Scientifiques des données au Québec : salaire, études, tâches et perspectives

En quoi consiste ce métier?

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.

Code CNP	21211
Catégorie	Sciences naturelles et appliquées
TEER	1 — Diplôme universitaire ou expertise spécialisée importante
Titre anglais	Data scientists
Portée salariale	Québec
Date de révision salariale	2025-11-19
Profondeur de la fiche	675 mots provenant des champs professionnels officiels · niveau de complétude 8/9

Salaire de Scientifiques des données au Québec

Équivalences indicatives

Ces équivalences multiplient simplement le salaire médian. Elles n'ajoutent ni heures supplémentaires, primes, vacances, périodes sans travail ni avantages sociaux.

Salaires par région économique

Études, formation et conditions d'accès

• 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.

Une exigence nationale ne confirme pas automatiquement l'équivalence d'un diplôme au Québec. Certains emplois exigent un permis provincial, une carte de compétence, l'adhésion à un ordre ou une certification particulière.

Tâches et 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.

Compétences centrales décrites par OaSIS

Compétences, connaissances et profil de travail

Compétences les plus importantes

Activités de travail dominantes

Éléments du contexte de travail

Milieux de travail et employeurs

• Banques
• Scientifiques de données
• Cabinets d'experts-conseils
• Services informatiques des secteurs privé et public
• Universités

Perspectives d'emploi et demande récente

Appellations d'emploi associées

Métiers similaires à explorer

Questions fréquentes

Sources et limites

• Guichet-Emplois — données salariales ouvertes
• OaSIS 2025 — descriptions, exigences, fonctions et compétences
• Guichet-Emplois — perspectives sur trois ans
• Guichet-Emplois — offres mensuelles ouvertes

Données mises à jour le 2026-08-04. Une fiche décrit un groupe professionnel et ne garantit ni l'admissibilité à un poste, ni la reconnaissance d'un diplôme, ni un salaire individuel. Vérifiez les règles du Québec, les conventions collectives et les exigences de l'employeur.

Retour à l'annuaire des métiers