Quels sont les métiers de la Data Science ? Le guide complet

La Data science est aujourd’hui un domaine de plus en plus utilisé. À la croisée de la technologie, des mathématiques et de l’informatique, il concerne la science des données. Cela prend en compte la collecte, la gestion et l’analyse des données. L’augmentation constante de ces données a imposé de nouveaux métiers. Pour en apprendre plus sur ce domaine, nous allons voir en détails les nouveaux métiers de la Data Science et prendre en compte les formations qui permettent d’y accéder. Nous tenterons également de définir les profils utiles.

Panorama des métiers de la Data Science

La science des données est arrivée avec internet et l’augmentation du volume des données numériques dans de nombreux domaines. Au commencement, on s’est principalement appliqué à s’occuper du stockage et de la conservation. Mais à ce jour, les problématiques d’exploitation et d’analyse sont apparues. Les enjeux principaux ont également fait leur apparition. Et avec eux, de nouveaux métiers ont fait leur apparition.

Ces professions liées à l’essor de ces nouvelles sciences nécessitent des compétences techniques pluridisciplinaires.

La Data Science est, rappelons-le, l’étude des données et la manière dont nous les utilisons pour en extraire des connaissances. Elle s’appuie sur différentes disciplines :

• Les mathématiques,
• L’informatique,
• Les sciences statistiques,
• Les probabilités,
• La Data engineering,
• Le Machine Learning,
• L’Intelligence artificielle,
• La programmation.

La Data Science présente différents domaines d’application. L’accumulation du volume de données touche de nombreux domaines. Les techniques de collecte et d’analyse sont aujourd’hui présentes dans tous les secteurs d’activités. 
On les trouve ainsi dans le secteur privé. La Data Science va alors améliorer l’exploitation, la valorisation des données mais aussi la protection de celles-ci. Les entreprises pourront anticiper les évolutions du marché, développer leur secteur d’activité sans oublier la mise en place d’une stratégie de développement adaptée aux tendances.

Pour ce qui concerne le secteur public, la Data Science sera utilisée pour analyser et produire des données (et statistiques) afin d’améliorer les politiques publiques par les collectivités territoriales et les agences gouvernementales.

La Data Science se retrouve aussi dans le domaine de la recherche et des universités. Elle sera alors utilisée pour mémoriser les connaissances, les produire et les valoriser.

Cette Data science est donc présente dans de très nombreux domaines et secteurs d’activité dont :

• L’aéronautique,
• L’automobile,
• Les télécommunications,
• La finance (banque, par exemple),
• L’e-commerce,
• La médecine,
• Les médias…

Analyser et exploiter les données est devenu, durant ces vingt dernières années, un enjeu majeur des entreprises. C’est pourquoi de nouveaux métiers ont vu le jour. C’est ainsi le cas, par exemple, d’un responsable de haut niveau, d’un conseiller technique ou d’un analyste expert de la Data Science.
Même si les délimitations et les attributions entre les métiers peuvent être floues, on peut trouver quatre grands groupes :
 

Data Analyst

Ce professionnel aide à prendre des décisions. Au sein d’une entreprise, il s’appuie sur des outils et des méthodes qui sont développés en Data science. Il va créer, administrer mais également modéliser une base de données. Il assure  la mise à jour de celle-ci régulièrement. Il permet ainsi son exploitation. Le Data analyst a un rôle très important pour coordonner l’ensemble des équipes.

Il a plusieurs missions :

• Il recueille et traite les données en lien avec l’activité,
• Il contrôle la base des données,
• Il conçoit et déploie les outils pour piloter,
• Il participe aux projets d’amélioration de la base de données,
• Il accompagne et collabore avec les équipes techniques pour définir les besoins.

Le profil du Data analyst concerne avant tout de maîtriser Python. Il doit également maîtriser différentes librairies (comme Matplotlib, Plotly ou encore Pandas), les tests et méthodes statistiques, ainsi que le requêtage  de base de données via SQL. Il doit aussi maîtriser des outils de data visualisation (comme QuickSight). Il possède des connaissances en Machine Learning. Ce professionnel doit être rigoureux et particulièrement méthodique. Il a des facultés d’analyse et des capacités de synthèse. Il parle et écrit facilement l’anglais.

Il peut répondre à différentes missions : prédire différentes tendances du marché pour augmenter les ventes d’une entreprise e-commerce, détecter des anomalies ou des fraudes dans les systèmes de cybersécurité, optimiser des itinéraires dans le domaine de la logistique et des campagnes publicitaires.
 

