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Data Scientist : Le Guide Complet du Métier en Belgique

En tant qu'expert de la donnée, tu collectes, analyses et modélises des informations complexes pour révéler des tendances et guider les décisions stratégiques.

Prêt(e) à faire parler les chiffres pour transformer l'avenir des entreprises ?

Data Scientist

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🎓

Études

Un Master (5 ans) en sciences informatiques, statistiques, ingénieur civil ou de gestion est la voie royale. Des formations complémentaires existent via des Hautes Écoles ou des organismes comme Le Forem.

Qualités clés

Esprit analytique, curiosité intellectuelle, rigueur scientifique, compétences en communication, résolution de problèmes complexes, maîtrise de la programmation, vision stratégique, autonomie.

💰

Salaire

3.500-7.500€ brut/mois (débutant 3.200-4.200€, confirmé 4.500-7.500€ + voiture de société et bonus annuels fréquents)

⚙️

Conditions

Travail principalement en bureau, avec possibilité de télétravail. Horaires réguliers mais avec une flexibilité nécessaire lors des phases critiques d'un projet.

Introduction au métier de data scientist

Imagine-toi en détective des temps modernes, où les indices sont des milliards de données. Ton rôle est de déchiffrer ces énigmes numériques pour prédire le futur, optimiser des processus ou même créer de nouveaux services. Si tu aimes résoudre des casse-têtes complexes, que les statistiques ne te font pas peur et que tu veux avoir un impact concret sur la stratégie d'une entreprise, le métier de Data Scientist est une aventure passionnante où chaque jour apporte son lot de découvertes.

📊 Le métier en chiffres (Belgique 2025)

5 ans (Master) Durée de formation
Environ 4.500 en Belgique Professionnels actifs
En croissance Croissance annuelle
Excellent (> 95%) Taux d'insertion
34 ans Âge moyen
25% Proportion de femmes

🔍 Missions quotidiennes

  • Comprendre les besoins métiers et les traduire en problématiques de data science.
  • Identifier et collecter les sources de données pertinentes (internes et externes).
  • Nettoyer, préparer et structurer de grands volumes de données (Big Data).
  • Mener des analyses exploratoires pour identifier des tendances et des corrélations.
  • Concevoir, développer et tester des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning).
  • Déployer les modèles en production en collaboration avec les équipes IT.
  • Créer des visualisations de données (dashboards) pour communiquer les résultats.
  • Présenter les insights et les recommandations aux décideurs de manière claire et concise.
  • Assurer une veille technologique constante sur les nouveaux outils et algorithmes.
  • Garantir la qualité et l'éthique dans le traitement des données (respect du RGPD).

🛠️ Outils et équipements

Langages de programmation : Python (librairies Pandas, NumPy, Scikit-learn), R
Bases de données : SQL, NoSQL (MongoDB)
Outils Big Data : Apache Spark, Hadoop
Plateformes Cloud : AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
Outils de Machine Learning : TensorFlow, PyTorch, Keras
Outils de Data Visualisation : Tableau, Power BI, Matplotlib
Environnements de développement : Jupyter Notebook, VS Code
Systèmes de versioning : Git, GitHub

📅 Journée type

09h00-10h00
Réunion d'équipe (daily stand-up) pour faire le point sur l'avancement des projets. Consultation des emails et planification des tâches de la journée.
10h00-12h30
Phase de 'data wrangling' : nettoyage et préparation d'un nouveau jeu de données pour un modèle de prédiction des ventes. Écriture de scripts Python pour automatiser le processus.
12h30-13h30
Pause déjeuner et veille technologique : lecture d'articles sur les dernières avancées en matière d'intelligence artificielle.
13h30-16h00
Développement et entraînement d'un modèle de machine learning. Ajustement des hyperparamètres et évaluation des performances du modèle.
16h00-17h30
Préparation d'une présentation pour le département marketing. Création de graphiques et de visualisations sur Power BI pour illustrer les principaux enseignements tirés de l'analyse.

💡 Le métier en Belgique : faits marquants

Héros de la santé publique : Durant la crise du COVID-19, les Data Scientists de l'institut belge Sciensano ont joué un rôle crucial en modélisant la propagation du virus pour aider le gouvernement à prendre des décisions éclairées.
Le caddie intelligent : Des enseignes de la grande distribution belge comme Colruyt ou Delhaize utilisent des Data Scientists pour analyser les tickets de caisse et optimiser la disposition des produits en magasin ou proposer des promotions personnalisées via leurs applications.
La finance prédictive : Les grandes banques belges (KBC, Belfius) emploient des armées de Data Scientists pour développer des modèles de détection de fraude ou de scoring de crédit, analysant des millions de transactions en temps réel.
Digital Wallonia : La Région wallonne soutient activement la croissance des métiers de la data via son programme Digital Wallonia, encourageant la création de start-ups spécialisées en IA et en analyse de données.
Au service des navetteurs : La SNCB utilise la data science pour optimiser les horaires des trains, prévoir les affluences et améliorer la maintenance prédictive de son matériel roulant, en se basant sur les données de déplacement anonymisées.
De la bière et des data : Même des secteurs traditionnels comme le brassage en Belgique font appel à des Data Scientists pour optimiser les processus de production, contrôler la qualité et prévoir la demande pour leurs différentes bières.

