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Trouver une ter data science alternance suppose de connaître les formats de formation, les compétences attendues, les missions en entreprise, la rémunération et les débouchés : autant de points détaillés ici pour choisir le parcours le mieux adapté à votre profil.
Qu’est-ce que le TER data science en alternance
Le TER, ou Travail d’Étude et de Recherche, s’inscrit dans une logique d’alternance qui articule temps en école et expérience en entreprise.
Définition et format d’une alternance data scientist
Une alternance data scientist peut prendre deux formes selon votre niveau d’entrée. La transformation se joue sur le rythme et l’intensité du parcours : soit 2 ans pour construire les bases dans la durée, soit 1 an pour des profils déjà avancés.
- Format 2 ans : 850 heures de formation, avec 1 jour en école et 4 jours en entreprise la 1re année, puis 2 jours / 3 jours la 2e année.
- Format 1 an : 420 heures, pensées pour des candidats plus autonomes, avec une immersion entreprise renforcée dès le départ.
- Préparation obligatoire : 40 heures en ligne sur Linux, Git, Python et SQL afin d’aligner le niveau technique avant l’entrée en formation.
- Mobilité internationale : possible jusqu’à 12 mois, dans la limite de 50 % de la durée totale du contrat d’apprentissage.
En pratique sur le terrain, 80 % des étudiants de ces programmes suivent ce mode d’apprentissage. Ce chiffre traduit un ancrage concret dans les besoins des entreprises, avec une montée en compétence plus rapide pour chaque alternant data.
Villes et modalités pour trouver votre alternance
La recherche d’une offre ne se limite plus à une poignée de métropoles. Plus de 32 000 annonces sont recensées sur les plateformes d’emploi, réparties entre Paris, Lyon, Bordeaux, Lille et Nancy.
- Paris : plus de 326 offres, dans un bassin d’emploi porté par les entreprises tech, la banque et l’assurance.
- Lyon et Bordeaux : des campus accessibles en présentiel et des écosystèmes data dynamiques, notamment dans l’industrie et la santé.
- Format hybride ou à distance : à privilégier dès que la complexité monte côté mobilité, avec plateforme en ligne, masterclasses en visio et présence régulière en entreprise. Consultez également les alternance data science Nancy pour les profils situés dans le Grand Est.
Les sessions à distance maintiennent un cadre pédagogique suivi, sans couper le lien avec l’entreprise ni avec la promotion.
Certification RNCP et reconnaissance du diplôme
La certification RNCP n° 40235 correspond à un Bac+5 reconnu par l’État et lisible pour les recruteurs sur des fonctions liées à la data. Ce diplôme relève du niveau 7 dans le cadre européen des certifications.
Les projets menés en entreprise constituent des références tangibles en entretien et facilitent l’accès à un premier poste. En complément, l’accès à un réseau de plus de 50 000 alumni et à 1 000 entreprises partenaires soutient l’insertion professionnelle.
Ce cursus de niveau bac +5, comparable à un mastère spécialisé data, peut être suivi en contrat d’apprentissage ou en contrat de professionnalisation. La rémunération, le financement et le cadre administratif varient selon le statut.
Compétences et programme d’une formation en alternance data
Une formation en alternance orientée data couvre un périmètre large : programmation, traitement des données, cloud, automatisation et intelligence artificielle.
Les langages et outils techniques enseignés en alternance
Les compétences visées en alternance data science commencent par des bases solides. Python occupe une place centrale, avec SQL, Linux et Bash pour manipuler les données, industrialiser les traitements et fiabiliser les tâches récurrentes. Dès lors, un futur ingénieur ou ingénieur big data doit aussi savoir travailler avec des environnements conteneurisés et des pipelines orchestrés.
- Langages et scripts : Python, Java, Scala et Bash, avec un focus sur la programmation orientée données et la construction de pipelines ETL robustes.
- Stockage et transformation : BigQuery, Snowflake, Postgres, DBT et Apache Beam pour exploiter, transformer et structurer des volumes de big data.
- Streaming et infrastructure : Kafka, PySpark et Terraform pour les architectures temps réel et l’infrastructure as code, complétés par Docker et Kubernetes pour l’exécution et le déploiement des conteneurs.
En complément, les bibliothèques de deep learning comme PyTorch, TensorFlow et Fastai servent à concevoir des modèles prédictifs ou génératifs. À privilégier dès que la complexité monte, les outils cloud tels que GCP Vertex AI et AWS, ainsi que des frameworks d’agents LLM comme LangGraph, rapprochent la formation des attentes observées dans les offres d’emploi.
