La recherche de compétences en data science est en effervescence depuis l’avènement du Big data en 2008. Cette branche tend à prendre de l’ampleur dans les secteurs de l’industrie, et des services pour ne citer qu’eux. En France, presque la moitié des entreprises mise sur ce nouvel aspect du business moderne, à l’ère de la numérisation, de l’intelligence artificielle et de l’industrie 4.0.

Parallèlement à l’évolution de l’univers de la data science (ou science des données), la recherche de compétences dans ce domaine par les entreprises ne cesse de croître. Plus précisément, l’étude des offres d’entreprises de ces dernières années mettent en lumière plusieurs métiers Data en forte croissance et soulignent ainsi les tendances des prochaines années.

Quels sont les métiers possibles dans la data ?

L’univers de la Big data englobe différentes compétences comme la collecte des données, leur analyse, leur exploitation, leur stockage et enfin leur sécurisation. Il en ressort une palette large et diversifiée de métiers, dont à la base : le Data miner. C’est l’explorateur de données, celui qui procède à la recherche d’informations dans les différentes sources même au sein de l’entreprise, mais aussi en dehors de ce cadre. Le data miner doit ainsi contrôler les structures physiques (disques durs) et logicielles de stockage, de même que la gestion des data. Il devra, après collecte, sélectionner et qualifier les données.

Après l’explorateur de données, le data scientist se charge de la validation et de la valorisation des données, afin de créer ou améliorer des services. Ces deux premiers métiers sont encadrés par ce qu’on appelle Chief data officer, prenant en charge tout le capital informationnel de la société. Il assure notamment le partage harmonieux des données entre toutes les parties prenantes de l’entreprise. Autour de ces spécialistes gravitent d’autres métiers d’expertise en data : 

• Le data architect : il organise la récupération, l’inventaire et la gestion des données. Celles-ci peuvent être traitées et structurées ou non, de quantité variable et peuvent provenir de sources variées. Il conçoit, améliore et optimise les infrastructures de collecte, de stockage, d’exploitation des données, etc ;
• Le data engineer : c’est un développeur d’infrastructure qui collabore avec le data architect, pour traiter et résoudre les problématiques de gestion de données ; 
• Le programmeur ou développeur web se charge de créer et de gérer tout l’environnement numérique du système d’information ; 
• L’expert ou technicien en cybersécurité, va monter tout le dispositif technique et organisationnel de protection de la collecte à l’utilisation des données ;
• Le data consultant, le concepteur d’algorithme, l’intégrateur web et l’ingénieur système et réseau sont aussi des métiers couramment présents dans les data team.

Data engineer : spécialiste data le plus demandé en 2022

L’ingénierie des données est parmi les sujets principaux mis en valeur dans les conférences sur la science des données. Il s’agit en effet du métier qui fait l’objet de la plus large demande : les entreprises en ont cruellement besoin pour gérer l’aspect opérationnel du management de leurs données. Provenant de sources nombreuses et différentes, celles-ci augmentent en volume et  alimentent entre autres les tableaux de bord de veille stratégique. 

Les data engineers, eux, se chargent globalement de concevoir l’infrastructure qui stocke, déplace et intègre ces données. Ils créent des environnements permettant aux data scientists d’analyser ces données, facilitent l’intégration de celles-ci (ETL : ), et optimisent l’écosystème mis en place pour favoriser la continuité du flux informations… D’après les experts, pour aider à maintenir ce pipeline, chaque emploi de la data science nécessite au moins deux data engineer, d’où la forte demande dans ce secteur de l’emploi.

Data scientist : toujours au centre des demandes de compétences

La valorisation des données est un aspect crucial dans leur gestion et leur exploitation. Le data scientist se charge de cet aspect et demeure donc dans la top liste des métiers les plus recherchés dans le Big data. Il intervient en appui et en aval des tâches du data engineer. Il donne du sens aux données et définit la meilleure stratégie de développement pour ce qui touche, par exemple à la stratégie marketing et la prospection. Spécialiste des outils informatiques, mathématiques et statistiques, il se charge de coder et de produire des méthodes sélectives et de produire un mécanisme d’analyse de données de masse. La finalité est le développement d’algorithmes. 

A la question : où peut travailler un data scientist ?, la réponse est multiple, tant les spécialistes de données sont demandées dans presque tous les secteurs d’activités. On peut citer les entreprises d’édition de logiciel, les sociétés de grande distribution en ligne, les grandes entreprises technologiques comme Apple, les multinationales spécialisées dans la finance, les entreprises du secteur de la santé, les sociétés de conseil…

Qui peut faire du Big data ?

Secteur d’avenir sans nul doute, les métiers du Big data exigent une certaine compétence en informatique et en système d’information. Il faut au minimum un bac +3 ou +4 en informatique, management, statistique ou en marketing, pour intégrer un poste de data scientist ou de data analyst. Plus rarement, un BTS en informatique et data peut ouvrir à un poste d’assistant. Le data engineer, lui, doit être titulaire au minimum d’un bac+5 ou d’un diplôme d’ingénieur. Il faut rappeler que les compétences dans le domaine de la data sont obligatoirement larges :

• Compréhension des plateformes de données, des cadres d’infrastructure informatique…
• Compétences en sourcing, transformation et analyse de données ;
• Maîtrise de la programmation ;
• Maîtrise de techniques avancées comme le machine learning ;
• Compétences analytiques pour pouvoir créer des environnements d’IA par exemple…

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