Data Scientist

Au sein d’une équipe pluridisciplinaire, le data scientist a un rôle important pour valoriser et partager les données. Il a pour fonction de gérer les informations et de traiter les données afin de les transformer en informations exploitables. C’est avant tout un travail d’analyse qui a différents objectifs pour les décisions stratégiques :

• Anticiper,
• Améliorer,
• Orienter.
   

Il pourra ainsi améliorer les produits proposés mais aussi les services.

Le Data Scientist a différentes missions. Il va ainsi collaborer à des projets d’analyse et de valorisation des données. Il définit une stratégie d’analyse des données. Il explore les volumes de données numériques de différentes sources. Il développe des modèles prédictifs. Il interprète les résultats des analyses statistiques. Il rédige des rapports statistiques et proposera des solutions adaptées. Il va encore développer des solutions d’analyse et des modèles de Machine Learning sur de nombreux outils.

Le profil du Data Scientist s’appuie sur de solides connaissances en mathématiques et statistiques. C’est un expert dans différents domaines : Big Data, Machine Learning, Data science. Il doit être polyvalent, autonome et curieux. Il maîtrise la langue anglaise. Il doit encore être capable de conceptualiser et résoudre des problèmes complexes. Il doit également posséder une grande capacité relationnelle puisqu’il a des contacts avec de nombreux interlocuteurs.
La différence entre Data Analyst et Data scientist se situe au niveau des missions, du niveau de technicité mais aussi au niveau de la formation.
 

Data Engineer

Le Data engineer va travailler dans des environnements multidisciplinaires. Il exploite les données et fournit des solutions aux organisations. Il participe aux décisions stratégiques pour que les activités évoluent dans le bon sens. Il va ainsi améliorer les performances des entreprises. 

Il va extraire, stocker, nettoyer et structurer les données brutes pour les enregistrer dans des bases de données structurées. Il a en charge la construction de l’infrastructure afin de simplifier le travail du data scientist. C’est un technicien de très haut niveau qui doit travailler avec de nombreux langages et outils spécifiques, par exemple Hardoop, SQL, Spark, Oracle, Cassandra ou Scala. Il vise à acquérir, analyser et traiter des données émanant de sources diverses et variées et de systèmes multiples.

Il possède différentes missions :

• Comprendre et cartographier les données,
• Concevoir des ponts et des outils traitant les masses de données. Il construira des tableaux de modélisation à partir des données,
• Maintenir les normes de sécurité des données,
• Travailler avec les data scientists afin de cartographier les données en fonction des hypothèses,
• Préparer les données avant leur utilisation dans des modèles analytiques avancés.

Pour tout cela, le data engineer doit posséder des compétences importantes dans les langages Java, Scala, Python et SQL. Il doit maîtriser la communication tant orale qu’écrite en français mais aussi en anglais. Il doit être rigoureux et autonome.
 

ML Engineer / AI Specialist

Le ML Engineer correspond au Machine Learning engineer. C’est une profession proche de celle du Data scientist. De la même façon, il travaille en utilisant un très large volume de données, possède des compétences solides  en gestion de données et peut réaliser des modélisations complexes. 

Toutefois, les points communs s’arrêtent là. Le Data scientist va produire des graphiques et des rapports pour présenter les résultats de leurs recherches. Le ML engineer va, quant à lui, concevoir des logiciels qui vont permettre d’automatiser des modèles prédictifs.

Ce métier correspond à un mélange entre le data scientist et l’ingénieur logiciel. Il utilisera les principes issus de l’ingénierie logicielle conjointement avec des méthodes d’analyse des données afin de créer des modèles de Machine Learning.

Ce métier, apparu il y a peu de temps, nécessite différentes compétences.  Le profil devra combiner les compétences d’un Data scientist et d’un programmeur. Il doit pouvoir modéliser des données et posséder des compétences en architecture des données. Il doit maîtriser les langages de programmation (R, Python et Java) et doit savoir utiliser les frameworks de Machine Learning. Une expérience dans un environnement Agile est aussi indispensable.

L’ AI specialist, va, quant à lui, concevoir, développer et mettre en œuvre un système IA.
 

