Comme tu dois déjà le savoir, depuis l'avènement d’internet, les données générées sont de plus en plus nombreuses. 💡On estime que chaque jour c’est 2,5 trillions (= 1 million de million) de données qui sont générées dans le monde...
Il existe de nombreux types de données différentes qui proviennent de sources diverses :
La question que les entreprises ont commencé à se poser est la suivante :
C’est là, à ce moment précis, que de nouveaux métiers sont apparus et que de nouvelles compétences sont nées. On a commencé à entendre parler de postes de data miner, chief data officer, data analyst, data engineer, business Intelligence Manager, data architecte et j’en passe…
Ok, reprenons depuis le début !
Pour commencer, il faut savoir qu’en France, certains métiers sont plus représentés et plus demandés dans le monde de la Big Data. Cela concerne :
🧐 Concentrons nous donc sur ces 3 métiers.
Ils sont centrés sur la gestion des données et représentent la majorité des postes à pourvoir en entreprises aujourd’hui en France.
📍 Le/la data analyst, ou analyste de la donnée en français, traite et analyse les données d'une entreprise pour en extraire des informations utiles à la stratégie de l’entreprise.
Il/elle source, nettoie, apporte de la valeur aux données et les présente sous forme graphique pour les rendre compréhensibles.
Pour cela il/elle doit avoir de bonnes notions en mathématiques et statistiques. Il/elle utilise des langages de programmation comme Python ou R, pour récupérer les données; SQL un langage qui permet de communiquer avec les bases de données ou encore des logiciels de data visualisation comme Tableau Software ou Power BI pour créer des graphiques.
📍 Si l’on suit les définitions initiales de ce qu’est un.e data scientist, il/elle est le niveau supérieur d’un.e data analyst.
Son rôle reste le même : améliorer la stratégie de l’entreprise, mais pour ça il/elle va utiliser les mathématiques et les statistiques à un niveau encore plus élevé.
Il/elle travaille sur des quantités de données encore plus larges et non structurées, va détecter des tendances et convertir les données pour les rendre exploitables et viables. Il/elle maîtrise les mêmes outils de programmation ou de visualisation que le/la data analyst, à un niveau plus élevé. Le data scientist lui va notamment se servir de compétences en intelligence artificielle.
⚠️ Attention : Dans la presse généraliste et sur internet, les articles qui parlent de “data scientist” fusionnent souvent avec le métier de data analyst et ne différencient pas les deux métiers.
📍 On peut considérer que le/la data engineer est un niveau au dessus et possède encore plus de compétences en mathématiques, statistiques et particulièrement en informatique.
Il/elle conceptualise, développe, met en place l’architecture de systèmes de traitement de bases de données.
Les langages de programmation Java ou Python sont particulièrement appréciés et utilisés par les data engineer. Il/elle maîtrisent aussi des ensembles de composants logiciels, comme par exemple Hadoop qui permet le traitement de grandes quantités de données ou des logiciels de gestion de base de données comme MongoDB.
Ce que tu dois premièrement retenir de tout cela, c’est que les statistiques et les mathématiques constituent la base des métiers de la data. On ajoute à cela les langages de programmation tels que Python, R ou Java et des compétences poussées en informatique pour le/la data engineer.
Deuxièmement, et lorsque tu parcours les offres de poste, les rôles des data analyst et scientist peuvent être plus flous qu’ils n’y paraît dans les entreprises.
Tout va finalement dépendre de la taille des entreprises, du nombre de données et de l’objectif que l’entreprise s’est fixé en terme de traitement de données.
Le plus important au delà du titre du poste reste finalement les compétences qui vont être demandées pour le poste.
Et pour terminer, d’autres métiers commencent à prendre de plus en plus d’ampleur comme par exemple “déléguée à la protection des données” qui sera selon Linkedin le métier le plus recherché en 2020.
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