Explorateur / Exploratrice de données
Fiche métier : missions, salaire, formation
Compétences clés
- Compétence clé 1: maîtrise des langages Python/R et des bibliothèques data (pandas, scikit-learn, ggplot/plotly).
- Compétence clé 2: nettoyage/préparation des données et SQL.
- Compétence clé 3: visualisation et communication des résultats (Power BI, Tableau, dashboards).
Un explorateur/trice de données analyse, transforme et interprète des jeux de données pour en extraire des insights et soutenir la prise de décision. Il/elle combine des techniques statistiques et des outils informatiques pour résoudre des problématiques métier et visualiser les résultats.
Missions principales
- Nettoyer et préparer les données (données manquantes, outliers).
- Concevoir et tester des modèles statistiques ou machine learning simples.
- Réaliser des tableaux de bord et des visualisations pour communiquer les résultats.
Salaire
À titre indicatif : débutant ~2 400–3 200 € brut/mois, confirmé ~3 600–5 800 € brut/mois. Les variations liées au secteur, à l’expérience et à la localisation expliquent ces fourchettes.
Formation et accès au métier
Formations/diplômes menant au métier: Bac+2 à Bac+5 en informatique, statistique, data science, ingénierie, ou équivalents. Voies courantes: BTS/DUT Informatique ou Analyse et Mathématiques, Licence/Master en data science, apprentissage, titres professionnels (Titre pro Data Scientist, Titre pro Analytique et Data Science).
Métiers proches
Débouchés et évolution
Débouchés: secteurs tech, fintech, marketing, santé, industrie et conseil. Évolutions possibles vers Data Scientist, Data Engineer, Chef de Projet Data ou Responsable Data. Amorce par stages, alternance et projets open data pour démontrer les compétences.
Questions fréquentes
Quel salaire ?
À titre indicatif : débutant ~2 400–3 200 € brut/mois, confirmé ~3 600–5 800 € brut/mois.
Quelle formation ?
Bac+2 à Bac+5 en informatique, statistiques, data science, ou équivalents; alternance et titres pro possibles.
Quels débouchés ?
Data scientist junior → évolutions vers senior, lead data scientist, data engineer, chef de projets data dans divers secteurs.