Profils émergents 

De nouveaux métiers ont fait leur apparition. C’est ainsi le cas du Data Ethics Officer, responsable de l’utilisation des données, du Data storyteller qui traduit, quant à lui, les analyses complexes en narratifs percutants. On trouve également l’AI Operations Manager qui supervise le développement des solutions IA

Quelles formations pour accéder à ces métiers ? 

Il existe plusieurs formations pour travailler dans la Data science. Dans tous les cas, il sera nécessaire d’obtenir un niveau Bac+5 dans différents domaines, comme les mathématiques ou les statistiques. Un Bachelor en Data Science sera un excellent choix pour travailler dans ce domaine. 

Selon le métier envisagé, vous pourrez sélectionner une formation spécifique. Ainsi, pour devenir Data Scientist, un Master spécialisé en Data Science, intelligence artificielle ou encore Big Data sera préconisé. Pour être Data engineer, il sera indispensable d’opter pour la certification du RNCP : Expert Big Data Engineer. C’est une formation de niveau 7 (Master).
Pour devenir Data analyst, plusieurs filières peuvent être étudiées : programmation, informatique, statistique. Un Master en mathématiques appliquées ou une école d’ingénieur seront parfaits.

Pour devenir ML Engineer, les formations en informatique, mathématiques appliquées ou intelligence artificielle sont nécessaires. Un diplôme d’ingénieur ou un Master sont recommandés.
 

Combien gagne-t-on en Data Science ? 

Les salaires Data science varient énormément selon l’expertise qui a été acquise. Un Data analyst junior démarre sa carrière autour de 40 000 euros. Avec une expérience de 5 ans, il atteindra autour de 60 000 euros.
Pour ce qui est des Data Scientists, ils démarrent leur carrière autour de 50 000 euros. Après 5 ans, ils toucheront autour de 85 000 euros.
Les ML engineers débutent à 48 000 euros et peuvent atteindre autour de 80 000 euros après 5 ans d’activité.
Les salaires évoluent selon le secteur d’activité de l’entreprise. On sera mieux payé si on exerce dans les nouvelles technologies ou la finance.
 

Profils émergents

De nouveaux métiers ont fait leur apparition. C’est ainsi le cas du Data Ethics Officer, responsable de l’utilisation des données, du Data storyteller qui traduit, quant à lui, les analyses complexes en narratifs percutants. On trouve également l’AI Operations Manager qui supervise le développement des solutions IA

Quelles formations pour accéder à ces métiers ?

Il existe plusieurs formations pour travailler dans la Data science. Dans tous les cas, il sera nécessaire d’obtenir un niveau Bac+5 dans différents domaines, comme les mathématiques ou les statistiques. Un Bachelor en Data Science sera un excellent choix pour travailler dans ce domaine. 

Selon le métier envisagé, vous pourrez sélectionner une formation spécifique. Ainsi, pour devenir Data Scientist, un Master spécialisé en Data Science, intelligence artificielle ou encore Big Data sera préconisé. Pour être Data engineer, il sera indispensable d’opter pour la certification du RNCP : Expert Big Data Engineer. C’est une formation de niveau 7 (Master).
Pour devenir Data analyst, plusieurs filières peuvent être étudiées : programmation, informatique, statistique. Un Master en mathématiques appliquées ou une école d’ingénieur seront parfaits.

Pour devenir ML Engineer, les formations en informatique, mathématiques appliquées ou intelligence artificielle sont nécessaires. Un diplôme d’ingénieur ou un Master sont recommandés.
 

Combien gagne-t-on en Data Science ?

Les salaires Data science varient énormément selon l’expertise qui a été acquise. Un Data analyst junior démarre sa carrière autour de 40 000 euros. Avec une expérience de 5 ans, il atteindra autour de 60 000 euros.

Profils émergents

De nouveaux métiers ont fait leur apparition. C’est ainsi le cas du Data Ethics Officer, responsable de l’utilisation des données, du Data storyteller qui traduit, quant à lui, les analyses complexes en narratifs percutants. On trouve également l’AI Operations Manager qui supervise le développement des solutions IA

Quelles formations pour accéder à ces métiers ?

Il existe plusieurs formations pour travailler dans la Data science. Dans tous les cas, il sera nécessaire d’obtenir un niveau Bac+5 dans différents domaines, comme les mathématiques ou les statistiques. Un Bachelor en Data Science sera un excellent choix pour travailler dans ce domaine. 

