Il n’est pas facile de faire abstraction des progrès et des bénéfices apportés par la science des données. La révolution de la data et les nouvelles technologies donnent naissance à un nombre croissant de métiers. Découvrez dans cet article 3 métiers les plus recherchés dans l’univers de la Data science !
Le Data Analyst
Le Data Analyst analyse les données collectées par une entreprise afin de révéler les tendances et les secrets qui se cachent dans une base de données. Grâce à ses conclusions, un analyste de données aide la direction et les équipes opérationnelles à prendre des décisions data driven, c’est-à-dire des décisions fondées des données objectives.
A lire en complément : 5 raisons pour lesquelles vous devriez devenir professeur des ecoles
Ces derniers temps, le métier de Data Analyst fait l’objet de nombreuses offres d’emplois. Les chefs d’entreprises commencent à ressentir le besoin d’accéder à des données nettoyées et synthétisées sous forme d’indicateurs de performance et de tableaux de bords.
Le Data Analyst permet réellement de consommer les données mis en forme par le Data Engineer ou bien les résultats attribués par les modèles du Data Scientist. Cela aide l’entreprise dans la prise de décision effective. Ce métier de Data Analyst est un métier à l’intersection de l’ingénierie Big Data et de la Business Intelligence.
A lire aussi : Comment trouver un emploi dans le secteur de la sécurité ?
Le Data Analyst doit faire preuve d’un bon esprit d’analyse et il doit maîtriser les outils de reporting, de data visualisation (Microsoft Power BI, Google Data Studio, Tableau Software), les langages de programmation Python et SQL ainsi que l’outil de suivi (Microsoft Excel, Google Sheet…). Il doit aussi avoir un excellent sens de la communication, puisqu’il doit pouvoir éclairer tous les salariés de l’entreprise sur le sens des indicateurs issus de la base des données.
Le principal rôle du Data Analyst est d’analyser des données afin de faciliter et d’améliorer le processus de décision de ses collaborateurs. Ce métier est très fascinant si vous êtes une personne qui se voit plus en tant que chargé d’études et analyste plutôt qu’ingénieur. Le Data Analyst est au cœur de la transformation digitale et de la stratégie d’une entreprise.
Sur le marché du travail, la demande pour les Data Analysts est en constante augmentation ces dernières années. Contrairement aux autres métiers de la data, les compétences pour devenir Data Analyst ne sont pas d’une grande technicité. C’est pourquoi il est possible de suivre une formation de 8 semaines pour devenir data analyst !
L’ingénieur de données (Data Engineer)
Ce métier concerne les aspects opérationnels du management des données d’une entreprise. Il est plutôt spécialisé sur les problématiques de collecte et de gestion de données à grande échelle. Si vous vous orientez vers ce métier, vous devrez utiliser les frameworks de calcul massivement parallèle (comme Spark ou Hadoop) afin d’assurer la gestion des gros volumes de données.
L’ingénierie de données exige de maîtriser les techniques de data management (Formats de données, gestion des données en streaming, temps réel, architectures distribuées, API…) afin de garantir aux collaborateurs de l’entreprise un accès constant à des données fiables et modélisables pour répondre aux besoins des équipes-métiers ou des autres acteurs de la data . A encore plus grande échelle, le Data Engineer doit maîtriser les technologies du Big Data (particulièrement Hadoop, Spark, SQL, Hive, Oozie, ElasticSearch, Nifi, HBase, Spark Streaming…).
Depuis 2016, la demande pour ce métier est en hausse constante. D’après diverses analyses, ce métier constitue actuellement la niche la plus rentable monde de la Data Science.
L’Ingénieur DevOps/Cloud
Le DevOps, l’abréviation de Développement – Opérationnel, concerne les aspects infrastructurels du projet Data d’une société. Il inclut 3 profils à savoir : développeur, testeur et intégrateur logiciel.
Ce métier consiste essentiellement à assurer l’automatisation des flux de développement et de déploiement des applications logicielles d’une entreprise. Il emploie quelques outils spécialisés (comme Ansible, Maven, Nexus, Jenkins, Git, GitFlow, Docker, Sonarqube…) dans le but de fournir de l’intégration continue (automatisation des phases tests jusqu’au déploiement des applications)
L’avantage de ce métier est qu’il assure un gain de temps énorme pour la société. Il favorise également la réactivité pour corriger les bugs applicatifs (qui sont identifiés en environnement de production), les tests ainsi que les déploiements de nouvelles versions logiciels.
Le DevOps doit connaître les principes généraux du développement logiciel, mais ne fait pas de ce dernier à proprement parler. Il est surtout orienté infrastructure et fait office d’interface entre les développeurs et l’intégrateur.
Le travail du DevOps rend facile la gouvernance IT. En effet, le logiciel en tant qu’actif de la société sera à l’avenir mieux contrôlé et mieux géré. L’atout est que l’entreprise possède une meilleure maîtrise des délais attachés au déploiement des applications.
La demande a été très forte pour les ingénieurs DevOps et s’accentue davantage en 2022, notamment ceux qui en plus rajoutent une compétence Cloud. Cette année, après le Data Analyst et le Data Engineer, le DevOps a été le métier data le plus demandé sur le marché du travail.
