21211 – Scientifiques des données
Énoncé principal
Les scientifiques des données utilisent des technologies analytiques avancées, notamment l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive, pour identifier les tendances, extraire des informations de sources de données non structurées et fournir des recommandations automatisées.
Fonctions principales
- Mettre en œuvre des techniques et des outils de pointe en matière d'apprentissage automatique, d'apprentissage approfondi et d'intelligence artificielle afin de rendre l'analyse des données plus efficace
- Effectuer des simulations à grande échelle pour identifier les relations cachées entre les variables dans de grands ensembles de données
- Créer des algorithmes d'apprentissage automatique avancé tels que la régression, la simulation, l'analyse de scénarios, la modélisation, le regroupement, les arbres de décision et les réseaux de neurones
- Préparer et extraire des données en utilisant un langage de programmation
- Mettre en œuvre de nouvelles méthodes statistiques, d'apprentissage automatique ou d'autres méthodes mathématiques pour résoudre des problèmes spécifiques d’entreprise
- Représenter les données d'une manière qui permet à l’entreprise de tirer rapidement des conclusions et de prendre des décisions
- Développer des modèles et des algorithmes d'intelligence artificielle et les implémenter pour répondre aux besoins de l'organisation
- Coordonner les activités de recherche et d'analyse utilisant des données non structurées et structurées et utiliser la programmation pour nettoyer et organiser les données.
Conditions d’accès à la profession
- Un diplôme de premier cycle en statistiques, mathématiques, informatique, génie des systèmes informatiques ou une discipline connexe ou un diplôme d'études collégiales en informatique est habituellement exigé.
- Une maîtrise ou un doctorat en apprentissage automatique, en science des données ou dans un domaine quantitatif connexe peut être exigé.
- Une expérience en programmation est habituellement exigée.
- Une expérience en modélisation statistique ou en apprentissage machine est généralement exigée.
Exemples d’appellations d’emploi
analyste en exploration de données · explorateur/exploratrice de données · scientifique de données · concepteur/conceptrice en intelligence artificielle (IA) · ingénieur/ingénieure de données massives · analyste de données massives · spécialiste en analyse de données · ingénieur/ingénieure en apprentissage automatique · spécialiste en apprentissage automatique · analyste quantitatif · architecte des données · analyste - intelligence artificielle (IA) · consultant/consultante - intelligence artificielle (IA) · scientifique principal/scientifique principale de données · développeur/développeuse de données massives · consultant/consultante en analyse de données · ingénieur/ingénieure de données · modélisateur/modélisatrice de base de données
Salaires (l’heure)
| Province ou territoire | Bas | Médian | Élevé |
|---|---|---|---|
| Canada | 30,00 $ | 46,15 $ | 69,74 $ |
| Terre-Neuve-et-Labrador | 20,00 $ | 41,76 $ | 66,67 $ |
| Nouvelle-Écosse | 24,09 $ | 44,06 $ | 65,75 $ |
| Nouveau-Brunswick | 20,80 $ | 39,32 $ | 82,42 $ |
| Québec | 31,73 $ | 46,00 $ | 64,84 $ |
| Ontario | 31,25 $ | 47,69 $ | 71,79 $ |
| Manitoba | 29,09 $ | 45,00 $ | 60,10 $ |
| Saskatchewan | 32,69 $ | 42,05 $ | 57,69 $ |
| Alberta | 28,00 $ | 43,27 $ | 57,69 $ |
| Colombie-Britannique | 32,45 $ | 48,08 $ | 88,94 $ |
Source : salaires du Guichet-Emplois, publication 2025 (EDSC). Bas et élevé correspondent aux 10e et 90e centiles.
Détails de la profession : SIPeC 2025 d’EDSC, fondé sur la CNP 2021.