Top 5 des métiers de la data 🏆

Je ne vous apprends rien si vous dit que le domaine de la data, encore peu connu il y a quelques temps, est actuellement en pleine expansion. Dans ce contexte et depuis quelques années, de nouveaux métiers se développent pour répondre aux différentes problématiques que cela implique.

Aujourd'hui nous vous proposons un article spécial sur le sujet avec notre top 5 des métiers de la data 🏅.

Pour les lecteurs qui souhaitent comprendre ces métiers dont on entend tant parler ou pour ceux qui souhaitent se lancer mais pour lesquels le choix est encore flou, j’espère que ce résumé vous permettra d’y voir plus clair.

Pour chaque métier, je vous parlerais des compétences, des missions et des outils. Je ne parle pas de formation car au risque d’être répétitive, ce sont des métiers accessibles de différentes manières:

• En passant par une formation “classique” à l’Université👨‍🎓
• En évoluant d’un métier à l’autre (Data Analyst vers Data Scientist par exemple)⬆️.
• En suivant des formations en ligne qui facilitent la reconversion professionnelle 🔃.

Je ne parle pas non plus de salaire 🪙, premièrement parce que pour nous, le salaire ne doit pas être la seule raison d’être attiré par un emploi mais aussi parce que les salaires sont tellement variants d’un profil à l’autre et d’une entreprise à l’autre que je serais bien incapable de vous donner une fourchette qui reflète la réalité.

1. Data Scientist 🤖

Sans grande surprise, le métier à la mode, celui dont on parle systématiquement, c’est celui de Data Scientist et c’est le premier que je vous présente.

Le Data Scientist a des compétences en mathématiques, statistiques et informatique mais pas que ! Il doit être assez à l’aise à l’oral 📣 puisqu’il est souvent amené à échanger avec le métier qui parfois n’a pas de base en data. Il doit pouvoir synthétiser et expliquer simplement des processus complexes.

Il a plusieurs missions dont la récolte de la demande et la mise en place d’algorithmes de Machine Learning pour y répondre. Son but 🎯? Valoriser la donnée pour améliorer l’expérience client, les performances de l’entreprise ou encore les conditions de travail des collaborateurs.

Le scientifique des données, comme on l’appelle plus rarement est amené à programmer en R ou Python le plus souvent et à utiliser des outils de type Notebook comme Jupyter Notebook ou Google Colab 💻.

Je vous parle seulement de ces outils mais il utilise beaucoup d’autres choses qui ne sont pas forcément spécifiques à la Data Science.

2. Data Analyst 📈

Le Data Analyst a des connaissances en mathématiques, statistiques et informatique (autrement dit comme le Data Scientist). Mais il possède également une grande maîtrise de la data visualisation 📊.

Les missions du Data Analyst consistent à « faire parler » les données auxquelles il a accès, à sortir des informations, des indicateurs, qui permettront au métier de prendre les meilleures décisions.

Son objectif est de rendre compréhensibles par le métier des données brutes. Il passe donc par des visualisations, des graphiques, des animations, tout ce qui permet de comprendre une information facilement. Il a un vrai rôle de conseiller dans l’entreprise 🧐.

Tout comme le Data Scientist, il utilise les langages de programmation Python et R mais aussi des outils de Data visualisation tels que Data Studio 👩‍💻.

3. Data Engineer ⚙️

En plus de ses compétences évidentes en informatique, le Data Engineer a un vrai sens de l’organisation 🗃️. Sa mission principale est justement de collecter les données et de les organiser pour les rendre accessibles facilement.

Vous l’aurez compris, le rôle du Data Engineer est en amont des Data Analyst et Data Scientist, il récolte et prépare les données afin que ses camarades puissent les exploiter et produire des analyses et algorithmes de qualité ✨.

Il lui arrive également de mettre en production les modèles de Machine Learning développés par le Data Scientist.

Le Data Engineer facilite l’exploitation des gros volumes de données provenant de différentes sources 🌐.

Il maîtrise le langage SQL, langage spécifique à la gestion des bases de données et les outils de stockage des données 💾.

4. Data Manager 🔎

Le Data Manager vérifie que les données soient bien accessibles par toutes les personnes qui en ont besoin.

Ce ne sont pas ses seules missions, il est également chargé de vérifier la qualité des données et leur conformité vis-à-vis des réglementations en vigueur comme la RGPD ⚖️.

Il connaît les langages de programmation tels que Python, R et SQL, mais également les systèmes de gestion de base de données. Il a une bonne connaissance du secteur d’activité de l’entreprise 🤓 puisqu’il fait l’intermédiaire entre les équipes informatiques, les équipes data et le métier.

C’est un profil rare, par conséquent, ce poste est souvent confié à un Data Analyst ou un Data Engineer avec plusieurs années d’expérience.

5. Chief Data Officer (CDO) 💼

Place maintenant à un métier dont on entend rarement parler pour ne pas dire jamais 🔇. La raison est simple : toutes les entreprises n’ont pas ce profil en interne. On retrouve ce type de profil dans des entreprises pour lesquelles l’activité data est très développée 🤯.

Le CDO est en quelque sorte “l’encadrant” des équipes data. Il fait le lien entre l’informatique et les équipes métiers ou les clients 🔗.

Il a des compétences techniques en data et une bonne connaissance de la situation économique de l’entreprise 💲, indispensable pour être l’intermédiaire entre la technique et les dirigeants métiers.

Il fait preuve de leadership en gérant des équipes de plusieurs personnes 👥.

C’est un statut qui peut être atteint après plusieurs années d’expérience en data analyse par exemple et une bonne formation de management.

Pour les outils c’est un peu plus compliqué que précédemment, il ne travaille pas tellement les aspects techniques mais connait les outils utilisés par les équipes. Pour le reste les outils dépendent de chaque personne et de ses objectifs 🎯.

Voilà pour le top 5 des métiers de la data, j’espère que ces résumés vous permettent de mieux comprendre les subtilités de chaque métier et que votre choix (si vous avez à en faire un) sera plus simple.

Pour en savoir plus sur les métiers de Data Scientist et Data Analyst en particulièrement, je vous invite à découvrir notre article sur le sujet en 👉 cliquant ici. 👈

Découvrez également les outils utilisés par ces différents métiers en 👉 cliquant ici. 👈