IA, machine learning et gouvernance RGPD au programme
Le programme de formation data intègre l’intelligence artificielle en alternance de façon progressive : machine learning, NLP, IA générative, modèles interprétables et approches plus avancées fondées sur la statistique. Les 469 heures annuelles et les 120 crédits ECTS répartis sur 4 semestres donnent un cadre lisible à la montée en compétence.
La méthode pédagogique distingue pourtant ce cursus : études de cas menées avec des entreprises, retours d’expérience de praticiens et projet fil rouge ancrent l’apprentissage dans des situations réelles. La transformation se joue sur la régularité du travail appliqué à l’analyse de données, à la fouille de données et à la statistique appliquée.
La conformité RGPD s’intègre à chaque étape : collecte, entraînement et déploiement des modèles. Le vrai levier de performance ici réside dans la formation de profils capables de concilier gouvernance, traçabilité, gestion des accès et réduction des biais via l’anonymisation ou les données synthétiques, dans l’esprit du Privacy by Design et des 7 fiches CNIL d’avril 2024.
Missions et profil recherché pour un poste en alternance
Un poste alternance data scientist implique une contribution réelle dès l’arrivée en entreprise. En alternance, l’ alternant data apprend en continu, mais intervient aussi très vite sur des sujets utiles, au sein de l’équipe data, avec une autonomie qui progresse au fil du contrat.
Missions quotidiennes d’un alternant data scientist
Sur un poste d’alternance data scientist, les missions évoluent rapidement. En pratique sur le terrain, l’alternant accompagne des data scientists confirmés sur la prévision, la programmation, les tests, le calibrage et la validation, avec une attente claire : produire des livrables techniques utiles dès les premières semaines.
- Préparation et modélisation : préparation des jeux de données, conception de solutions d’intelligence artificielle, développement d’outils Python et dockerisation des modèles pour faciliter leur déploiement en production.
- Agents IA et données non structurées : création d’outils fondés sur des agents IA pour exploiter des documents, fichiers Excel, PDF, e-mails et images, avec liaison vers des bases de données structurées.
- Data visualisation et reporting : enrichissement des rapports à partir des données existantes et mise en place d’espaces métiers dans les plateformes data de l’entreprise.
À l’inverse d’un stage, l’ alternance s’inscrit dans la durée : un ou deux ans selon le contrat. La transformation se joue sur ce temps long, car il permet de suivre un projet jusqu’au bout, du cadrage à la mise en production, tout en consolidant des méthodes de travail et des repères concrets en entreprise.
Profil, prérequis et qualités attendus par les entreprises
Les missions data science entreprise visent le plus souvent des candidats de niveau bac+3 à bac+5. Sont généralement attendus : un BTS ou DUT informatique complété par deux ans d’expérience, ou une licence informatique en accès direct; à cela s’ajoutent la maîtrise de Python, SQL et des bases Linux, un socle technique que les recruteurs considèrent comme non négociable.
Cette trajectoire peut mener vers un poste d’ ingénieur data, à condition de démontrer une base technique solide et une vraie capacité à contribuer durablement à l’équipe.
Rémunération et débouchés après une alternance data science
L’alternance en data science combine deux effets très concrets : une rémunération pendant la formation et un accès rapide à des débouchés data recherchés. Pour un profil spécialisé en data science, ce format réduit le coût d’entrée dans le secteur tout en accélérant l’accès à un premier poste.
Salaire pendant et après l’alternance data scientist
La rémunération en alternance en data science dépend de l’âge et de l’année de formation. En pratique sur le terrain : un alternant de moins de 26 ans perçoit généralement entre 900 € et 1 200 € par mois en 1re année, puis entre 1 100 € et 1 500 € en 2e année. À partir de 26 ans, la rémunération se situe plutôt entre 1 400 € et 1 800 € mensuels.
Le financement de la formation reste pris en charge à 100 % par l’OPCO. À la sortie, un ingénieur data scientist ou un ingénieur big data junior vise en général entre 40 000 € et 50 000 € bruts annuels. Avec l’expérience, la progression vers 50 000 € à 60 000 € est fréquente, selon la localisation et la taille de l’entreprise. Pour consulter des offres d’emploi, la page alternance data scientist recense des opportunités sur tout le territoire.
Financement et avantages du contrat d’alternance
Le cadre financier est l’un des points les plus favorables. Dans un contrat d’apprentissage comme dans un contrat de professionnalisation, les frais de formation sont couverts par l’entreprise via l’OPCO : l’alternant n’a pas de reste à charge direct.
À l’inverse d’une formation financée seul, l’ emploi en alternance apporte aussi des avantages annexes souvent présents dans les offres d’emploi : aide au logement, tickets restaurant, prise en charge du transport ou intéressement. Ce cadre intéresse autant un futur data analyst qu’un consultant data, un analyste ou un data manager en reconversion.
