La technologie n’a cessé de se développer au cours de ces dernières années. Cela a entraîné des changements tant sur la vie quotidienne de l’homme que dans la vie de l’entreprise. Cette dernière tend alors vers une transformation numérique de son processus de travail. Avec l’entrée de la digitalisation, un flux de données énormes circule chaque jour à travers le monde, grâce aux échanges et aux interactions que nous effectuons, et émanant également des objets connectés que nous utilisons.
Dans l’optique de gérer ces mégadonnées de façon optimale et d’améliorer les performances d’une entreprise, de nouveaux métiers ont émergé des profondeurs de la data science. Voici 7 professions du big data dont les compétences sont grandement sollicitées par les entreprises.
Pourquoi et comment travailler dans la data science ?
Les emplois dans le domaine de la data science sont très demandés, car les organisations cherchent à donner un sens aux grands volumes de données qu’elles collectent. La data science est un domaine relativement nouveau, et il y a une pénurie de professionnels qualifiés.
Pour travailler dans ce secteur, vous devez posséder de solides compétences en mathématiques et en programmation. Vous devez également être capable de communiquer efficacement vos résultats à des publics non techniques.
Il existe plusieurs façons d’entrer dans le domaine de la data science. De nombreux spécialistes ont une formation en informatique ou en ingénierie. D’autres sont diplômés dans des domaines tels que les mathématiques ou les statistiques.
Si vous n’êtes pas issu d’une formation en informatique ou en ingénierie ou que vous souhaitez simplement vous spécialiser dans le domaine des sciences des données, il existe un certain nombre de formations et de programmes d’apprentissage accéléré comme le propose notamment Data ScienceTech Institute qui peuvent vous permettre d’acquérir les compétences nécessaires.
Le data Miner ou explorateur de données
La profession de data miner représente plus de 1 500 offres d’emploi à pourvoir en France. Il s’agit d’un métier très convoité dans les secteurs du marketing, de la banque, de l’assurance ainsi que la grande distribution. Il a pour mission d’explorer les données brutes recueillies par l’entreprise afin d’en tirer celles qui seront utiles et exploitables à cette dernière. Au cours du processus de collecte et stockage de données, il travaille en étroite collaboration avec le data scientist et le data analyst. En tant qu’expert dans son domaine, il maîtrise parfaitement l’utilisation des outils de stockage de données et a de fortes connaissances en statistiques.
Le data analyst ou analyste des données
Le data analyst est celui qui collecte les données déjà traitées. Il les exploite et les analyse en utilisant une API (un des outils efficaces pour récupérer des datas) et/ou des techniques du web scraping (technique qui permet d’extraire des informations directement depuis le web). De par son travail, il fait parler les données, c’est-à-dire qu’il les interprète sous forme de graphiques afin que ces dernières soient plus compréhensibles. Il ne faut pas omettre que les résultats obtenus sont à présenter auprès des managers. Par conséquent, il doit d’une part, savoir manipuler des logiciels tels que Python et SQL. D’autre part, maîtriser la data visualisation.
Le data scientist ou scientifique de données
Le data scientist est le spécialiste du traitement et de l’analyse des données. Il a pour rôle d’exploiter les données collectées par l’entreprise afin d’établir les modèles prédictifs et des modèles statistiques d’analyse. Par conséquent, il doit justifier de solides compétences non seulement en statistiques, mais aussi en mathématiques et en codage. Par ailleurs, il doit être à l’aise avec l’utilisation des logiciels Python, R, SPSS ou encore SAS ainsi qu’avec le machine learning. Pour mener à bien son travail, il doit collaborer avec le personnel des autres départements de l’entreprise à savoir les départements marketing et finance. Raison pour laquelle il doit faire preuve d’un bon sens relationnel.
Le data engineer ou ingénieur de données
Le métier du data engineer se base sur la collecte et la préparation des données. Il a pour mission principale de concevoir et d’administrer des systèmes de collecte de données, des plateformes ou data warehouse pour faciliter leur traitement. Pour visualiser un peu son positionnement par rapport aux autres techniciens de la data science, il se place au tout début de la chaîne. Le bon déroulement du traitement des mégadonnées repose donc sur son savoir-faire et son expertise. En outre, il assiste le data scientist en lui assurant un accès rapide et facile aux data collectées. Les compétences qui lui sont requises sont : une maîtrise des langages de programmation et des outils de stockage de données. Il doit avoir également des connaissances en statistiques et en machine learning.
Le chief data officer ou directeur des données
Le chief data officer se trouve au sommet de la direction de la stratégie digitale. C’est le chef d’orchestre des données. Il dirige les opérations d’analyse, assure la gouvernance des data et gère les relations de même que les échanges entre les dirigeants de l’entreprise et le département chargé de l’analyse des mégadonnées. En tant que responsable de son service, il assure la qualité du travail effectué par le data analyst et le data scientist grâce à des contrôles réguliers. Il doit avoir des compétences managériales et faire preuve de leadership pour diriger son équipe. En tant qu’expert de la data science, il doit maîtriser l’utilisation des outils d’analyse de données et connaître le secteur économique d’une entreprise.
Le data architect ou architecte big data
La data architect est un élément indispensable dans le domaine du big data. Il assure un bon cadre de travail à ses confrères de la data science en supervisant les composants de leur écosystème, c’est-à-dire, la récupération, la gestion et le stockage des données. Son rôle est d’optimiser tous ces processus et de réaliser des inventaires des données disponibles qu’il soumettra ensuite au data chief officer. Compte tenu des missions qui lui sont confiées, il doit maîtriser les technologies du big data, à savoir les langages de programmation, les systèmes de gestion NoSQL, les outils de stockage de données et les infrastructures serveurs.
Le machine learning Engineer ou ingénieur en apprentissage automatique
Le machine learning engineer est non seulement un expert en modélisation de données, mais également un programmateur en informatique. Comme son nom l’indique, il est spécialisé dans le machine learning, une technique de programmation informatique et sous-discipline de l’intelligence artificielle. Il est donc de son ressort de créer des algorithmes d’apprentissage automatique selon les objectifs stratégiques de l’entreprise. En outre, ses missions tournent autour du traitement et de l’analyse des données. Son expertise technique est indispensable pour les entreprises. Ainsi, il doit maîtriser tant les langages de programmation que les applications cloud.
