Est-ce qu’il s’agit de nouveaux métiers ?

La digitalisation a vite fait d’envahir le quotidien de tout le monde, que ce soit au niveau professionnel ou personnel. C’est la raison pour laquelle la data est considérée comme le nouvel or noir de cette époque du XXIè siècle. En effet, le changement du mode de vie de chacun a engendré une forte explosion du nombre d’émissions de big data tous les jours. Par conséquent, de nouveaux métiers exigent des compétences spécifiques entre autres en analyse de données à l’instar des experts en data science sont apparus. Pour cela, DATAROCKSTARS forme chaque jour les acteurs data du futur.

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Quelles sont leurs principales particularités ?

Concrètement, les big data sont alimentées journalièrement par l’ensemble de vos activités, telles que :

• votre navigation sur internet à l’exemple de vos recherches sur google,

• l’utilisation de vos objets connectés,

• les historiques de vos visionnages sur Netflix...

Ces stocks de data exploitable ont augmenté de volume quasiment de façon exponentielle en n’arrêtant pas de doubler depuis deux ans. Il est même intéressant de souligner qu’auparavant, entre la période de 1987 jusqu’en 2007, ils avaient été pratiquement multipliés par 100.

Des données stratégiques pour les entreprises

La data représente effectivement une mine d’or que les entreprises peuvent exploiter à condition de respecter scrupuleusement les règles qui s’appliquent aux protections des données personnelles. En effet, il s’agit de données extrêmement précieuses et qui leur permettent de développer leur business en s’appuyant sur des décisions stratégiques, grâce à l’analyse de données. Autrement dit, si elles ne souhaitent pas être devancées par leurs principaux concurrents dans leur secteur d’activités, elles ont intérêt à apprendre à en tirer profit.

L’exploitation de différents types de data est effectivement plus que bénéfique, afin d’avoir la possibilité de prendre les décisions stratégiques au moment opportun. Ainsi, les entreprises peuvent étudier le tarif pratiqué par leurs concurrents en récupérant des données en ligne. Par ailleurs, à travers leurs logiciels de gestion de vente, elles ont la capacité de consulter la tendance des achats de leurs clients potentiels. Ceci leur permet de créer des profils types d’acheteurs. De la même manière, elles ont l’opportunité d’évaluer l’historique des performances individuelles de chacun de leurs commerciaux, grâce aux compétences des spécialistes comme les experts en data science.

Des compétences spécifiques

Dans la pratique, les métiers liés au big data s’articulent autour des catégories suivantes :

• la sécurisation de données et leur protection,

• l’analyse ainsi que le traitement de data,

• la collecte et la sauvegarde de data.

En effet, le recueil ainsi que l’exploitation de data requièrent la maîtrise de savoir-faire approfondi et ainsi que les compétences d’un professionnel en analyse de données. C’est la raison pour laquelle les entreprises font face actuellement à des pénuries de talents dans ce domaine, comme les chiffres le démontrent. Selon QuantHub, 250 000 propositions d’emplois pour pourvoir des postes en vue de recruter des spécialistes en data science sont effectivement restées sans réponse en 2020. Et à priori, d’après le Bureau of Labor Statistics américain, il faudrait encore prévoir au moins 15 % d’augmentation annuelle jusqu’en 2029.

Quels sont ces différents types d’emploi ?

Si vous aspirez à devenir spécialiste en data science, vous trouverez à travers ces lignes la liste d’une dizaine de métiers ainsi que les compétences requises. Vous y découvrirez également des informations utiles concernant les salaires proposés aux candidats qui souhaitent travailler en tant qu’expert en analyse de données, selon le type de poste recherché.

Data analyst

Salaire : 33 000 – 80 000 euros,

Compétences : professionnel en traitement et analyse de données (exploitation data, enrichissement sets de données).

Formation requise : licence et master en data science.

Cursus d’apprentissage : Formation à temps partiel ou à temps plein.

Data scientist

Salaire : 50 000 – 60 000 euros,

Compétences : spécialiste en traitement et analyse de données (exploitation data, interaction avec les autres services).

Formation requise : master en data science auprès d’une école d’ingénieur ou d’une université.

Data engineer

Salaire : 35 000 – 60 000 euros,

Compétences : savoir-faire en collecte et sauvegarde de données.

Formation requise : spécialisation en big data, data science, intelligence artificielle.

Chief Data Officer

Salaire : 40 000 – 60 000 euros,

Compétences : maîtrise de la technique de collecte de data et de leur système de stockage.

Formation requise : double formation en management et en analyse de données.

Data Miner

Salaire : 30 000 – 55 000 euros,

Compétences : connaissance approfondie du processus de collecte et de stockage de data.

Formation requise : master en informatique.

Architect Big Data

Salaire : 35 000 – 55 000 euros,

Compétences : expertise en récupération et stockage de data (exploitation outils big data, profil senior).

Formation requise : spécialisation en big data.

Data Manager

Salaire : 35 000 – 90 000 euros,

Compétences : expertise en traitement et analyse de data (accessibilité des données, vérification qualité data ainsi que la conformité par rapport aux lois).

Formation requise : spécialisation en data, informatique, statistique.

Machine learning engineer

Salaire : 45 000 – 60 000 euros,

Compétences : savoir-faire en traitement et analyse de data (programmation informatique, connaissances avérées en mathématiques).

Formation requise : master ou doctorat en informatique ou en maths appliqués.

Data protection officer

Salaire : 30 000 – 70 000 euros,

Compétences : expertise en sécurisation et protection de data (informatique, expertise juridique, cybersécurité).

Formation requise : cursus en data.

Data steward

Salaire : 30 000 – 50 000 euros,

Compétences : maîtrise de la sécurisation et de la protection de données.

Formation requise : master en informatique.

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