale chez Meta FAIR, Google DeepMind Paris, Mistral AI, Hugging Face est très prisé.",[63,64,65,66,67,68,69,70,71,72],"Startups IA françaises (licornes) : Mistral AI, Hugging Face, LightOn, Dataiku, H Company, Owkin","Big Tech internationaux (France) : Google France (Mountain View Paris), Meta France, Apple Paris, Microsoft Research","Banques et assurances : BNP Paribas, Société Générale, Crédit Agricole, AXA, Allianz, Generali","Industrie : Schneider Electric, Safran, Airbus, Thales, L'Oréal Research, Stellantis, Saint-Gobain","Santé et pharma : Sanofi, Servier, Owkin (licorne), Doctolib, Alan, Ipsen, Pierre Fabre, Pasteur","E-commerce et ad-tech : Criteo (licorne), Contentsquare (licorne), Cdiscount, Veepee, ManoMano, Back Market","Cabinets de conseil : BCG Gamma, McKinsey QuantumBlack, Accenture Applied Intelligence, Deloitte AI","ESN spécialisées IA : Artefact (licorne), Deepki, Onepoint, Keyrus, Ippon, Business & Decision","Recherche publique : INRIA (3 400 chercheurs), CNRS, CEA, INSERM, Instituts 3IA (ANITI, PRAIRIE, MIAI, 3IA Côte d'Azur)","Secteur public et défense : DINUM, DGA, Naval Group, Thales Research, Airbus Defence & Space",[74,75,76,77,78,79,80],"Rémunération très attractive dès le début (50-65k€ + bonus 10-15 %)","Évolution salariale très rapide : tripling possible en 8 ans (CAIO 200-350k€)","Métier passion : appliquer des techniques d'IA à des problèmes concrets","Télétravail massif (85 % des offres, 45 % full-remote)","Mobilité internationale facile (Londres, San Francisco, Zurich, Tel-Aviv)","Packages en stock-options dans les scale-ups et Big Tech","Secteur en explosion : LLM, RAG, agents, computer vision, autonomous systems",[82,83,84,85,86,87],"Formation sélective et longue : Bac+5 minimum, PhD apprécié pour la recherche","Veille technologique permanente et intense (papers arXiv quotidiens)","Compétition internationale : GAFA et Big Tech américaines recrutent activement","Risque d'obsolescence rapide : outils et techniques évoluent tous les 6-12 mois","Responsabilité sur les biais et l'éthique : AI Act impose documentation et tests","Mythe du 'unicorn' : pression à maîtriser math + stats + code + business + cloud + MLOps",{"junior":89,"confirmed":93,"senior":97,"lead":101},{"min":90,"max":91,"label":92},50000,70000,"Junior Data Scientist (0-3 ans, + bonus 10-15 %)",{"min":94,"max":95,"label":96},65000,90000,"Data Scientist confirmé (3-6 ans, + bonus 15-25 %)",{"min":98,"max":99,"label":100},85000,130000,"Senior \u002F Lead Data Scientist (6-10 ans, + bonus 20-35 %)",{"min":102,"max":103,"label":104},120000,250000,"Principal \u002F Head of AI \u002F CAIO (10+ ans, + stock-options)",[106,109,112,115,118],{"q":107,"a":108},"Comment devenir Data Scientist en 2026 ?","Le parcours classique passe par un Master Data Science (Paris Dauphine, Sorbonne, ENS Paris-Saclay, Polytechnique), un diplôme d'ingénieur spécialité data \u002F IA (Polytechnique, CentraleSupélec, ENSAE, ENSIMAG, Télécom Paris, EPITA), un Master IA de Sorbonne Université, un Master MVA (Mathématiques Vision Apprentissage) de l'ENS Paris-Saclay, ou un Mastère spécialisé IA \u002F Big Data (Télécom Paris, CentraleSupélec, HEC, ESSEC). Un Doctorat (PhD) est apprécié pour les postes en recherche (Meta FAIR, Google DeepMind, INRIA, 3IA). Les bootcamps intensifs (DataScientest, Jedha, Le Wagon Data Science) en 3-9 mois permettent des reconversions, mais sont moins valorisés pour les postes premium. Les certifications Google Professional ML Engineer, AWS Certified Machine Learning Specialty et la maîtrise des LLM (GPT-4, Claude, Mistral), RAG, LangChain sont devenues incontournables. Un portfolio de projets sur GitHub (Kaggle, papers, applications déployées) est essentiel.",{"q":110,"a":111},"Quel est le salaire d'un Data Scientist en 2026 ?","En 2026, un Junior Data Scientist (0-3 ans) gagne entre 50 000 et 70 000 euros bruts annuels + bonus 10-15 % en CDI, 55 000 à 80 000 euros dans les scale-ups tech (Doctolib, Qonto, Contentsquare) et Big Tech français. Un Data Scientist confirmé (3-6 ans) atteint 65 000 à 90 000 euros + bonus 15-25 %. Un Senior ou Lead Data Scientist (6-10 ans) gagne 85 000 à 130 000 euros + bonus 20-35 %. Les postes de Principal Data Scientist, Head of AI, Chief AI Officer (10+ ans) peuvent atteindre 120 000 à 250 000 euros + stock-options, jusqu'à 500 000 $ dans les Big Tech américaines (Google, Meta, Apple, Stripe) avec RSU. En freelance, les TJM varient de 700 (confirmé) à 1 800 euros (senior spécialisé LLM \u002F Deep Learning), soit un CA annuel de 130 000 à 350 000 euros.",{"q":113,"a":114},"Quelle différence entre Data Scientist et Data Analyst ?","Le Data Analyst se concentre sur l'analyse descriptive et diagnostique : 'Que s'est-il passé ?' et 'Pourquoi ?'. Il utilise SQL, Python\u002FR, Tableau, Power BI pour produire des dashboards, rapports et analyses statistiques. Le Data Scientist travaille sur l'analyse prédictive et prescriptive : 'Que va-t-il se passer ?' et 'Que devrions-nous faire ?'. Il utilise le Machine Learning (scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch), développe des modèles prédictifs, fait du deep learning, NLP, computer vision, et depuis 2023-2024 maîtrise l'IA générative (LLM, RAG, agents). Les compétences mathématiques sont plus poussées : algèbre linéaire, calcul différentiel, statistiques bayésiennes. Les salaires Data Scientist sont 15-25 % supérieurs. L'évolution d'un Data Analyst vers Data Scientist est possible via formation continue et montée en compétences ML.",{"q":116,"a":117},"Quelles évolutions pour un Data Scientist ?","Les évolutions verticales : Junior Data Scientist → Data Scientist confirmé → Senior Data Scientist → Lead Data Scientist → Principal Data Scientist → Head of Data Science → Chief AI Officer (CAIO). Les spécialisations prisées : NLP \u002F LLM engineer (très demandé avec l'explosion GPT, Claude, Mistral), Computer Vision Engineer, MLOps Engineer, ML Platform Engineer, Research Scientist (recherche fondamentale chez Meta FAIR, Google DeepMind, INRIA), AI Safety Researcher. Reconversions classiques : consultant IA freelance (TJM 900-1 800 €\u002Fj), entrepreneur (création de startup IA, vague LLM\u002FRAG\u002Fagents en 2026), enseignant-chercheur (ENS, Polytechnique, Telecom Paris, INRIA), chief scientist chez un éditeur. Le passage vers la recherche industrielle (Meta FAIR Paris, Google DeepMind Paris, Mistral AI, Hugging Face) est très prisé.",{"q":119,"a":120},"Le métier de Data Scientist a-t-il de l'avenir avec l'IA générative ?","Oui, très fortement. L'IA générative (GPT-4, Claude, Gemini, Mistral, Llama 3) n'élimine pas le métier mais le transforme profondément. Les Data Scientists qui maîtrisent les LLM, le RAG (Retrieval-Augmented Generation), les vector databases (Pinecone, Weaviate, pgvector), LangChain, la fine-tuning (LoRA, QLoRA) sont massivement recrutés par les startups et Big Tech. Les outils d'IA générative accélèrent la productivité (code assistants comme GitHub Copilot, Cursor, générateurs de code Python avancés). Cependant, les compétences à forte valeur ajoutée résistent : compréhension business, choix des bonnes