Les métiers de la data sont des métiers prometteurs qui attirent de plus en plus de jeunes. C’est un des métiers qui offre les salaires les plus élevés actuellement. Pour intégrer ce marché, l’aspirant data scientist doit choisir une voie entre un cursus en école de commerce et un en école d’ingénieur.
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Pourquoi s’intéresser au métier de la data ?
Le domaine du Big Data continue sa croissance inéluctable. Les entreprises, les particuliers, presque tous les domaines en dépendent. Soucieuses de garder leur part de marché, envieuses d’en percer un nouveau et de rester dans les rangs malgré tous les coups de la concurrence, les entreprises doivent mettre en place des stratégies basées sur les données. Et des données, il peut y en avoir en très grande quantité, on parle très souvent de zettaoctet.
Pour exploiter une telle ressource, les entreprises doivent recruter plusieurs types de spécialistes de la data science. L’exploitation du Big Data doit mobiliser plusieurs métiers en même temps. Il a généralement ceux qui abordent les aspects purement scientifiques et techniques de la data.
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Ce sont souvent les data scientists et analysts ainsi que les développeurs en tout genre qui en font la pratique. D’un autre côté, vous avez les métiers mixant la « science pure » du Big Data aux disciplines de management et de commerce.
Le métier de la data selon la voie des écoles de commerce
Force est de constater que les métiers de la data vont de pair avec les entreprises et leur croissance, il va de soi que les plus grandes écoles de commerce incluent dans leurs fom le Big Data. L’approche des grandes écoles de management et de commerce peut être vue comme une approche hybride qui permet de former à la fois des data scientists et des experts en business, spécifiquement en marketing. On parle alors de « Data management », cette capacité à piloter un projet selon les données récoltées.
Néanmoins, la profondeur et l’étendue des connaissances du data management ne seront sûrement pas les mêmes. Ce n’est pas pour autant que chaque profil ne puisse pas être expert dans son domaine. Les métiers de la data issus des écoles de commerce ont la particularité d’être transversaux. Certaines écoles sont même devenues spécialistes en proposant une formation Big Data adaptée aux profils moins techniques.
Ainsi, des écoles comme l’ESG-data.fr forment des experts qui ont une vue d’ensemble des problématiques et des besoins de l’entreprise tout en ayant un regard d’expert sur les moyens techniques à mettre en place les solutions nécessaires. L’avantage de se spécialiser dans le Big Data, ce sont bien sur les possibilités d’embauches qui en découlent.
Les écoles d’ingénieurs : spécialisation en data science, IA, Machine Learning…
C’est souvent après un cursus de licence en mathématiques, en statistiques ou en informatique que l’on se met au Data Science. Dans cette approche, les études seront particulièrement axées sur l’aspect technique et développement de la data. C‘est par exemple le rôle du data scientist de concevoir un modèle de reconnaissance d’image ou d’apprentissage de langage.
Pendant un cursus de 2 ou 3 ans après la licence, le futur data scientist ou analyst se spécialise dans divers domaines. On peut citer comme exemple les différents modules de programmation, de Machine Learning, d’Intelligence Artificielle ou encore de Deep Learning. Les scientifiques et techniciens des données doivent également beaucoup se diversifier en matière de développement. Ils doivent être familiers avec les langages de programmation comme Python et SQL ainsi que divers outils conçus pour l’exploitation du Big Data.
Cependant, comme ces scientifiques et techniciens doivent mettre leur talent au profit de l’entreprise qui les emploiera, les études doivent être forcément orientées vers leurs applications en entreprise.
Conclusion
Le big Data est donc un nouvel écosystème très en vogue avec de grosses opportunités à la clé pour qui veut bien s’y spécialiser. Avec un diplôme et un CV d’ingénieur ou de chef de projet bien ajusté, il sera très facile de démarrer une carrière florissante dans l’univers de la donnée. Les recruteurs s’arrachent les candidats et les profils très qualifiés restent encore rares.