Le quotidien d’un data scientist appliqué aux sciences
Imagine-toi plongé dans un océan de données scientifiques : analyses chimiques, séquences génomiques, caractérisations matérielles, ou encore modélisations complexes. Le data scientist appliqué aux sciences, c’est celui ou celle qui fait parler ces données et les transforme en connaissances exploitables pour la recherche, l’innovation ou l’industrie. Tu pourrais travailler sur des projets aussi divers que le développement de nouveaux matériaux, l’optimisation de procédés industriels, ou encore l’amélioration de la qualité de l’environnement.
C’est un rôle où tu combines exploration, créativité et rigueur scientifique, tout en collaborant avec des experts variés pour relever des défis majeurs.
Les compétences clés d’un data scientist appliqué aux sciences
Pour briller dans ce métier, il te faut :
Une bonne communication scientifique : Capable de traduire des données techniques en résultats compréhensibles pour tous.
Un socle scientifique solide : Une maîtrise des concepts en chimie, physique, biologie ou sciences des matériaux.
Des compétences en programmation : Python, R, SQL et outils de visualisation comme Tableau.
Des bases en intelligence artificielle et machine learning : Pour créer des modèles prédictifs et explorer des relations complexes.
Les missions d’un data scientist appliqué aux sciences
Si tu aimes l’action, ce métier est fait pour toi. Voici ce que tu pourrais faire :
Collaborer avec des chercheurs, des ingénieurs et des experts techniques pour résoudre des problèmes complexes.
Analyser les résultats d’expériences scientifiques.
Concevoir des modèles prédictifs pour améliorer les procédés industriels.
Utiliser des algorithmes pour identifier des tendances et développer de nouveaux produits.
Les formations pour devenir data scientist appliqué aux sciences
Niveau BAC +2 : Les fondations scientifiques
Un niveau bac +2 te permet de poser les bases de ton parcours scientifique. Bien que ce niveau ne suffise pas pour devenir data scientist, il t’ouvre les portes des études supérieures. Les formations comme :
- BTS Métiers de la chimie avec l’ENCPB (75), ETSL (75), Lycée Gustave Eiffel (59), Lycée Notre Dame (28), Lycée Paul Constans(03)
- BTS Métiers de la mesure avec l’ENCPB (75), Lycée Gustave Eiffel(59)
te permettent d’acquérir des compétences techniques en chimie et analyse qui seront indispensables pour la suite.
Niveau BAC +3 : L’approfondissement et la spécialisation
En licence pro ou BUT, tu commences à allier science et data. Voici les options qui te préparent au mieux :
- BUT Chimie (IUT d’Orléans (45), IUT d’Orsay(91), IUT de Béthune (62) , l’IUT de Créteil Vitry (94)) pour maîtriser les outils d’analyse chimique et les bases de l’IA.
- BUT Science et Génie des Matériaux (IUT St. Denis (93), IUT d’Evry (91)) pour explorer les propriétés des matériaux et leurs applications.
- Licence Pro Analyse des Matériaux – ANAMAT (Université Paris Cité) : Focus sur les matériaux avancés et leur caractérisation.
- Licence Pro Biotechnologie (Université Paris Cité – Santé) : Parfaite pour associer biologie et gestion de données.
- Licence Pro Génomique (CNAM/ENCPB): Cette formation te spécialise dans l’analyse de données biologiques et génomiques. Idéale pour explorer des domaines comme le séquençage de gènes et l’interprétation des données complexes en biotechnologies.
Niveau BAC +5 : L’expertise
Pour te spécialiser en data science appliquée, un master est indispensable. Les programmes suivants sont idéaux :
- Master Chimie et Sciences des Matériaux (Université d’Évry) et Master Sciences et Génie des Matériaux (Université de Tours) pour allier recherche scientifique et analyse de données
- Master Formulation et Data Mining – FDM (CY Tech(95)) : Concentre-toi sur les modèles de prédiction appliqués à la chimie.
- Master Chimie – Domaine Chimie Analytique et Assurance Qualité (UPEC (94)) : Excellente base pour travailler dans l’industrie chimique et l’analyse de données.
- Ingénieur CY Tech (95) – Spécialité Mathématiques Appliquées : Parfait pour l’intégration des mathématiques et de l’IA dans les sciences.
Niveau Ingénieur et Expert
Les formations d’ingénieur te permettent de combiner expertise scientifique et analyse de données avancée :
- Ingénieur Chimiste de l’ESCOM : Idéal pour associer chimie et modélisation.
- Ingénieur Chimiste de l’École Nationale Supérieure de Chimie de Mulhouse (ENSCMu) : Excellente option pour une spécialisation en chimie organique, matériaux et polymères, avec des compétences transverses en analyse de données et développement durable.
Et après ? Les débouchés et évolutions d’un Data scientist
Les opportunités après ta formation sont multiples :
- Devenir chef de projet ou expert en intelligence artificielle appliquée.
- Intégrer des industries innovantes (pharmaceutique, chimie, biotechnologie).
- Travailler en recherche publique ou privée.
- Explorer les startups tech dans l’IA et l’analyse des données.
Pourquoi choisir l’apprentissage avec AFI24 pour devenir Data scientist !?
En choisissant une formation par apprentissage avec AFI24, tu accèdes à une expérience unique qui combine l’acquisition de compétences théoriques et pratiques. Non seulement tu développes une expertise technique, mais tu acquiers également une précieuse expérience professionnelle directement sur le terrain.
Avec AFI24, tu n’es jamais seul. Notre équipe t’accompagne pas à pas tout au long de ton parcours, que ce soit pour choisir la formation idéale, trouver ton entreprise d’accueil, ou encore optimiser ton expérience d’apprentissage. C’est un peu comme si tu étais un padawan de la data science : tu apprends aux côtés des meilleurs, tout en préparant ton avenir professionnel.
Et puis, l’apprentissage, c’est aussi être rémunéré pour ses études. Avoue, ça ne serait pas désagréable de recevoir un salaire tout en étudiant, non ?
C’est également une occasion en or pour tisser ton réseau professionnel et ouvrir la porte à de nombreuses opportunités d’emploi en tant que futur expert des données scientifiques.
Alors, prêts à révolutionner le monde des données scientifiques ?