approches ML, diagnostic des problèmes (biais, dérive), conformité AI Act (documentation, explainability), collaboration avec Data Engineers et produits. L'AI Act (UE 2024, applicable depuis 2025) impose de nouveaux rôles : AI ethicists, AI auditors. La DARES et l'Apec prévoient une croissance de + 30-40 % des postes Data Science \u002F AI d'ici 2030.",{"slug":7,"label":8,"description":122,"metierCount":123,"salaryRange":124,"topMetiers":126,"faq":132},"La tech française est l'un des secteurs les plus stratégiques et dynamiques de l'économie : avec 1,1 million de professionnels en 2026 selon Numeum (ex-Syntec Numérique) et France Travail, c'est le secteur qui crée le plus d'emplois nets en France (60 000 par an). Plus de 80 000 postes restent vacants chaque année, et le baromètre BMO 2026 classe les développeurs, data scientists, experts cybersécurité et ingénieurs IA en tête des métiers en tension. Le plan France 2030 consacre 7,5 milliards d'euros à l'IA, 5,5 milliards aux semi-conducteurs et 4 milliards au quantique, créant une vague historique d'opportunités.\n\nLes débouchés couvrent le développement (développeur full-stack, front-end, back-end, mobile, jeux vidéo, blockchain), la data et l'IA (data scientist, data analyst, data engineer, ingénieur IA, chercheur en machine learning), l'infrastructure et le cloud (DevOps, SRE, cloud architect, administrateur système, administrateur réseau, administrateur BDD), la cybersécurité (analyste SOC, pentester, RSSI, expert en sécurité informatique), et les fonctions de management technique (CTO, chef de projet informatique, architecte logiciel). Les filières d'études vont du BTS SIO au BUT Informatique, en passant par les Licences et Masters en informatique, et les écoles d'ingénieurs (Epita, Epitech, INSA, 42, écoles centrales). Le taux d'insertion dépasse 95 % à 6 mois, avec des salaires démarrant à 24 000 € pour un junior et atteignant 120 000 € pour un CTO ou un expert senior (et bien plus avec stocks-options en startup).",61,{"min":125,"max":102},24000,[127,128,129,130,131],"dev-fullstack","data-scientist","devops","cybersecurity","cto",[133,136,139,142,145],{"q":134,"a":135},"Quels sont les métiers tech les mieux payés en 2026 ?","Les profils les mieux rémunérés sont l'Architecte Cloud (60-110 k€), le Tech Lead (55-90 k€), le Data Scientist senior (60-100 k€), l'ingénieur Machine Learning \u002F IA (70-180 k€), le Site Reliability Engineer (60-110 k€), le RSSI (90-180 k€) et le CTO (75-200 k€). Les profils cyber et IA tirent particulièrement le marché vers le haut suite à la pénurie chronique : 80 000 postes vacants chaque année en France.",{"q":137,"a":138},"Comment devenir développeur sans diplôme ?","Trois voies : bootcamps (Le Wagon, École 42, Wild Code School, Holberton, Ironhack — 9 à 24 semaines, taux d'insertion 85-95 % à 6 mois), autoformation via OpenClassrooms \u002F Udemy \u002F freeCodeCamp + projets GitHub solides, ou alternance via un Bac+2 type BTS SIO ou Titre Pro Développeur Web. Le marché valorise les compétences (portfolio, contributions open source) bien plus que le diplôme. Salaire débutant : 32-42 k€.",{"q":140,"a":141},"Quelles écoles d'informatique choisir en 2026 ?","Top écoles d'ingénieurs informatique : Polytechnique, Mines, Centrale, Télécom Paris, ENSEEIHT, Epita, Epitech, INSA Lyon, IMT Atlantique, École 42 (sans frais ni diplôme officiel mais 1er recruteur de devs en France). Pour le Bac+5 universitaire, les Masters Informatique de Paris-Saclay, Sorbonne Université, Université Grenoble Alpes et Paris-Diderot sont