10 métiers de la data qui recrutent
Avec l'avènement de la data, les métiers de ce secteur sont de plus en plus recherchés et par des entreprises de tous horizons. Elles se dotent de professionnels capables de collecter, analyser et interpréter les données pour les aider à prendre des décisions stratégiques. Dans cet article, nous allons explorer les différents métiers de la data et les compétences nécessaires pour se lancer dans ce domaine en pleine expansion.
1. Data Scientist
Il collecte, traite, analyse et interprète des données massives en utilisant des compétences en statistiques, informatique et marketing. Les Data Scientists travaillent avec des modèles et algorithmes prédictifs, qu'ils ont conçus pour extraire des informations utiles et des tendances à partir de grandes quantités de données. Il est donc responsable du maintien et de l'optimisation d'un véritable cadre, afin d'aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.
2. Data Analyst
Son rôle est sensiblement différent du Data Scientist. Il doit collecter, nettoyer et interpréter des ensembles de données pour répondre à une question ou résoudre un problème. Les Data Analysts travaillent dans de nombreux secteurs, notamment les affaires, la finance, la justice pénale, la science, la médecine et le gouvernement. Ils régulent, normalisent et calibrent les données pour extraire des informations qui peuvent être utilisées seules ou avec d'autres chiffres. Ils utilisent des graphiques, des tableaux et des graphiques pour expliquer ce que signifient les données sur des périodes spécifiques ou dans différents départements.
3. Chief Data Officer
Parfois appelé chef de la stratégie digitale, le Chief Data Officer (CDO) est chargé de maximiser la valeur des données de l'entreprise en organisant et en validant les données pour les rendre accessibles et utiles. Le CDO est également responsable du traitement des données, de leur qualité et de leur gouvernance. Il joue un rôle clé dans la stratégie globale de l'entreprise en aidant à prendre des décisions éclairées basées sur les données. En travaillant en étroite collaboration avec les autres départements de l'entreprise, il s'assure que les données sont utilisées de manière efficace et efficiente.
4. Data Architect
Le Data Architect est chargé de la gestion de vastes bases de données et a pour mission de concevoir et de construire l'environnement de collecte, de manipulation et d'interprétation des données brutes. Avec les ingénieurs logiciels et les Data Scientists, il va déterminer les objectifs stratégiques de l'entreprise en matière de gestion des données. Le Data Architect est également responsable de la production de code, pour créer un cadre de données qui permettra aux Data Scientists de travailler efficacement. Il doit avoir des compétences en informatique, en mathématiques et en gestion de projet afin d'être performant dans ses tâches quotidiennes.
5. Data Engineer
"L'ingénieur de donnée" en français est chargé de concevoir, de mettre en place et de maintenir les infrastructures de données nécessaires à l'analyse de données. Le Data Engineer est responsable de la collecte, de l'organisation, du stockage et de la modélisation des données. Il réalise l'infrastructure qui collecte, stocke, traite et analyse les données. Cela inclut la conception et la construction de pipelines de data (processus pour extraire, transformer et charger les données, souvent appelé ETL) pour recueillir des informations à partir de diverses sources, stocker ces informations de manière organisée, et rendre ces données facilement accessibles pour les analystes de données, et les Data Scientists avec qui il collabore de façon régulière.
6. Data Protection Officer
Le Data Protection Officer (DPO) est un métier assez récent correspondant au normes sur les libertés informatiques et la règlementation européenne de la protection des données (RGPD). Il est nommé au sein d'une entreprise en vue d'assurer le respect de la protection des informations sensibles mais aussi la formation du personnel et le traitement des demandes des individus concernant leurs données personnelles (par exemple, la suppression de données), et la communication avec les autorités de régulation. Le DPO est chargé de concevoir des cartographies fonctionnelles et applicatives, de définir et de piloter le dispositif de sécurité, d'analyser les acteurs et les outils du marché, de suivre les incidents et les audits, et de garantir la conformité de l'entreprise aux réglementations en matière de protection des données.
7. Chef de projet data
Le chef de projet data aussi Data Project Manager, est chargé de la planification, de l'exécution et de la clôture des projets soit une gestion de A à Z. Il coordonne les différentes équipes intervenant sur le projet comme les Data Scientists, les Data Engineers, les analystes de données, entre autres, afin d'atteindre l'objectif défini en adéquation avec le budget prévu. Il joue un rôle essentiel dans la traduction des objectifs commerciaux en objectifs techniques pour l'équipe de données, et assure la liaison entre les parties prenantes non techniques et l'équipe de données pour s'assurer que les résultats du projet répondent aux besoins de l'entreprise.
8. Business analyst
Cet expert en stratégie a pour rôle d’optimiser l’expérience utilisateurs à travers diverses applications. En vue d’adopter de nouveaux modèles et proposer des solutions efficaces, il seconde les managers et chefs d’entreprises. Persuadé qu’il n’y a pas de problème mais un ensemble de solutions à mettre en place, le business analyst est doté d’un tempérament curieux, volontaire et persévérant. Impliqué dans d’importants projets, souvent à l’international, il sait interagir avec les équipes business et informatiques. Travaillant de façon agile, il améliore des applications et des sites à destination de collaborateurs ou de clients. Le business analyst cadre et pilote ses projets, analyse les nombreuses données recueillies et propose de nouveaux modèles opérationnels.
9. Machine Learning Engineer
Expert en données mais aussi en développement, l’ingénieur en machine learning s’intéresse à la mise en place de process innovants concernant un produit ou une prestation de service. En équipe, il travaille sur la conception de modèles d’apprentissage automatiques. Utilisant ses capacités en probabilités et statistiques, il met tout en œuvre pour que les machines apprennent et s’améliorent de manière autonome, en les entraînant via à un grand volume de données. L’objectif est d’obtenir des performances en termes de classification ou de prédiction, afin d’aider les responsables à opter pour les meilleures recommandations. Il peut s’agir de missions très variées telles que concevoir des chatbots, fournir des diagnostics sur le plan médical ou travailler sur des modèles de conduite autonome dans l’industrie automobile.
10. Growth hacker
Le growth hacker vise un but principal : permettre à son entreprise de croître rapidement et à grande échelle. Il maîtrise pour cela l’ensemble des techniques marketing et des leviers d’acquisitions digitaux, déploie des programmes informatiques dans l’objectif d’exploiter des données massives, et contribue à multiplier le nombre d’usagers sur une période donnée. Le growth hacking consiste à mettre en place des systèmes de tracking, trouver des moyens d’acquérir de nouvelles cibles et participer à l’accroissement des profits. Les compétences techniques sont ici essentielles, associées à un esprit ouvert et créatif et à de bonnes aptitudes relationnelles.
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