Beaucoup de monde prend conscience d’une certaine envie de changement d’occupation ou de milieu professionnel. Mais seule une minorité semble objectiver leur désir. Dans le cadre d’une étude en 2020 : si près de la moitié des actifs français ont envisagé un reclassement, seulement 17% l’ont réalisé. La pandémie du Covid-19 a quelque peu fait évoluer rapidement les choses puisque, jusqu’à fin 2021, la reconversion professionnelle concerne déjà près du quart de la population active. 

Cela étant dit, les indécisions et les échecs en matière de reconversion pro sont plus nombreux. Les raisons tournent vraisemblablement autour de la crainte d’une désillusion, face aux principaux freins (et facteurs) de changement de carrière : l’argent, la sécurité à l’emploi et l’âge. Mais souvent, il suffit de faire un bon choix de secteur d’activité pour lever les doutes. Beaucoup misent en l’occurrence sur la jeune branche de la big data, un milieu qui ne semble pas connaitre les crises. C’est un secteur dynamique et d’enjeu majeur pour les entreprises, également très porteur en termes d’emplois et d’évolution de carrière. Mais quel métier choisir dans la data dans le cadre d’une reconversion ? Comment se former à la data ?

Emploi et big data : état des lieux du marché

La grande majorité des entreprises estime aujourd’hui que l’analyse et l’exploitation des données sont une activité primordiale pour le fonctionnement de leurs activités et leur croissance. En effet, les données permettent de préciser des besoins et de démêler des tendances, afin de caractériser des services ou des produits conformes aux attentes des consommateurs. Autrement dit, le big data permet aux entreprises de prendre des décisions judicieuses et plus rapidement. 

La longue crise du Covid-19 a pour le moins mis en évidence cette emprise de la Big data sur la culture entrepreneuriale et industrielle d’aujourd’hui et de demain. D’ailleurs, grâce à elle, une révolution est en marche en matière de santé et de recherche médicale. Notamment, durant les premières phases de la pandémie en 2019-2020, son utilisation a permis de répertorier des données massives concernant les prescriptions de médicaments, la prise en charge des patients, leur démographie ainsi que leurs informations physiologiques, biologiques, etc. Cela a permis de mettre en place des services réactifs et des solutions précises dans le cadre de la lutte anti-Covid. 

Mais tout cela mis à part, la big data concerne de fait un vaste panel de métiers et d’emplois qui touchent ce qu’on appelle : la data science. C’est LE cadre d’activités des spécialistes des données numériques, où l’on collecte, analyse, classe et exploite ces dernières. La digitalisation des activités d’entreprises et de particuliers, la numérisation des données, l’évolution des objets connectés, l’internet des objets, l’omniprésence des réseaux sociaux… voilà autant de facteurs qui ont fait émerger et développer de plus en plus de métiers dans la big data. Les sociétés recherchent des compétences diverses capables de traiter et analyser des données massives en provenance de sources diverses, à la fois pour pouvoir les exploiter et en extraire des solutions de croissance. Presque tous les secteurs sont concernés par ce besoin croissant en data, dont particulièrement : l’industrie, le BTP, les finances, la santé, l’environnement, l’agriculture et l’agroalimentaire, le commerce et la grande distribution, etc.

Les professions au sein de la big data ou plus spécialement de la data science, elles, sont tout aussi nombreuses. On peut les classer en deux principaux groupes, à savoir ceux en arrière-plan s’occupant du côté structurel, managérial et logistique (chief data officer, data engineer, data architect) et ceux de premier plan qui se charge du côté analytique (data miner, data analyst…). Leurs rôles et missions varient et ne sont pas forcément liés, mais sont généralement complémentaires. Chaque entreprise peut avoir des besoins différents en data specialists, notamment au niveau des compétences requises.

Quel intérêt de se reconvertir dans la Big data ?

Le domaine de la Big data est en constante évolution du fait du volume incommensurable et du développement perpétuel des données. A ceci s’ajoute l’évolution tout aussi fulgurante et considérable de la consommation digitale. La manipulation et l’exploitation des données numériques ont donné lieu à des besoins divers en spécialités et en compétences dans des sciences et des domaines techniques variés, à commencer par l’informatique, les statistiques, les sociologies, les mathématiques, ainsi de suite. 

