Savoir coder et modéliser ne suffit plus pour être Data Scientist en 2026
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Hello Reader, Ces derniers mois, vous l’avez peut-être senti : le métier de Data Scientist est en pleine mutation. Avant, savoir coder, modéliser et sortir une belle prédiction suffisait. Aujourd’hui, ce n’est plus le cas. Les entreprises ne cherchent plus uniquement des profils techniques. Et si vous ne prenez pas ce virage maintenant, vous risquez de rester coincé dans une version du métier… qui n’existe déjà plus. Dans cette newsletter, je vous explique pourquoi le code et la modélisation ne suffisent plus et comment rester indispensable en 2026. Thème : Savoir coder et modéliser ne suffit plus pour être Data Scientist en 2026 Temps de lecture : 3 min
Mais avant de démarrer… Cette semaine, je lance le Challenge ML & GenAI. 📅 Du 10 au 14 novembre 2025, chaque soir à 20h30 Le vrai danger derrière “je code et je modélise”C’est la phrase que j’entends le plus souvent. “Je sais coder, je maîtrise la régression, les arbres, le deep learning…” Mais le problème, c’est que beaucoup s’arrêtent là. Ils savent comment faire tourner un modèle, mais rarement pourquoi ou dans quel cadre il est utile. Et c’est exactement ce qui crée la fracture entre les Data Scientists “exécutants” et ceux qu’on écoute dans les comités de décision. Ceux qui montent, ce ne sont pas les plus techniques. Les 5 compétences à développer dès maintenant1️⃣ Comprendre le métier Traduire un objectif business en modèle, c’est savoir relier la donnée à la décision. Ceux qui maîtrisent le pourquoi avant le comment deviennent indispensables. 2️⃣ Communiquer clairement Les meilleurs savent expliquer la donnée, pas seulement la calculer. Savoir vulgariser ses résultats, adapter son message et convaincre, c’est ce qui différencie le technicien du stratège. 3️⃣ Intégrer l’IA dans vos workflows L’adopter intelligemment, c’est gagner du temps et de la précision. L’IA ne remplace pas votre expertise elle la décuple. 4️⃣ Être autonome techniquement L’autonomie, c’est la capacité à passer d’une idée à un prototype sans dépendre d’un autre service. C’est ce qui sépare les exécutants des bâtisseurs. 5️⃣ Penser impact avant algorithme Comment intégrer l’IA sans perdre la main sur la techniqueL’IA n’est pas un raccourci pour les feignants.;C’est un accélérateur pour ceux qui comprennent ce qu’ils font. Elle ne remplace pas la modélisation, elle la rend plus rapide, plus documentée, plus accessible. Les Data Scientists qui domineront demain sauront combiner raisonnement humain et puissance algorithmique. → Utiliser l’IA pour générer du code qu’ils comprennent → Automatiser les tâches répétitives sans perdre le sens du modèle → Explorer plus de pistes, plus vite, sans sacrifier la rigueur C’est cette combinaison entre compréhension et efficacité qui fera la différence. Le plan d’action concretPour ne pas rester spectateur de cette transformation, je vous propose de rejoindre le Challenge ML & GenAI. 5 jours intensifs pour : 📅 Du 10 au 14 novembre 2025 Le mot de la finEn 2026, savoir coder et modéliser sera la base. Mais ce qui fera la différence, ce sera votre capacité à penser, à connecter et à créer de l’impact réel. Le code est un outil. Rendez-vous le 10 novembre pour le prouver. À très vite, Natacha NJONGWA YEPNGA PS :
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Natacha NJONGWA YEPNGA
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