La data fait partie des domaines qui se développent le plus dans l’univers numérique. Comme vous le savez sûrement, le volume des données numériques se multiplie, que ce soit dans l’administration, les entreprises ou chez les utilisateurs lambdas. Les métiers de la data permettent donc de travailler avec ces données, de les analyser, de les trier ou de valoriser les informations qui peuvent en sortir. Nous allons donc vous lister les dix meilleurs métiers de la data à envisager.
1 – Data Scientist
Parmi les métiers de la data, le data scientist tient l’un des rôles les plus importants au sein d’une entreprise. Le métier du data scientist consiste à analyser de grandes quantités de données (Big data) pour en extraire les plus utiles et aider l’entreprise (par laquelle il est employé) à prendre des décisions.
Le data scientist a donc pour mission de traiter et d’analyser les données afin de mettre en œuvre des modèles de machine et de deep learning. Il est en mesure de modéliser les données et de réaliser les prédictions.
L’entreprise pourra ensuite s’appuyer sur ces résultats des analyses pour répondre aux attentes de ses clients au moment de prises de décision importantes.
Quant à la formation des data scientists, il est important de maîtriser des compétences informatiques et scientifiques. En effet, le data scientist utilise en majorité le langage de programmation Python. Il doit donc être capable d’utiliser les outils de visualisation et de manipulation de données. Il doit aussi détenir des bases solides en statistiques et de machine learning.
2 – Data Analyst
Le data analyst joue aussi un rôle important dans la data science. Un data analyst traite les données pour en extraire des informations qui permettent de répondre aux enjeux spécifiques de l’entreprise.
Pour cela, il doit identifier et trier les données qui vont influer sur les performances de l’entreprise. Ainsi, il en sortira les données exploitables, contrôlera la qualité des données et mettra en relief des tendances intéressantes et des opportunités pour l’entreprise. Le data analyst créera alors des rapports sur ces tendances grâce à des graphiques, charts, représentations statistiques, pour les communiquer à l’entreprise (aux managers et actionnaires).
Les aspects techniques du métier de data analyst nécessitent la maîtrise de langages de programmation (R, Python), de la manipulation de bases de données via SQL et des outils de visualisation (PowerBI, Dataviz).
Par ailleurs, le data analyst doit avoir des capacités rédactionnelles pour pouvoir rédiger de bons rapports et bien communiquer au sein de l’entreprise.
À la différence du data scientist, le data analyst est plutôt ancré dans le présent et interprète les données pour les prises de décisions immédiates. Contrairement au data scientist qui est plus tourné vers une prédiction future des tendances et des analyses.
3 – Data Engineer
Un data engineer crée des data pipelines (série d’étapes de traitement visant à préparer les données de l’entreprise pour l’analyse) robustes et tolérants à la panne, dans le but de transformer et stocker les données dans une base de données. Cela est indispensable pour aider les data scientists et data analysts à utiliser les données de qualité et donc traitables.
Le data engineer est souvent présent sur un projet (au sein d’une entreprise) pour permettre à l’équipe de data science d’être efficace dans le volet ingestion et stockage de la donnée. Il permet ainsi de débloquer la situation pour le data scientist, blocage souvent causé par des problèmes de scalabilité ou des problèmes d’ingestion de données.
Le métier de data engineer passe par ces cinq étapes :
- Sélection de la source de donnée.
- Ingestion, nettoyage et transformation des données.
- Stocker la donnée de manière appropriée.
- Afficher les données de manière pertinente.
- Conclusion analytique sur les données transformées et stockées.
Tout comme les précédents métiers de la data, le data engineer doit maîtriser l’informatique, la data science ainsi que les statistiques. Une formation dans ces domaines est donc indispensable pour devenir data engineer.
4 – Machine Learning Engineer
Un machine learning engineer est un expert en développement de modèles prédictifs à travers des logiciels “self-running” qui permettent donc d’automatiser la création de ces modèles en interne d’une entreprise. Les entreprises ont besoin de ces modèles pour servir leurs clients, partenaires ou le public.
