>
Comment préparer un test technique pour un data scientist : guide complet avec exemples en Python et SQL
Comment préparer un test technique pour un data scientist : guide complet avec exemples en Python et SQL
Découvrez comment bien préparer un test technique de data scientist. Guide complet avec exemples pratiques en Python et SQL pour réussir votre entretien.
Yhanis Boullonnois
31 oct. 2025
Passer un test technique quand on postule pour un poste de data scientist, c'est un peu comme préparer un examen important. On se pose plein de questions : qu'est-ce qu'ils vont me demander ? Comment je dois m'organiser ? Est-ce que je vais être à la hauteur ?
La bonne nouvelle, c'est que se préparer, ça change vraiment tout. Avec un peu de méthode et de la pratique régulière, on peut arriver serein le jour J.
Dans cet article, on va voir ensemble comment préparer un test technique de data scientist. On va parler des compétences qu'il faut maîtriser, des outils à connaître, et on va regarder des exemples concrets en Python et SQL. Vous allez voir, c'est plus accessible qu'on ne le pense.
Comprendre ce qu'on attend d'un data scientist dans un test technique
Avant de commencer à réviser, il faut bien comprendre ce que les recruteurs cherchent vraiment. Un test technique de data scientist, ce n'est pas juste vérifier qu'on sait coder. C'est bien plus que ça.
Les entreprises veulent voir comment on pense, comment on résout des problèmes, et comment on communique nos idées. Elles cherchent quelqu'un qui peut prendre des données brutes et en tirer des insights utiles.
Les compétences clés évaluées dans un test technique data scientist
Quand on vous propose un test, les recruteurs regardent plusieurs choses en même temps. D'abord, bien sûr, la capacité à écrire du code qui fonctionne. Mais pas n'importe quel code : du code lisible, bien structuré, qu'on peut comprendre facilement.
Ensuite, ils évaluent votre logique. Comment vous abordez un problème ? Est-ce que vous posez les bonnes questions avant de vous lancer ? Est-ce que vous pensez à optimiser votre solution ?
Il y a aussi la connaissance des concepts statistiques et mathématiques. Un data scientist doit comprendre ce qu'il fait, pas juste appliquer des formules sans réfléchir.
Et puis, il y a la gestion des données. Savoir nettoyer des données, les transformer, les explorer. C'est une grosse partie du travail au quotidien.
Maîtrise de Python et de ses bibliothèques (pandas, NumPy, scikit-learn)
Compétences en SQL pour interroger les bases de données
Compréhension des concepts statistiques de base
Capacité à visualiser et interpréter les données
Aptitude à écrire du code propre et documenté
Gestion des problèmes courants (valeurs manquantes, outliers)
Les différents types de tests techniques pour data scientist
Il existe plusieurs formats de tests, et c'est bon de les connaître pour bien se préparer. Certains tests sont en temps limité, d'autres vous laissent plus de temps. Certains se font en ligne, d'autres en face à face.
Le format le plus courant, c'est le test en ligne sur une plateforme. On vous donne un problème, vous avez quelques heures pour le résoudre. Vous écrivez votre code, vous le testez, et vous le soumettez.
Il y a aussi les tests en direct, pendant un entretien. Là, c'est plus stressant parce qu'on vous regarde travailler. Mais c'est aussi l'occasion de montrer votre processus de réflexion.
Certaines entreprises proposent des cas pratiques plus longs, sur plusieurs jours. C'est plus proche du travail réel, et ça laisse le temps de bien faire les choses.
Et puis il y a les tests de code pair, où vous travaillez avec un ingénieur de l'entreprise. C'est moins une évaluation qu'une vraie collaboration pour voir comment vous travaillez ensemble.
Type de test | Durée typique | Format | Ce qu'on évalue |
|---|---|---|---|
Test en ligne | 2 à 4 heures | Plateforme dédiée | Rapidité, code propre, résultats |
Test en direct | 1 à 2 heures | Visioconférence ou présentiel | Processus, communication, réactivité |
Cas pratique long | 1 à 3 jours | À faire chez soi | Qualité globale, rigueur, documentation |
Pair programming | 1 à 2 heures | Visioconférence | Collaboration, échange, adaptabilité |
Maîtriser SQL pour les tests techniques data scientist
SQL, c'est l'autre compétence fondamentale. Même si on travaille beaucoup avec Python, on doit pouvoir interroger les bases de données directement. Et les tests techniques incluent souvent une partie SQL.
La bonne nouvelle, c'est que SQL est plus facile à apprendre que Python. Les concepts sont simples, et avec un peu de pratique, on devient vite à l'aise.
Les concepts SQL essentiels pour un data scientist
Il y a quelques concepts de base qu'il faut vraiment maîtriser. D'abord, les SELECT simples pour récupérer des données. Puis les WHERE pour filtrer. Les JOIN pour combiner des tables. Les GROUP BY pour agréger.
Ensuite, il y a les fonctions d'agrégation : COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX. Et les fonctions de fenêtre, qui sont un peu plus avancées mais très utiles.
Il faut aussi connaître les sous-requêtes et les CTE (Common Table Expressions). Ce sont des outils puissants pour écrire des requêtes complexes de manière lisible.
SELECT et WHERE : récupérer et filtrer les données
JOIN : combiner plusieurs tables
GROUP BY et HAVING : agréger et filtrer les agrégations
Fonctions d'agrégation : COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
Fonctions de fenêtre : ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD
CTE (WITH) : requêtes nommées réutilisables
Exemple pratique : requête SQL simple et progressive
Commençons par une requête simple. On veut connaître le nombre de commandes par client :
SELECT
client_id,
COUNT(*) as nombre_commandes
FROM commandes
GROUP BY client_id
ORDER BY nombre_commandes DESC;
C'est basique, mais c'est important de bien le maîtriser. Maintenant, compliquons un peu. On veut les clients qui ont passé plus de 5 commandes :
SELECT
client_id,
COUNT(*) as nombre_commandes
FROM commandes
GROUP BY client_id
HAVING COUNT(*) > 5
ORDER BY nombre_commandes DESC;
Ici, on ajoute HAVING pour filtrer après l'agrégation. C'est une distinction importante : WHERE filtre avant l'agrégation, HAVING après.
Exemple pratique : JOIN et combinaison de tables
Souvent, les données sont dans plusieurs tables. Il faut savoir les combiner. Imaginons qu'on a une table clients et une