Autrement dit, la Big data, c’est aussi la promesse d’immenses possibilités d’emplois et d’évolution de carrière dans un métier multisectoriel pour le moins dynamique. Tout comme l’informaticien par exemple, on retrouve en effet le spécialiste data dans un large éventail de secteur : commerce, banque et assurance, industrie, agroalimentaire, etc. Que ce soit pour les étudiants en fin de cursus, les chercheurs d’emplois ou les salariés en reconversion pro, la big data du point de vue professionnel garantit un avenir radieux. L’essayer, c’est donc l’adopter ! Il reste que ce n’est pas forcément un cadre de métier facile à intégrer.

Reconversion pro dans la Big data : comment y arriver ?

La reconversion professionnelle concerne des personnes qui ont évolué dans une occupation professionnelle qui ne leur a pas ou plus permis de s’épanouir et d’être heureux dans leur métier. Il s’agit d’une décision à soumettre au préalable à un éventail de paramètres touchant ses antécédents professionnels, ses motivations et ses envies (une reconversion ou un simple besoin de changer d’environnement ?), son métier de prédilection, ainsi de suite. Il s’agit donc d’une démarche mûrement réfléchie, sur son choix de carrière et de changement de vie, qui mène à fixer ses objectifs puis de les adapter au contact de la réalité si besoin.

S’agissant d’un marché du travail assez récent en comparaison avec d’autres branches, ne serait-ce que l’informatique en général, le secteur des métiers de la data n’est ni plus facile ni plus difficile d’accès. Cela dépend de tout un chacun bien sûr. Mais en tout cas, il s’agit d’emplois scientifiques pour ainsi dire. Ils ne sont pourtant pas réservés aux personnes déjà rompues à la big data ou aux arcanes de l’informatique et du web. Ses aspects psychologiques peuvent être différents d’autres types de travaux. Certains pourront même vivre la Big data comme une nouvelle aventure. Différentes formes d’accompagnement s’imposent pour une entrée en matière réussie.

Ainsi, que ce soit dans le choix ou les premières étapes d’une reconversion professionnelle dans la big data en particulier, il est conseillé de se faire accompagner par des experts en la matière. De manière générale, un reclassement commence par un bilan de compétences. C’est un dispositif consacré par le Code du travail et qui aide les salariés à cerner leurs propres compétences professionnelles et aptitudes personnelles, à faire le tour de leurs expériences ainsi que de leurs motivations. Cette approche vise à définir un projet professionnel et souvent à déterminer le type de formation approprié. A noter qu’un tel bilan doit être conduit par un professionnel habilité : 

• un organisme habilité CEP (conseil en évolution professionnel) comme Pôle Emploi, l’APEC, Cap Emploi, Opacif, ou des missions locales.
• Une personne professionnelle en CEP.

Choisir la bonne formation en data

Même si se mettre à la science Big data signifie généralement se remettre à apprendre dans le cadre d’une formation, tout programme n’est pas forcément adapté à chaque aspirant à la reconversion. Les besoins varient en fonction justement des compétences et des objectifs, du temps qu’on peut réserver à la formation, etc. Il existe aujourd’hui panel diversifié de système d’enseignement : formation longue ou courte durée, formation certifiante ou diplômante, formation en présentiel ou en ligne par exemple. Plus efficace encore, la « formation blended learning en Big data » qui combine cours magistraux et cours en ligne, commence à faire école. Cette méthode donne l’avantage d’une meilleure gestion du temps et d’une compréhension efficace du domaine. 

Les métiers de la big data les plus intéressants

Le monde professionnel de la Big data ou de la data science présente un listing long de métiers et qui ne cesse d’ailleurs de s’allonger régulièrement. Ceci est dû à la création de nouvelles compétences. Quoi qu’il en soit, si le terme de data scientist désigne un métier à part, certains le définissent par l’appellation de tous ceux qui entreprennent une activité dans la manipulation de la Big data (Data architect, data engineer, data miner, etc). Il en est ainsi du data analyst , parmi les professions les plus populaires en data science, dont le travail consiste à exploiter et interpréter les données.

Comment devenir un data analyst ?

Une formation initiale en informatique, statistiques et marketing en vue d’un diplôme de bac+5 est souvent requise pour les personnes désirant devenir data analyst. Pour les personnes en reconversion, il faut d’abord avoir terminé un enseignement scientifique ou général avec spécialisation scientifique (mathématiques, statistiques, informatiques) avec un bac+3. Si l’on a une certaine appétence pour l’informatique et les langages de programmation, il est possible ensuite d’intégrer une formation spéciale qui permet d’acquérir les compétences nécessaires pour un premier travail en data science. Le Bootcamp Data analyst de DATAROCKSTARS forme au métier de data analyst en 3 mois de formations intensives.

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