Data Science 2026 : ce que les recruteurs recherchent vraiment.

La Data Science a changé.
Pendant longtemps, être Data Scientist signifiait savoir combiner statistiques, programmation, machine learning et compréhension business pour résoudre des problématiques métiers.

Mais depuis quelques années, les entreprises veulent beaucoup plus.
Aujourd’hui, le Data Scientist moderne doit aussi savoir :
☁️ Travailler dans un environnement Cloud (GCP, AWS, Azure)
⚙️ Mettre en production ses modèles (API, Docker, CI/CD)
📈 Monitorer la performance et la dérive des modèles
🧩 Collaborer avec les équipes MLOps et DevOps
💻 Et même parfois maîtriser des langages comme Java, C++ ou C#, typiques des Software Engineers.

Dans cette vidéo, je te montre, à travers des offres d’emploi réelles (Freework, APEC, France Travail), comment le profil du Data Scientist a évolué vers un hybride entre Analyste, Ingénieur et Architecte de la donnée.

🚀 Tu veux t’adapter à cette évolution ?

Je t’explique comment faire la transition en douceur vers ce nouveau profil recherché par les entreprises.

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📚 Ce que tu apprendras dans cette vidéo :

Les nouvelles attentes des recruteurs envers les Data Scientists

Pourquoi les compétences MLOps et Cloud deviennent incontournables

Comment se différencier sur le marché du travail en 2025

Les outils à maîtriser pour devenir Data Scientist complet :
Python, SQL, FastAPI, Streamlit, Docker, CI/CD, monitoring, etc.

🔖 Chapitres

00:00 – Introduction
03:50 – Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?
10:50 – Qu’est-ce que les entreprises attendent réellement d’un Data Scientist ?
31:11 – Comment avoir un profil recherché par les entreprises ?

💬 Dis-moi en commentaire :

Selon toi, est-ce que le Data Scientist devient trop "ingénieur" ?
Partage ton avis, ton expérience ou ton ressenti sur cette évolution du métier 👇