Les 4 métiers porteurs dans la data

Quels sont les principaux métiers porteurs dans la data science ?

La data science est un secteur en plein essor qui offre de nombreuses opportunités de carrière dans de nombreux domaines. Les grandes entreprises recherchent de plus en plus de professionnels qualifiés pour occuper ces nouveaux postes de la data.

La plupart de ces emplois requièrent des candidats possédant à la fois de l’expérience et des diplômes. Découvrez dans cet article les 4 métiers porteurs dans le domaine de la data.

Data science : qu’est-ce que c’est ?  

Vous vous interrogez sur la manière d’apprendre un métier lié aux données sans vous inscrire à l’université ? Les formations en ligne qui vous enseignent les connaissances nécessaires pour exercer un métier dans le domaine de la science des données sont votre meilleure option.

Plusieurs organismes en proposent : découvrez les formations de DataScientest en consultant les sites spécialisés.

En effet, la data science est un champ qui traite des séries de données massives qui sont trop complexes pour être gérées à l’aide des méthodes de gestion de données classiques. Les entreprises exploitent des données structurées et non structurées, en s’appuyant sur des techniques d’apprentissage automatique et de modélisation prévisionnelle pour tirer des informations significatives.

Grâce à ces informations, les gestionnaires sont à même de faire des choix fondés sur les données et de solutionner des problèmes commerciaux clés.

Métiers porteurs de la data : Analyst & Scientist

Si vous aimez les chiffres, les statistiques ainsi que la programmation informatique, l’une ou l’autre de ces voies pourrait correspondre à vos objectifs de carrière.

Data Analyst

Les analystes de données sont chargés de collecter et d’organiser des séries de données importantes, puis, comme leur nom l’indique, d’analyser ces données. De même, ils savent se servir de cette analyse pour déduire des conclusions commerciales spécifiques, qu’il s’agisse de déterminer comment fixer le prix des articles, réduire les frais ou de fidéliser les clients. Ils sont également chargés de la gestion de tous les aspects liés aux données, notamment la production de rapports, l’analyse des données et l’exactitude des données reçues.

On trouve des analystes de données dans tous les secteurs et les titres des postes peuvent varier. Certains rôles auront des noms spécifiques à l’industrie, comme « analyste de données de soins de santé ». « Analyste d’affaires », « analyste de renseignements » et les rôles portant un nom similaire ont souvent beaucoup en commun avec les rôles d’analystes de données.

Les personnes souhaitant obtenir un emploi d’analyste de données doivent se familiariser avec des outils informatiques tels que Microsoft Excel et Access ainsi que les bases de données SQL. Un analyste de données doit aussi avoir de bonnes capacités de communication et de présentation et pouvoir traduire de manière efficace des données souvent complexes aux parties prenantes de l’entreprise.

Data Scientist

Alors que la mission principale d’un analyste de données est d’examiner et d’analyser les informations, celle d’un data scientist est de mettre en place le système nécessaire à l’analyse. Cela inclut la construction de modèles statistiques et d’algorithmes, l’exécution de tests et d’expériences sur les données, et l’optimisation permanente de leurs dispositifs pour une meilleure analyse des données. Tout cela dans le souci d’aboutir aux décisions commerciales les plus pertinentes.

Le data scientist doit avoir de solides compétences en techniques d’exploration de données, en analyse de régression, etc.  Un diplôme supérieur en informatique est généralement nécessaire pour ce type de fonction, en plus d’années d’expérience professionnelle dans un secteur connexe.

Data Engineer

Les data engineers mettent à profit leurs savoir-faire en informatique et en ingénierie pour rassembler, exploiter et traiter des masses de données. Les missions courantes comprennent la conception et la traduction d’algorithmes informatiques en codes prototypes, l’élaboration de processus techniques pour faciliter l’accès aux données et la production de rapports, de tableaux de bord et de supports pour les utilisateurs finaux.

En outre, ils se concentrent souvent sur des séries de données plus importantes et optimisent l’infrastructure entourant les différents processus d’analyse de données.

Les aptitudes techniques requises comprennent la maîtrise des systèmes Linux, une bonne compréhension de la conception de bases de données SQL et une connaissance approfondie des langages de codage tels que Java, Python ou Kafka. 

Data management

La data management est une pratique qui consiste à collecter, stocker et utiliser les données de manière sécurisée, efficace et rentable. Son objectif est d’aider des particuliers, des sociétés à tirer le meilleur parti des données dans le respect des politiques et des réglementations, de manière à ce qu’ils prennent des décisions et des initiatives maximisant les avantages pour l’organisation.

Dans une organisation, gérer les données numériques suppose un grand nombre de missions, de politiques, de démarches et de pratiques. Les activités de gestion des données ont un champ d’application très large et couvrent des facteurs tels que : créer, consulter et actualiser des informations sur un niveau de données diversifié. De même, elle permet de stocker les informations sur plusieurs serveurs clouds et d’exploiter les données dans un éventail croissant d’applications, d’analyses et d’algorithmes

Boris Rabilaud
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