Data Scientist Perspectives et Réalités

Introduction au métier de Data Scientist au Maroc

Le métier de Data Scientist est aujourd’hui au cœur de la transformation numérique. Ces professionnels exploitent des volumes importants de données afin d’orienter les décisions stratégiques et d’améliorer la performance des entreprises. Ils collectent, structurent et analysent les données pour concevoir des modèles prédictifs et des tableaux de bord décisionnels. Grâce à leur expertise, ils permettent aux organisations marocaines d’appuyer leurs choix sur des faits concrets et de renforcer leur compétitivité.

Un Data Scientist doit maîtriser la programmation (Python, R, SQL, ETL), l’analyse statistique, les modèles de machine learning, la manipulation de bases de données et la visualisation avec Power BI, Tableau ou Looker Studio. Il doit également être capable de communiquer efficacement avec des interlocuteurs non techniques. La combinaison des compétences techniques et analytiques, associée à une bonne compréhension des enjeux métiers, est un facteur clé de réussite dans ce domaine.

La demande pour les métiers de la Data Science, du Big Data et de l’Intelligence Artificielle au Maroc croît rapidement dans les secteurs de la finance, de l’assurance, des télécommunications, de l’industrie, de l’e-commerce et de la santé. Les entreprises recherchent des profils capables d’extraire de la valeur à partir de leurs données pour soutenir leurs décisions stratégiques. Les salaires varient selon le niveau d’expérience, la maîtrise technique et la taille de l’entreprise : entre 7 000 et 14 000 DH pour les débutants et jusqu’à 35 000 DH pour les profils expérimentés, principalement dans les grandes villes comme Casablanca et Rabat.

Les Data Scientists au Maroc ont généralement un Bac+5 (Master ou diplôme d’ingénieur) en science des données, mathématiques, statistiques ou informatiques. Il est aussi possible de débuter par une Licence en Science des Données ou Mathématiques Informatiques Physiques, ou des Cycle Licence nouvelle generation au Maroc. Beaucoup complètent leur parcours par des certifications ou masters spécialisés pour suivre les évolutions du domaine.

Formation et parcours académiques

Les formations en Data Science au Maroc s’adressent aussi bien aux profils techniques (mathématiques, informatique, ingénierie) qu’aux profils non techniques (économie, gestion, finance, commerce). Plusieurs universités et écoles de commerce marocaines proposent désormais des Masters spécialisés, permettant à chacun de se former aux métiers de la donnée.

Principaux Masters et cycles d’ingénieur en Data Science au Maroc :

• Master Data Science et Intelligence Artificielle – Université Mohammed V Rabat
• Master Big Data et Data Science – Université Cadi Ayyad Marrakech
• Master Data Science et Innovation – Université Hassan II Mohammedia
• Master Data Science et Management – Université Abdelmalek Essaâdi Tétouan
• Master Data Science for Business – ENCG Settat
• Master Data Analytics et Business Intelligence – ESCA, ISCAE, HEM, UEMF, UIR

Ces formations associent programmation, statistiques, IA, Cloud et gestion de projets pour former des spécialistes capables de relier la technologie aux besoins métiers.

Parcours conseillé pour les profils issus d’économie, gestion ou disciplines similaires

Les titulaires d’une Licence en Économie, Gestion, Finance ou Commerce ou similaire, peuvent évoluer vers les métiers de la Data selon le parcours suivant :

1. Licence en Économie, Gestion, Finance, Commerce ou équivalent
2. Intégration d’un cycle de Master sur deux ans en Informatique et Sciences des Données ou équivalent
   Exemples de formations adaptées :
   1. Master Informatique et Sciences des Données – Université Internationale de Rabat
   2. Master Data Management et Transformation Digitale – Université Euromed de Fès
   3. Master Business Analytics et Intelligence Artificielle – ISCAE
   4. Master Big Data et Décisionnel – HEM ou ENCG
3. Obtention d’au moins deux certifications internationales reconnues (CA/USA/EU) en Data Science, Data Analytics ou Cloud Computing afin de renforcer les compétences techniques et d’améliorer l’employabilité.

Ce parcours sur deux ans permet d’acquérir les bases en programmation, bases de données, apprentissage automatique, Cloud et visualisation de données. Il ouvre la voie à des postes tels que Data Analyst, Data Scientist, Data Consultant ou Business Analyst.

Ce parcours de formation dure deux ans, mais comptez 3 à 4 ans au total pour devenir pleinement opérationnel (Master + certifications + première expérience). »

Certifications internationales reconnues (CA / USA / EU)

Pour les profils non techniques ou souhaitant compléter un Master en Data Science, les certifications internationales constituent un atout stratégique. Elles sont largement reconnues dans les marchés nord-américains et européens. Les plus recommandées sont :

• Google Data Analytics Professional Certificate (USA/CA) – Formation complète sur la collecte, la préparation et la visualisation des données.
• Microsoft Power BI Data Analyst Associate (International) – Validation des compétences en création de rapports et d’analyses interactives.
• Tableau Certified Data Analyst (USA) – Spécialisation en visualisation et interprétation de données.
• IBM Data Science Professional Certificate (International) – Formation complète sur Python, SQL, statistiques, et machine learning.
• AWS Certified Data Analytics – Specialty (International) – Certification axée sur l’analyse et la gestion des données dans le Cloud AWS.
• Google Cloud Professional Data Engineer (USA/EU) – Reconnaissance internationale pour la conception et la gestion d’infrastructures analytiques.
• Python Institute PCAP / PCPP (EU/International) – Validation des compétences de programmation Python appliquées à la data.
• SAS Certified Data Scientist (EU/USA) – Certification reconnue dans les milieux bancaires et financiers pour l’analyse statistique avancée.
• Coursera – Advanced Data Analytics Certificate (en partenariat avec universités américaines) – Formation académique reconnue par les entreprises internationales.

