Mathématicien / Mathématicienne analyste de données : Le Guide Complet du Métier en Belgique

Le salaire est très attractif. Un débutant (0-3 ans d'expérience) peut espérer entre 3 000€ et 3 800€ brut/mois. Un profil confirmé (3-8 ans) gagne entre 4 000€ et 5 500€. Un expert ou manager (+8 ans) peut dépasser les 7 000€ brut/mois, sans compter les avantages extra-légaux (voiture de société, bonus, etc.).

C'est une question de profondeur. Le data analyst se concentre sur l'analyse de données passées pour en tirer des conclusions ('que s'est-il passé ?'). Le data scientist, souvent issu d'un parcours plus mathématique, va plus loin en créant des modèles prédictifs et des algorithmes de machine learning pour anticiper le futur ('que va-t-il se passer ?').

Oui, un diplôme de niveau master (Bac+5) est quasiment indispensable. Les recruteurs recherchent des profils avec une base théorique solide en mathématiques, statistique et informatique. Les masters en science des données, actuariat, ingénieur civil ou statistique sont les voies royales. Un doctorat (PhD) est un plus pour les postes de recherche.

En Belgique, les secteurs les plus demandeurs sont la banque et l'assurance (pour la gestion du risque, la détection de fraude), l'industrie pharmaceutique (pour la recherche clinique, l'optimisation de production), le conseil (consultant en analyse de données), la grande distribution (pour l'optimisation des stocks, le marketing) et le secteur des télécommunications.

Pour travailler à Bruxelles, le bilinguisme FR/NL est un atout considérable mais la maîtrise de l'anglais est souvent la compétence la plus importante. De nombreuses équipes sont internationales et l'anglais est la langue de travail par défaut dans le domaine de la tech. En Wallonie, le français suffit généralement.

Oui, absolument. Après avoir acquis quelques années d'expérience solide en entreprise, il est tout à fait possible de devenir consultant en analyse de données freelance. Les tarifs journaliers sont élevés (entre 500€ et 900€ selon l'expertise) mais cela demande de bonnes compétences commerciales pour trouver des missions.

Trois compétences sont non-négociables : 1) La maîtrise de Python et/ou R pour la manipulation de données et le machine learning. 2) Une excellente connaissance de SQL pour interroger les bases de données. 3) Une compréhension profonde des concepts statistiques et mathématiques derrière les modèles. La connaissance d'outils de cloud (AWS, Azure) est un plus de plus en plus demandé.

Ne vous contentez pas des cours. Participez à des projets concrets, des stages, des hackathons ou des compétitions en ligne sur des plateformes comme Kaggle. Créez un compte GitHub pour montrer vos projets de code. Cela prouvera aux recruteurs que vous avez des compétences pratiques au-delà de la théorie apprise à l'université.

Oui, le marché est très dynamique. Il y a une pénurie de talents qualifiés, ce qui signifie que les diplômés avec les bonnes compétences trouvent un emploi très rapidement. Le taux d'insertion est proche de 95% dans les 6 mois suivant l'obtention du master. Les plateformes comme LinkedIn regorgent d'offres d'emploi pour ce type de profil.

Pas nécessairement. Les deux formations sont très appréciées. Le diplôme d'ingénieur civil (par exemple de l'UCLouvain ou l'ULiège) apporte une approche de résolution de problèmes très structurée. Le master en mathématiques ou statistique donne des bases théoriques parfois plus profondes. L'important est de compléter son cursus avec de solides compétences en programmation et une connaissance du monde de l'entreprise via des stages.