- CPF : mobilisable pour financer tout ou partie de la formation, parfois en complément d’autres aides selon le profil.
- France Travail : prise en charge partielle possible pour les demandeurs d’emploi visant un poste dans la data.
- Bpifrance (IA Booster) : financement de 50 % jusqu’à 30 000 €, destiné aux entreprises qui souhaitent former leurs équipes à l’IA.
En complément, l’accompagnement post-formation renforce l’accès au premier poste : préparation aux entretiens, mise en valeur des projets réalisés et accès à un réseau alumni de plus de 50 000 professionnels accélèrent la prise de poste. Le détail du parcours est présenté sur la page dédiée à la formation data science en alternance.
Métiers accessibles et perspectives de carrière data
La demande de profils data a progressé de +67 % depuis 2013, tandis que 78 % des entreprises prévoient d’intégrer l’intelligence artificielle d’ici 2026. Dès lors, le marché français compte plus de 11 000 postes ouverts chaque année, sur fond de croissance mondiale estimée entre 41 % et 82 % d’ici 2030.
Le vrai levier de performance ici tient à la polyvalence des compétences acquises : traitement de données, modélisation, industrialisation et usage métier du big data. Cette base ouvre des trajectoires variées, à privilégier dès que la complexité monte dans les environnements techniques et métiers.
- Data Engineer / Ingénieur big data : conception et maintenance des pipelines de données, orchestration, stockage, avec un salaire junior dès 40 000 €.
- Data Analyst / Analyste : analyse, reporting, data visualisation et SQL avancé, dans la quasi-totalité des secteurs.
- Machine Learning Engineer : développement et déploiement de modèles d’IA en production, avec une forte dimension MLOps et cloud.
- Data Architect / Chief Data Officer : évolutions accessibles après plusieurs années d’expérience, avec une portée plus stratégique sur la gouvernance.
| Métier | Salaire junior (€/an) | Salaire senior (€/an) | Secteurs principaux |
| Data Engineer / Ingénieur big data | 40 000 – 50 000 | 50 000 – 65 000+ | Tech, banque, industrie |
| Data Analyst | 38 000 – 45 000 | 48 000 – 58 000 | Commerce, santé, assurance |
| Machine Learning Engineer | 42 000 – 52 000 | 55 000 – 70 000+ | IA, aéronautique, défense |
| Data Architect / CDO | 50 000 – 60 000 | 65 000 – 90 000+ | Grands groupes, ESN |
Foire aux questions
Quel est le salaire d’un alternant data scientist selon son âge et son année de formation ?
La rémunération d’un alternant data scientist dépend surtout de l’âge et de l’année de formation. En pratique sur le terrain, un alternant data de moins de 26 ans perçoit en général entre 900 € et 1 200 € par mois en 1re année, puis entre 1 100 € et 1 500 € en 2e année.
À l’inverse, à partir de 26 ans, la rémunération se situe plutôt entre 1 400 € et 1 800 € mensuels, quel que soit le niveau de progression dans le cursus. Dans tous les cas, l’apprentissage reste sans avance de frais pour l’étudiant : le coût pédagogique de l’école est pris en charge par l’OPCO via le contrat d’apprentissage ou le contrat de professionnalisation.
Quels sont les prérequis pour intégrer une école en alternance data science de niveau Bac+5 ?
Pour intégrer une école en alternance en data science menant à un diplôme de niveau 7, il faut en général justifier soit d’un niveau 5, comme un BTS ou un DUT informatique, accompagné de deux ans d’expérience, soit d’un niveau 6, comme une licence informatique, en accès direct.
Ce socle couvre la programmation Python et SQL, les bases de Linux ainsi que la conception de bases de données. En complément, un projet personnel, même simple, aide à valoriser un dossier d’admission. Des admissions dérogatoires existent aussi pour certains profils expérimentés, y compris sans diplôme strictement aligné. Selon les établissements, l’entrée peut se faire après un niveau bac complété par une montée en compétences progressive, notamment en alternance.
À partir de septembre, comment trouver rapidement une offre d’emploi en alternance data science ?
Les rentrées ont lieu, le plus souvent, en septembre. Dès lors, pour décrocher rapidement un emploi en alternance en data science, plusieurs canaux doivent être activés en parallèle : les plateformes publiques, comme La Bonne Alternance, diffusent plus de 32 000 offres sur le territoire, tandis que les réseaux d’entreprises partenaires des formations permettent un ciblage plus direct.
Le vrai levier de performance ici, c’est la simultanéité des démarches : candidature, mise en relation, validation du projet et signature du contrat d’apprentissage. En général, le délai entre la candidature et la prise de poste varie de quelques jours à quelques semaines selon le profil et l’entreprise.