excellents. BTS\u002FBUT : BTS SIO et BUT Informatique en Bac+3.",{"q":143,"a":144},"Quel salaire pour un Data Scientist ou un DevOps en France ?","Data Scientist débutant : 38-48 k€, senior : 60-90 k€, lead : 85-130 k€. DevOps junior : 40-50 k€, senior : 65-95 k€, principal\u002Fstaff : 90-130 k€. Les startups Series B+ offrent des packages comprenant equity (20-50 k€\u002Fan équivalent). Les GAFAM et grands groupes (Datadog, Criteo, BlaBlaCar) proposent des salaires alignés sur Londres (parfois 30-50 % au-dessus du marché français).",{"q":146,"a":147},"La cybersécurité est-elle vraiment un métier d'avenir ?","Oui : pénurie mondiale de 3,4 millions d'experts cyber selon l'ISC2. En France, 50 000 postes vacants en 2026 selon l'ANSSI. Les profils en tension : analyste SOC (38-55 k€), pentester (45-70 k€), Ingénieur Sécurité (50-80 k€), RSSI (90-180 k€). Formations : Mastère Spécialisé Cybersécurité (Centrale, Mines, INP, EPITA), MSc ESIEA Cybersécurité, Master SSI Marne-la-Vallée. NIS 2 (2024) impose une cybersécurité dans 18 secteurs critiques.",[149,155,159,162,167],{"slug":150,"name":151,"domain":7,"domainLabel":8,"salaryMin":152,"salaryMax":153,"level":154},"admin-bdd","Administrateur Base de Données",35000,55000,"Bac+3 à Bac+5",{"slug":156,"name":157,"domain":7,"domainLabel":158,"salaryMin":9,"salaryMax":10,"level":11},"administrateur-de-base-de-donnees","Administrateur de Base de Données","Tech & Numérique",{"slug":160,"name":161,"domain":7,"domainLabel":158,"salaryMin":9,"salaryMax":10,"level":11},"administrateur-de-reseaux","Administrateur de Réseaux",{"slug":163,"name":164,"domain":7,"domainLabel":8,"salaryMin":9,"salaryMax":165,"level":166},"admin-reseau","Administrateur Réseaux",48000,"Bac+2 à Bac+5",{"slug":168,"name":169,"domain":7,"domainLabel":8,"salaryMin":9,"salaryMax":165,"level":166},"admin-sys","Administrateur Systèmes",[171,173,175,177,179,181,183,185,187,189],{"name":51,"slug":172},"master-data-science-universite-paris-dauphine-sorbonne-universite-ens-paris-saclay-polytechnique-bac-5",{"name":52,"slug":174},"diplome-d-ingenieur-specialite-data-ia-polytechnique-centralesupelec-ensae-ensimag-telecom-paris-epita",{"name":53,"slug":176},"doctorat-phd-en-mathematiques-appliquees-statistiques-ou-informatique-pour-la-recherche-ia-bac-8",{"name":54,"slug":178},"mastere-specialise-ia-big-data-telecom-paris-centralesupelec-hec-essec-edhec-bac-5-1-an",{"name":55,"slug":180},"master-statistiques-et-machine-learning-ensae-paris-universite-paris-saclay-tse-toulouse-bac-5",{"name":56,"slug":182},"master-ia-sorbonne-universite-ex-aims-reference-academique-en-ia-bac-5",{"name":57,"slug":184},"master-mva-mathematiques-vision-apprentissage-ens-paris-saclay-reference-en-ia-bac-5",{"name":58,"slug":186},"diplome-psl-dauphine-master-machine-learning-for-data-science-bac-5",{"name":59,"slug":188},"bootcamps-data-science-datascientest-jedha-le-wagon-data-science-3-9-mois-reconversion",{"name":60,"slug":190},"certifications-google-professional-ml-engineer-aws-certified-machine-learning-specialty-coursera-deep-learning-specialization",[192,197],{"label":193,"url":194,"host":195,"icon":196},"France Travail — Fiche ROME M1805","https:\u002F\u002Fcandidat.francetravail.fr\u002Fmarche-du-travail\u002Ffichemetierrome?codeRome=M1805","candidat.francetravail.fr","bx-briefcase",{"label":198,"url":199,"host":200,"icon":201},"ONISEP — Data Scientist (expert en mégadonnées)","https:\u002F\u002Fwww.onisep.fr\u002Frecherche?text=Data%20Scientist%20(expert%20en%20m%C3%A9gadonn%C3%A9es)","www.onisep.fr","bx-book-open",1783160617252]