Le domaine de la Data est vaste et jeune. Beaucoup de nouveaux métiers ont émergé pour recueillir et analyser des données et prendre des décisions ou déployer des solutions techniques.
Les métiers de la Data sont très nombreux et il est difficile de tous les citer (saviez-vous qu'il est possible de devenir Chef de Projet Chatbot ?). Mais nous avons sélectionnés les plus recherchés par les entreprises et vous les présentons rapidement ci-dessous.
Chief Data Officer
Le CDO est rattaché à la direction de l’entreprise. Il dirige la collecte des données et leur valorisationa. Il définit la manière stratégique dont l’entreprise va utiliser les données qu’elle a collecté. C’est avant tout un manager mais il a une certaine expérience dans le domaine de la data et a souvent commencé par analyser des données avant de diriger une équipe. Le salaire d'un Chief Data Officer ou d'un Head of Data oscille autour de 100 000 € par an.
Data Scientist
Le Data Scientist possède un profil assez technique et est capable de construire des modèles d’interprétation de données qu’importe leur provenance. Le Data Scientist sait utiliser les outils de statistiques, les langages de code (comme Python), le Machine Learning et le Big Data lorsqu’il y a besoin de traiter des gros volumes de données.
Le métier de Data Scientist peut souvent faire peur à première vue. On peut très souvent penser qu'une connaissance extrêmement poussée en Mathématiques est nécessaire pour devenir Data Scientist. Il faut bien entendu être curieux et s'intéresser au fonctionnement d'un algorithme, et savoir l'implémenter avec du code. Dans ce sens, démontrer par les mathématiques n'est pas forcément nécessaire dans le métier. Le tout est d'avoir une bonne compréhension intuitive du fonctionnement d'un algorithme de telle manière à ce que vous puissiez les tester avec votre code sur les données que vous avez à disposition. En fonction de ces dernières vous trouverez des algorithmes plus adaptés que d'autres. Là est la compétences clé qui fera de vous un bon Data Scientist.
👉 👉 N’hésitez pas à consulter notre article sur les compétences indispensables du Data Scientist pour avoir une meilleure idée de sa fonction.
Growth Hacker
Le métier de Growth Hacker mélange des techniques de marketing, d'analyse de données et de développement produit dans le but d'améliorer la croissance et le chiffre d'affaires d'une entreprise. C'est une fonction qui nécessite beaucoup de polyvalence et de curiosité mais le salaire d'un growth hacker est très attractif et il est possible de se reconvertir facilement en Growth Hacker.
Data Analyst
Comme son nom l’indique, le Data Analyst est spécialisé dans l’analyse de données. Il travaille souvent sur des bases de données propres et essaie de trouver des insights permettant aux managers de prendre des décisions éclairées sur leur business. En termes de technologies, le Data Analyst va utiliser beaucoup SQL et Python pour extraire des données et les manipuler.
Pour devenir Data Analyst, vous pouvez suivre un master dans une école d'ingénieur ou de commerce. Mais il est également possible de suivre un Bootcamp ou une formation à distance dédiée.
Business Analyst
Le Business Analyst est très orienté opérationnel et évalue les stratégies mises en place par l’entreprise en termes de marketing et de finance. A l’inverse du Data Analyst, le Business Analyst est plus tourné sur l’analyse interne de l’activité et l’optimisation des différents processus. Chez Jedha, nous proposons une formation spécialisée Business Analyst, que vous pourrez suivre en présentiel ou à distance !
Data Manager
C’est l’expert des données de bases (aussi appelées données référentielles), celles qui constituent les recherches des clients, des fournisseurs, des marchandises… Son travail consiste à vérifier que toutes les données soient conformes à des règles claires. Ces données doivent être précises, organisées et disponibles quotidiennement. Il gère aussi les données relatives aux stocks et s’occupe de les analyser afin d’améliorer la productivité et les finances de l’entreprise.
Data Protection Officer
Métier de plus en plus populaire, notamment depuis la General Data Protection Regulation (GDPR), le DPO est en charge de la protection des données. Il assure le lien entre la loi et la technologie. Grâce à lui, les entreprises peuvent utiliser les données sans enfreindre la vie privée des utilisateurs. Il s’agit de faire respecter le droit privé à un niveau informatique.
Data Architect
Le Data Architect gère la façon dont les données vont être stockées et leurs structures. Il maîtrise donc les outils du Big Data comme Hadoop mais gère aussi les Data Centers et solutions Cloud comme Amazon Web Services (AWS).
C'est un métier proche de celui de Data Engineer mais pourtant distinct : on détaille les différences entre ces deux métiers dans un article dédié.
Data Miner
Plus rare, le Data Miner est celui qui est responsable d’extraire, de filtrer et nettoyer les données. Il intervient souvent dans les entreprises qui ont beaucoup de sources de données différentes et qui nécessitent un travail important de nettoyage.
Data Engineer
Le Data Engineer est très orienté technique. Il concentre son travail sur la création de pipeline facilitant le flux de données dans une infrastructure. Parfois même, il ira jusqu'à créer une infrastructure data de zéro. Il est souvent recruté dans les entreprises où les équipes data sont très structurées et très spécialisées.
👉👉 N'hésitez pas à regarder notre vidéo sur qu'est ce que la Data Engineering
Le Machine Learning Engineer
Un métier pour le coup émergent est celui du Machine Learning Engineer. Nous pouvons dire qu'il est à la croisée entre le Data Scientist et le Data Engineer. Quand les Data Scientists sont connus pour s'occuper de la construction d'un algorithme l'intervention du Devops ou du Data Engineer se montrer nécessaire pour le mettre en production et le déployer à l'échelle d'une entreprise. Or, cela pouvait (et peu encore !)bien entendu causer des soucis d'incompatibilité ou de contrainte de ressources. Beaucoup de projets Data se retrouvent alors à l'eau ! De ce fait, avoir la double compétence est extrêment valorisé, afin de comprendre et créer des algorithmes de Machine Learning, puis de les mettre en production. Les Machine Learning Engineers sont nés de cette pensée-ci.
Nous espérons que cela vous éclaire sur les différents métiers de la données. N’hésitez pas à nous dire en commentaires les métiers sur lesquels vous aimeriez avoir plus d'informations. Si vous souhaitez connaître les nouveaux métiers de la data, n'hésitez à la lire la suite de cet article.
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