📖 Témoignage

« Ce qui me passionne, c'est de partir d'un océan de données brutes et d'en extraire une information claire qui va réellement aider mes collègues à prendre une meilleure décision. C'est un mélange parfait de technique, de créativité et de communication. » - Chloé, Data Scientist dans une entreprise pharma à Wavre.

🎓 Formation pour devenir data scientist

Voici les étapes de formation et les centres de formation en Belgique :

Obtention du CESS (Certificat d'Enseignement Secondaire Supérieur), idéalement avec une option en sciences fortes ou mathématiques.
Bachelier (3 ans) en sciences informatiques, en sciences mathématiques, en sciences économiques ou ingénieur de gestion dans une Université ou une Haute École.
Master (2 ans) avec une spécialisation pertinente : Master en science des données, en statistique, en intelligence artificielle, en ingénieur civil informaticien.
Doctorat (PhD) pour ceux qui visent la recherche et développement (R&D) avancée.
Formations continues via des organismes comme Le Forem ou Actiris pour acquérir des compétences spécifiques.
Auto-formation et certifications en ligne (Coursera, edX) sur des technologies précises (AWS, Azure, etc.).
Participation à des compétitions de data science (par ex. Kaggle) pour construire un portfolio solide.

🏢 Lieux de travail

Banques et assurances (AG, KBC, Belfius, AXA)
Secteur pharmaceutique et biotechnologies (UCB, GSK, Janssen)
Entreprises de télécommunication (Proximus, Orange, Telenet)
Grande distribution et e-commerce (Colruyt Group, Ahold Delhaize)
Sociétés de consultance en IT et en stratégie (Deloitte, PwC, McKinsey)
Start-ups et PME technologiques
Secteur public et instituts de recherche (SPF, Sciensano, universités)
Secteur de l'énergie (Engie, Elia)

⚖️ Avantages et inconvénients du métier

✅ Points +

  • Salaire très attractif et nombreux avantages extralégaux.
  • Forte demande sur le marché de l'emploi en Belgique.
  • Métier intellectuellement stimulant et en constante évolution.
  • Impact direct et visible sur les décisions de l'entreprise.
  • Possibilité de travailler dans des secteurs très variés.
  • Bonnes opportunités de carrière et d'évolution.
  • Flexibilité du travail (télétravail souvent possible).
  • Collaboration avec des profils divers (marketing, IT, direction).

⚠️ Points -

  • Nécessité d'une formation continue pour rester à jour.
  • Pression élevée liée à l'impact des analyses sur la stratégie.
  • Peut être un travail très sédentaire, passant de longues heures devant un écran.
  • Difficulté à expliquer des concepts complexes à un public non technique.
  • Les phases de nettoyage de données peuvent être longues et fastidieuses.
  • Frustration possible si les recommandations ne sont pas suivies d'effets.
  • Le 'mouton à cinq pattes' : les attentes des employeurs sont parfois irréalistes.
  • Responsabilité éthique importante dans le traitement des données personnelles.

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📝 Conseils pour devenir data scientist

Ne te contente pas de la technique : développe une solide compréhension des enjeux 'métier' de ton secteur.
Construis un portfolio public (via GitHub ou Kaggle) pour montrer tes compétences concrètes aux recruteurs.
Soigne tes capacités de communication et de vulgarisation : c'est aussi important que la maîtrise des algorithmes.
Maîtrise l'anglais technique, indispensable pour la documentation, les forums et la veille technologique.
Spécialise-toi dans un domaine (NLP, Computer Vision, etc.) pour augmenter ta valeur sur le marché.
Participe à des meetups et des conférences en Belgique (par ex. à Bruxelles, Gand, Louvain-la-Neuve) pour réseauter.
Reste curieux et n'aie pas peur d'expérimenter avec de nouvelles technologies et de nouveaux outils.
Comprends bien le cadre légal, notamment le RGPD, qui est crucial en Europe.

❓ Auto-évaluation : êtes-vous fait pour ce métier ?

Es-tu passionné(e) par la résolution d'énigmes et de problèmes complexes ?
Aimes-tu autant la programmation que les statistiques ?
La perspective de passer des heures à 'nettoyer' des données ne te rebute pas ?
Es-tu capable d'expliquer une idée technique à quelqu'un qui n'y connaît rien ?
L'idée d'apprendre en continu tout au long de ta carrière te motive-t-elle ?
Es-tu rigoureux(se) et attentif(ve) aux détails ?