Ces certifications, délivrées par des institutions nord-américaines ou européennes, renforcent la crédibilité du profil et permettent une meilleure mobilité professionnelle à l’international.

Compétences linguistiques requises

Le domaine de la Data Science exige une bonne maîtrise de l’anglais, langue dominante dans la documentation technique, les outils et les environnements de travail internationaux.
Le niveau minimal requis pour la plupart des postes est le suivant :

• Niveau B1 minimum en anglais pour toute spécialisation
• Niveau B2 à C1 recommandé pour les postes à responsabilités, les Masters internationaux ou les carrières en environnement anglophone.

Une bonne maîtrise du français et de l’anglais est essentielle pour évoluer dans des équipes pluridisciplinaires et comprendre les publications scientifiques et documentations logicielles.

Facteurs influençant le salaire et perspectives d’évolution

Les salaires dans la Data Science au Maroc dépendent de l’expérience, des certifications, de la maîtrise technique et du secteur d’activité. Les profils maîtrisant Python, Spark, SQL, Power BI, Tableau, Cloud (AWS, Azure, GCP) et Machine Learning sont mieux rémunérés. En moyenne, les salaires varient de 7 000 à 14 000 DH pour les juniors, 18 000 à 28 000 DH pour les confirmés et jusqu’à 35 000 DH pour les seniors.
Dans les grandes entreprises de la finance, des télécommunications et du numérique, certains postes de Data Manager ou Chief Data Officer dépassent les 40 000 MAD mensuels.

Les évolutions professionnelles suivent souvent une trajectoire progressive, Les profils issus de la gestion ou de la finance peuvent également évoluer vers des fonctions hybrides telles que Data Strategy Manager, Business Intelligence Manager ou Data Consultant.

Avenir des métiers de la Data au Maroc

Le marché marocain de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle poursuit sa croissance, soutenu par les politiques publiques de digitalisation, les programmes gouvernementaux et les investissements des entreprises privées. Cette expansion s’accompagne d’une forte demande en compétences analytiques, mais l’offre de profils qualifiés reste encore limitée. Les opportunités sont donc réelles pour les diplômés disposant d’une formation solide et actualisée, qu’ils soient issus du système universitaire marocain ou de programmes internationaux.

Toutefois, il est essentiel de distinguer la tendance durable de la science des données de la dynamique spéculative autour de l’intelligence artificielle. L’IA suscite aujourd’hui un engouement considérable, parfois excessif, créant une forme de « bulle » autour du sujet. De nombreux candidats se concentrent exclusivement sur les outils ou les modèles d’intelligence artificielle sans maîtriser les fondements techniques qui en garantissent la compréhension et l’application concrète. Cette approche superficielle limite la valeur du profil sur le long terme.

Pour rester compétitif et construire une carrière stable, il est recommandé de se focaliser d’abord sur les bases fonctionnelles et techniques incontournables du domaine :

• les fondamentaux de la science des données (statistiques, analyse, modélisation)
• la Business Intelligence (pilotage de la performance, tableaux de bord décisionnels)
• la programmation en SQL et la maîtrise des bases de données relationnelles et NoSQL
• la gestion et l’intégration des données (ETL, data pipelines, qualité et gouvernance des données)
• la compréhension des architectures Cloud (AWS, Azure, Google Cloud)
• la culture métier et la capacité à interpréter les résultats dans un contexte opérationnel réel

« Attention : avec la popularité croissante de la Data Science, le marché commence à se saturer de profils juniors peu qualifiés. Seuls les profils avec bases solides, certifications et expérience pratique se démarquent. »

Ces compétences constituent la structure de base sur laquelle viennent ensuite se greffer les technologies émergentes comme le Machine Learning, le Deep Learning ou l’IA générative. Les professionnels capables d’articuler ces connaissances fondamentales sont ceux qui parviennent à maintenir une trajectoire de carrière stable, évolutive et résiliente face aux transformations technologiques.

Les années à venir privilégieront donc les profils équilibrés, associant rigueur technique, compréhension business et discernement face aux tendances du marché. Les entreprises rechercheront moins des spécialistes de l’IA théorique que des experts capables de traduire les données en leviers concrets de performance et d’innovation. Maîtriser les primordiaux, plutôt que courir après chaque nouveauté, demeure la clé pour bâtir un profil compétitif, pertinent et durable dans l’écosystème marocain et international de la donnée.