Le machine learning engineer développe des algorithmes de classification, de recommandation, de détection d’anomalie, de détection de fraudes, etc. Il guide l’utilisation des technologies, des données et des pratiques de machine learning au sein de l’entreprise.
Une bonne connaissance en mathématiques ou en statistiques et des compétences basiques en programmation sont nécessaires pour devenir machine learning engineer.da
5 – Data Architect
Un architecte de données ou data architect a pour rôle de concevoir et gérer l’infrastructure de données d’une entreprise (ou organisation).
Il conçoit donc les fondations techniques nécessaires à la gestion, au stockage, à l’organisation et à l’accès aux données d’une entreprise. Il élabore la structure globale des flux de données et garantit que celles-ci circulent de manière fluide, sécurisée et conforme.
Il s’agit donc d’un rôle stratégique et primordial dans l’organisation des données au sein d’une entreprise. À la différence du data engineer, le data architect conçoit l’infrastructure totale de données d’une entreprise.
Le data engineer a pour rôle de construire et maintenir cette infrastructure et de préparer les données pour l’analyse (par le data analyst ou scientist). Ils ont donc des rôles différents, mais sont amenés à travailler ensemble.
6 – Chief Data Officer (CDO)
Le chief data officer (CDO) ou directeur des données est un cadre dirigeant d’une entreprise qui a pour rôle de piloter la stratégie digitale d’une entreprise.
Il est nécessaire que le CDO comprenne les enjeux technologiques, ait des talents de diplomate pour convaincre les autres parties, notamment dans la transformation numérique de l’entreprise.
En fin de compte, le CDO gère le cycle de vie de la data au sein d’une entreprise, que ce soit au niveau juridique, technique ou administratif. Il fait donc du data-management.
7 – Data Product Manager
Le data product manager est responsable des produits orientés data définis par les besoins identifiés à partir des données récoltées au sein de l’entreprise.
Ainsi, le data product manager se charge du développement de produits en prenant en compte les données et la stratégie de l’entreprise. Il jauge ainsi le besoin en produits data de l’entreprise.
Le data product manager travaille en collaboration avec les data scientists et data engineers et développeurs pour définir les projets prioritaires et construire les bons produits.
8 – Data Designer
Le data designer est responsable de la visualisation des résultats d’analyses de données. Tout ceci dans le but de rendre les données plus compréhensibles au grand public.
Il fait cela en représentant les résultats des analyses de données à travers des représentations visuelles telles que des graphes, des diagrammes, des camemberts, des courbes, des jauges et bien d’autres.
Pour être data designer, il est nécessaire d’avoir une bonne connaissance en infographie, une maîtrise de l’analyse de données et de design graphique.
9 – Data Steward
Le data steward est responsable de la gestion des données. Il s’assure de la qualité, de la sécurité et de la conformité des données récoltées dans la base de données centrale.
Il met donc en place des protocoles de sécurité des données au sein d’une entreprise, pour les protéger de dangers internes ou externes. Il apporte aussi un support technique aux autres départements de data de l’entreprise et s’assure de la bonne utilisation des données par ces derniers.
Par ailleurs, le data steward gère la documentation relative aux données, comme les métadonnées, les politiques de gestion des données et les processus. Tout ceci dans un souci de conformité aux normes dans l’utilisation des données.
10 – Data Privacy Officer
Avec l’avènement de nouvelles règles et lois technologiques (comme le RGPD), il est désormais obligatoire que les entreprises assurent la protection des données au sein de leur entreprise.
Le data privacy officer assure ainsi la conformité de l’entreprise aux lois protectrices des données.
Par ailleurs, le data privacy officer a pour rôle de former les équipes sur la gestion des données, sur les risques liés aux données personnelles ou la gestion des violations de données, entre autres.
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