Selon le métier envisagé, vous pourrez sélectionner une formation spécifique. Ainsi, pour devenir Data Scientist, un Master spécialisé en Data Science, intelligence artificielle ou encore Big Data sera préconisé. Pour être Data engineer, il sera indispensable d’opter pour la certification du RNCP : Expert Big Data Engineer. C’est une formation de niveau 7 (Master).
Pour devenir Data analyst, plusieurs filières peuvent être étudiées : programmation, informatique, statistique. Un Master en mathématiques appliquées ou une école d’ingénieur seront parfaits.

Pour devenir ML Engineer, les formations en informatique, mathématiques appliquées ou intelligence artificielle sont nécessaires. Un diplôme d’ingénieur ou un Master sont recommandés.
 

Combien gagne-t-on en Data Science ?

Les salaires Data science varient énormément selon l’expertise qui a été acquise. Un Data analyst junior démarre sa carrière autour de 40 000 euros. Avec une expérience de 5 ans, il atteindra autour de 60 000 euros.
Pour ce qui est des Data Scientists, ils démarrent leur carrière autour de 50 000 euros. Après 5 ans, ils toucheront autour de 85 000 euros.
Les ML engineers débutent à 48 000 euros et peuvent atteindre autour de 80 000 euros après 5 ans d’activité.
Les salaires évoluent selon le secteur d’activité de l’entreprise. On sera mieux payé si on exerce dans les nouvelles technologies ou la finance.

Quels profils pour réussir dans la Data ?

Nous avons déjà mentionné les profils les plus recherchés pour chaque métier déjà vu. Explorons plus en détail ces compétences nécessaires.
Différentes compétences sont incontournables pour travailler dans la Data science. Il sera en premier lieu nécessaire de maîtriser les langages informatiques et les outils, maîtriser l’étude des statistiques et des analyses, savoir concevoir des projets.

Quels profils pour réussir dans la Data ?

Différentes compétences sont incontournables pour travailler dans la Data science. [...] savoir concevoir des projets.

Compétences techniques clés

Pour ce qui est des langages et outils informatiques, plusieurs sont tout simplement incontournables. 

Python

Python est un langage qui est utilisé pour l’automatisation, le script et la programmation informatique.

SQL

Autre langage de programmation indispensable, SQL (Structured Query Language). Il sera ainsi possible de définir des données, manipuler celles-ci et les contrôler.

Machine Learning

Cette sous-catégorie de l’intelligence artificielle permet de découvrir des patterns via des algorithmes à partir de données. C’est un langage indispensable pour le Data scientist.

Data Visualisation

La Data visualisation permet de mettre en forme des informations brutes en objets. Lorsque les données sont complexes, la Dataviz sera idéale pour les résumer et les simplifier, pour les analyser et les expliquer.

Soft skills recherchées

Différents soft skills sont aussi utiles.

Esprit analytique

L’esprit d’analyse est nécessaire pour pouvoir travailler correctement dans le domaine de la Data. C’est une base incontournable.

Vulgarisation et pédagogie

Savoir expliquer et se faire comprendre est aussi nécessaire. Un expert de la Data Science doit pouvoir expliquer ce qu’il fait sans compliquer les choses. Le sens de la pédagogie est donc indispensable.

Autonomie et rigueur

Il est aussi important de savoir travailler seul, en toute autonomie. Le Data scientist doit savoir agir seul. Il doit être rigoureux dans son travail pour ne pas commettre d’erreur. 

Travail en équipe et communication

Même s’il travaille seul, le professionnel de la Data doit aussi pouvoir travailler en équipe. Il doit collaborer avec ses équipes et doit pour cela savoir communiquer pour expliquer ce qu’il souhaite et comment l’obtenir.

Conclusion

L’essor de la Big Data a entraîné l’apparition des métiers de la Data Science. Que cela soit le Data analyst, Data Scientist, le Machine learning engineer ou le Data engineer, ces professions sont devenues indispensables pour les entreprises. Il n’est donc pas étonnant que ces postes soient très recherchés. Il est vrai qu’à ce jour, des milliers de postes sont proposés. Avec ces métiers, il sera possible de mieux exploiter les données qui sont de plus en plus nombreuses. Ces données sont d’ailleurs devenues un actif particulièrement précieux pour les entreprises et organisations.

Pour exercer ces métiers, différentes compétences sont indispensables. Il sera également nécessaire de suivre des formations spécifiques. Nous avons vu les profils qui sont recherchés. Maintenant que vous en avez appris plus, il ne vous reste qu’à suivre les formations citées et travailler dans le domaine de la Data science.