Top 5 des mĂ©tiers de la data 🏆

Top 5 des mĂ©tiers de la data 🏆

ï»żï»żJe 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 annĂ©es, de nouveaux mĂ©tiers se dĂ©veloppent pour rĂ©pondre aux diffĂ©rentes problĂ©matiques que cela implique.

Aujourd'hui nous vous proposons un article spĂ©cial sur le sujet avec notre top 5 des mĂ©tiers de la data 🏅.

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

Pour chaque mĂ©tier, je vous parlerais des compĂ©tences, des missions et des outils. Je ne parle pas de formation car au risque d’ĂȘtre rĂ©pĂ©titive, ce sont des mĂ©tiers accessibles de diffĂ©rentes maniĂšres:

  • En passant par une formation “classique” Ă  l’UniversitĂ©đŸ‘šâ€đŸŽ“
  • En Ă©voluant d’un mĂ©tier Ă  l’autre (Data Analyst vers Data Scientist par exemple)âŹ†ïž.
  • En suivant des formations en ligne qui facilitent la reconversion professionnelle 🔃.


Je ne parle pas non plus de salaire đŸȘ™, premiĂšrement parce que pour nous, le salaire ne doit pas ĂȘtre la seule raison d’ĂȘtre attirĂ© par un emploi mais aussi parce que les salaires sont tellement variants d’un profil Ă  l’autre et d’une entreprise Ă  l’autre que je serais bien incapable de vous donner une fourchette qui reflĂšte la rĂ©alitĂ©.


1. Data Scientist đŸ€–


Sans grande surprise, le mĂ©tier Ă  la mode, celui dont on parle systĂ©matiquement, c’est celui de Data Scientist et c’est le premier que je vous prĂ©sente.

Le Data Scientist a des compĂ©tences en mathĂ©matiquesstatistiques et informatique mais pas que ! Il doit ĂȘtre assez Ă  l’aise Ă  l’oral 📣 puisqu’il est souvent amenĂ© Ă  Ă©changer avec le mĂ©tier qui parfois n’a pas de base en data. Il doit pouvoir synthĂ©tiser et expliquer simplement des processus complexes.

Il a plusieurs missions dont la rĂ©colte de la demande et la mise en place d’algorithmes de Machine Learning pour y rĂ©pondre. Son but 🎯? Valoriser la donnĂ©e pour amĂ©liorer l’expĂ©rience client, les performances de l’entreprise ou encore les conditions de travail des collaborateurs.

Le scientifique des donnĂ©es, comme on l’appelle plus rarement est amenĂ© Ă  programmer en R ou Python le plus souvent et Ă  utiliser des outils de type Notebook comme Jupyter Notebook ou Google Colab đŸ’».

Je vous parle seulement de ces outils mais il utilise beaucoup d’autres choses qui ne sont pas forcĂ©ment spĂ©cifiques Ă  la Data Science.


2. Data Analyst 📈


Le Data Analyst a des connaissances en mathĂ©matiques, statistiques et informatique (autrement dit comme le Data Scientist). Mais il possĂšde Ă©galement une grande maĂźtrise de la data visualisation 📊.

Les missions du Data Analyst consistent Ă  « faire parler Â» les donnĂ©es auxquelles il a accĂšs, Ă  sortir des informations, des indicateurs, qui permettront au mĂ©tier de prendre les meilleures dĂ©cisions.

Son objectif est de rendre comprĂ©hensibles par le mĂ©tier des donnĂ©es brutes. Il passe donc par des visualisations, des graphiques, des animations, tout ce qui permet de comprendre une information facilement. Il a un vrai rĂŽle 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 đŸ‘©â€đŸ’».


3. Data Engineer ⚙


En plus de ses compĂ©tences Ă©videntes en informatique, le Data Engineer a un vrai sens de l’organisation đŸ—ƒïž. Sa mission principale est justement de collecter les donnĂ©es et de les organiser pour les rendre accessibles facilement.

Vous l’aurez compris, le rĂŽle du Data Engineer est en amont des Data Analyst et Data Scientist, il rĂ©colte et prĂ©pare les donnĂ©es afin que ses camarades puissent les exploiter et produire des analyses et algorithmes de qualitĂ© ✹.

Il lui arrive Ă©galement de mettre en production les modĂšles de Machine Learning dĂ©veloppĂ©s par le Data Scientist.

Le Data Engineer facilite l’exploitation des gros volumes de donnĂ©es provenant de diffĂ©rentes sources 🌐.

Il maĂźtrise le langage SQL, langage spĂ©cifique Ă  la gestion des bases de donnĂ©es et les outils de stockage des donnĂ©es đŸ’Ÿ.


4. Data Manager 🔎


Le Data Manager vĂ©rifie que les donnĂ©es soient bien accessibles par toutes les personnes qui en ont besoin.

Ce ne sont pas ses seules missions, il est Ă©galement chargĂ© de vĂ©rifier la qualitĂ© des donnĂ©es et leur conformitĂ© vis-Ă -vis des rĂ©glementations en vigueur comme la RGPD ⚖.

Il connaĂźt les langages de programmation tels que PythonR et SQL, mais Ă©galement les systĂšmes de gestion de base de donnĂ©es. Il a une bonne connaissance du secteur d’activitĂ© de l’entreprise đŸ€“ puisqu’il fait l’intermĂ©diaire entre les Ă©quipes informatiques, les Ă©quipes data et le mĂ©tier.

C’est un profil rare, par consĂ©quent, ce poste est souvent confiĂ© Ă  un Data Analyst ou un Data Engineer avec plusieurs annĂ©es d’expĂ©rience.


5. Chief Data Officer (CDO) đŸ’Œ


Place maintenant Ă  un mĂ©tier 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’activitĂ© data est trĂšs dĂ©veloppĂ©e đŸ€Ż.

Le CDO est en quelque sorte “l’encadrant” des Ă©quipes data. Il fait le lien entre l’informatique et les Ă©quipes mĂ©tiers ou les clients 🔗.

Il a des compĂ©tences techniques en data et une bonne connaissance de la situation Ă©conomique de l’entreprise đŸ’Č, indispensable pour ĂȘtre l’intermĂ©diaire entre la technique et les dirigeants mĂ©tiers.

Il fait preuve de leadership en gĂ©rant des Ă©quipes de plusieurs personnes đŸ‘„.

C’est un statut qui peut ĂȘtre atteint aprĂšs plusieurs annĂ©es d’expĂ©rience en data analyse par exemple et une bonne formation de management.

Pour les outils c’est un peu plus compliquĂ© que prĂ©cĂ©demment, il ne travaille pas tellement les aspects techniques mais connait les outils utilisĂ©s par les Ă©quipes. Pour le reste les outils dĂ©pendent de chaque personne et de ses objectifs đŸŽŻ.


VoilĂ  pour le top 5 des mĂ©tiers de la data, j’espĂšre que ces rĂ©sumĂ©s vous permettent de mieux comprendre les subtilitĂ©s de chaque mĂ©tier et que votre choix (si vous avez Ă  en faire un) sera plus simple.

Pour en savoir plus sur les mĂ©tiers de Data Scientist et Data Analyst en particuliĂšrement, je vous invite Ă  dĂ©couvrir notre article sur le sujet en 👉 cliquant ici. 👈

DĂ©couvrez Ă©galement les outils utilisĂ©s par ces diffĂ©rents mĂ©tiers en 👉 cliquant ici. 👈