Se poser les bonnes questions est la première étape. Mais l'intuition ne suffit pas. Pour éviter une erreur d'orientation coûteuse, il est essentiel de confronter votre perception à une analyse objective de vos forces et de vos motivations réelles.

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❓ Questions fréquentes

Quel est le salaire d'un Data Scientist en Belgique en 2025 ?

Le salaire varie fortement avec l'expérience. Un Data Scientist débutant peut espérer entre 3.200€ et 4.200€ brut/mois. Avec plusieurs années d'expérience, un profil confirmé ou senior peut atteindre 4.500€ à plus de 7.500€ brut/mois. Ce salaire est souvent complété par des avantages comme une voiture de société, un bonus annuel, une assurance hospitalisation et des chèques-repas.

Quelle formation suivre pour devenir Data Scientist en Belgique ?

La voie la plus courante est un Master universitaire (5 ans). Les diplômes les plus prisés sont ceux d'ingénieur civil, de sciences informatiques, de statistiques ou de sciences de gestion avec une forte orientation quantitative. Des universités comme l'UCLouvain, l'ULB, l'ULiège et l'UNamur proposent des masters spécialisés en science des données ou en intelligence artificielle.

Est-ce un métier avec de bons débouchés en Wallonie et à Bruxelles ?

Absolument. Le Data Scientist est l'un des profils les plus recherchés sur le marché de l'emploi belge. La demande est très forte à Bruxelles, qui concentre de nombreux sièges sociaux, mais aussi en Wallonie, notamment dans le Brabant wallon (secteur pharma et tech) et autour des grandes villes comme Liège et Charleroi qui développent leurs écosystèmes numériques.

Quelle est la différence entre un Data Scientist et un Data Analyst ?

C'est une excellente question. Le Data Analyst se concentre sur l'analyse des données passées pour répondre à des questions précises ('Que s'est-il passé ?'). Le Data Scientist va plus loin : il utilise des techniques statistiques et de machine learning pour faire des prédictions ('Que va-t-il se passer ?') et prescrire des actions. Le Data Scientist a généralement des compétences en programmation et en modélisation plus poussées.

Faut-il être un génie en mathématiques pour exercer ce métier ?

Il ne faut pas être un génie, mais une solide base en mathématiques est indispensable. Il est crucial de bien maîtriser les statistiques, les probabilités et l'algèbre linéaire pour comprendre le fonctionnement des algorithmes. L'important n'est pas de pouvoir redémontrer des théorèmes complexes, mais de savoir quel outil statistique utiliser pour résoudre un problème donné et d'en interpréter correctement les résultats.

Peut-on travailler comme Data Scientist indépendant (freelance) ?

Oui, c'est tout à fait possible et de plus en plus courant. Un Data Scientist freelance avec une bonne expérience et des spécialisations recherchées peut facturer des tarifs journaliers élevés. Cela demande cependant de bonnes compétences commerciales pour trouver des missions et une grande autonomie. Le statut d'indépendant offre plus de flexibilité mais aussi moins de sécurité qu'un contrat de salarié.

Quels secteurs recrutent le plus de Data Scientists en Belgique ?

En Belgique, les secteurs les plus demandeurs sont le secteur bancaire et des assurances, le secteur pharmaceutique (très présent en Wallonie), les télécommunications et la grande distribution. Les sociétés de consultance IT sont également de très gros recruteurs, car elles placent des experts en mission chez leurs différents clients.

Le CESS est-il suffisant pour accéder à ce métier ?

Non, le CESS (Certificat d'Enseignement Secondaire Supérieur) n'est pas suffisant pour devenir Data Scientist. Ce métier exige des compétences très pointues qui s'acquièrent lors d'études supérieures longues, typiquement un Master (Bac+5). Le CESS est la porte d'entrée pour entamer le Bachelier qui mènera ensuite au Master requis.

📍 Où se former et travailler en Belgique ?

🎓 Principales formations

  • UCLouvain (Louvain-la-Neuve)
  • ULB (Bruxelles)
  • ULiège (Liège)
  • UNamur (Namur)
  • KU Leuven (Louvain)
  • HEC Liège (Liège)
  • ICHEC Brussels Management School (Bruxelles)

💼 Zones d'emploi

  • Région de Bruxelles-Capitale
  • Brabant wallon (parcs scientifiques de Louvain-la-Neuve et Wavre)
  • Axe Liège-Verviers
  • Axe Charleroi-Mons
  • Région de Namur
  • Le grand Anvers et la région de Gand (pour les profils bilingues)

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