Les Big Data sont souvent caractérisées par les 3V: Volume extrême de données, la grande Variété de types de données et la Vitesse à laquelle les données doivent être traitées. Les Big Data sont devenues monnaie courante pour le quotidien des entreprises et il est devenu indispensable de savoir les analyser. Les data scientist sont des profils très recherchés par les entreprises digitalisées.

La science des données est à la mode

Il existe de plus en plus de métiers tournés autour de l’analyse de données en entreprise (on parle même de science des données). Les data scientist ou analystes de données sont les plus recherchés suivis des programmeurs, des architectes technologiques, des chefs de produits agiles ou R & D. On estime qu’en 2018, seulement aux États-Unis, ils pourraient avoir besoin de 190 000 professionnels qui possèdent un haut niveau de compétences analytiques. Ces propos sont aussi confirmés dans une interview d’Olivier Bouffaut pour le magazine l’Usine nouvelle qui confirme la croissance et la prise de pouvoir toujours plus importantes des algorithmes et de l’IA dans la grande majorité des secteurs professionnels.

Le portail d’emploi Infojobs classe le secteur du Big Data parmi les 6 premiers secteurs offrant le plus d’opportunités d’emploi et le cabinet de consuling Gartner estime qu’en 2018, la moitié des grandes entreprises utiliseront les ressources Big Data. Ce contexte a conduit à l’émergence de nouveaux métiers tels que le Data Scientist et a conduit à une nouvelle façon d’appréhender la relation aux technologies de l’information et le traitement des données.

Quelles sont les missions d’un analyste de données ?

Les missions d’un data scientist sont souvent très pointues et nécessite une vraie spécialisation. Comme l’indique cette fiche de poste sur le métier de data scientist, on ne s’improvise pas analyste de données et il faut souvent passer par plusieurs années de formations théoriques comme opérationnelles avant de vraiment être en mesure de rendre une analyse pertinente dans un secteur concurrentiel.

Les spécialités d’un tel consultant combine à la fois technique, analyse commerciale et une parfaite maîtrise des outils statistiques et des mathématiques.

Comment devenir un professionnel de l’analyse des données ?

Il existe plusieurs types de formation pour devenir data scientist. Un master en Big Data peut s’adresser aux professionnels déjà former et souhaitant valoriser leurs savoirs ou aux nouveaux diplômés de différents profils qui souhaitent s’orienter vers les métiers émergents liés à l’analyse de données. Les profils peuvent être de trois types:

Profil technique : orienté technique, informatique ou ingénierie. Il s’agit de professionnels ayant développé leur carrière dans le développement de logiciels ou dans l’administration de systèmes informatiques.

Profil d’analiste statisticien : diplômés dans des carrières à forte composante quantitative, telles que les statistiques et les mathématiques, qui souhaitent développer leurs compétences avec des techniques d’acquisition, de stockage et de gestion de données, ainsi qu’acquérir de nouvelles compétences analytiques.

Profil gestionnaire & mercatique d’entreprise : diplômés et compétents dans différents domaines du commerce et de l’économie. Le data scientist se spécialisera dans l’analyse des affaires et travaillera pour acquérir une solide expérience dans la gestion des langages statistiques et dans la compréhension de la technologie ou du machine learning non seulement au niveau des entreprises, mais aussi à sa mise en place technique.

Il est recommandé que l’étudiant ou le candidat au poste de data scientist ait une connaissance de la programmation en Python et R, ainsi que des bases de données (relationnelles, NoSQL) et Hadoop ou similaire.

Réaliser un master vous apprendra donc à réorienter ou concentrer les compétences dans la gestion et l’extraction de la valeur des données, de différentes perspectives et pour des profils divers qui ont des connaissances d’entrée différentes, et nous fournir les connaissances et l’expérience pratique des professionnels qui combinent solide formation technique avec la connaissance des cas et l’applicabilité des technologies.

Allier bon sens et technicité pour être sollicité

En plus des compétences techniques indispensables au métier, un cabinet de recrutement spécialisé dans le digital vous demandera certaines compétences plus « agiles ». En effet, les candidats aspirants au poste de data scientist doivent être en mesure de cumuler de nombreux savoirs-être doublé d’un redoutable sens de l’organisation : la planification d’un agenda, la capacité à résoudre les conflits, effectuer une veille permanente pour connaître l’humeur du marché, développer une sensibilité propres aux besoins des entreprises, maîtriser un budget, savoir formuler une pensée critique et bien sur pouvoir travailler en équipe.

Ces compétences souples sont ce qui leur permettra d’effectuer le vrai travail d’analyste, à savoir être capable de convertir les données récoltées en informations précieuses et de les transformer en vraies opportunités commerciales.

En conclusion, le profil idéal du data scientist cumulera une partie technique rigoureuse basée sur les mathématiques, l’algèbre, les statistiques, l’informatique et la programmation et une autre sensibilité plus commerciale orientée vers la connaissance de l’industrie, de son secteur et orienté autour des besoins stratégiques. Un vrai mouton à 5 pattes en quelques sortes.

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