La Data science est un terme qui se traduit par « science des données ». En ce moment, les profils formés dans cette discipline sont de plus en plus recherchés par les entreprises. Data Analyst, Data Engineer et Data Management, chacun de ces métiers répond à des enjeux bien précis. Pour vous apporter plus d’informations, veuillez suivre ce guide.
Quels sont les rôles d’un Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer et Data Management
Tout d’abord, il est bon de rappeler que les métiers, comme le Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer et Data Management, ont un point commun. Ils sont des spécialistes de chiffres, de statistiques et de programmes informatiques.
SwitchUp a apporté de l’aide aux étudiants souhaitant suivre des formations sur ces métiers depuis 2014. Il prend soin de l’expérience des étudiants et des anciens élèves lors d’un choix de divers bootcamp, comme le codage ligne, science des données, création de sites web, cybersécurité, etc. Ainsi, vous pouvez obtenir plus d’informations à ce sujet pour découvrir les 4 métiers proposés par le bootcamp DataScientest.
Data analyst et Data scientist
Le Data Analyst et le Data Scientist sont les auteurs du croisement des données avec celles qui sont mises à disposition via les services web et autres appareils mobiles (Smartphone) dans l’entreprise. Leur but est de donner du sens à ces informations et d’en extraire de la valeur afin d’aider la société sur la prise des décisions opérationnelles ou stratégiques.
Bien entendu, dans ce cadre, ils créent des modèles et des algorithmes pour stocker, collecter, traiter et restituer les données. Cette forme de créativité différencie le Data Scientist et le Data Analyst. Ils sont dotés d’une capacité d’imagination, notamment sur les nouveaux modèles d’analyse dans le traitement des données brutes et hétérogènes, qui ne peuvent pas être étudiées à l’aide des logiciels de gestion de base de données.
Data engineer
Le rôle du Data Engineer au sein d’une entreprise est de créer des plateformes, entrepôts de données, pour faciliter la tâche et traiter un volume de données important. Il assure également la clarté et la sécurité de ces informations afin que les experts arrivent à les analyser dans les meilleures conditions.
Durant le cycle des données, le Data Engineer accomplit les deux premières étapes, à savoir la collecte et le stockage. Une fois cette tâche accomplie, les métiers de la Data Scientist prennent le relai pour analyser les requêtes et les traduire en recommandation commerciale pour leur entreprise. Une fois les modèles entrainés, le Data Engineer entre à nouveau en jeu pour les remettre en production.
Data management
Outre la croissance exponentielle des données numériques dans une entreprise, il faut savoir anticiper et recourir à des méthodes pratiques : le Data Management. Il prend en charge la conception et la mise en place de l’architecture SI et le processus qui permet de stocker, collecter, sécuriser et exploiter les données d’une société. Il est important d’exploiter ces informations pour constituer une aide à la prise de décision pouvant influencer l’avenir de l’entreprise.
Le Data Management est un domaine en pleine expansion, mais il demande des compétences spécifiques en management et en ingénierie. Le développement de produits novateurs présente son deuxième enjeu.
Quelles formations doit-on suivre pour devenir Data Analyst/Data Scientist ?
En général, ce poste nécessite une personne titulaire d’un bac + 4 ou bac + 5 en management, en informatique, en statistique ou en marketing. Certaines formations de niveau bac + 3 permettent d’occuper des postes d’assistant.
Voici quelques exemples de formations suivant le niveau bac !
- Niveau bac + 3 : BUT informatique, licence professionnelle, métiers de l’informatique (systèmes d’information et gestion de données, infrastructures stockages et analyse de données massives), licence professionnelle métiers du décisionnel et de la statistique, diplôme d’école spécialisée.
- Niveau bac + 5 : Master MIAGE (méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises), Master en informatique (optimisation et recherche opérationnelle), Master SIAD (système d’information et d’aide à la décision), Master en mathématiques (statistiques pour l’évaluation et la prospective), Master en mathématiques et applications (statistiques appliquées et analyse décisionnelle), Master en sciences des données, Master en méga données et analyse sociale, diplôme d’ingénieur avec spécialisation Big Data (statistique et informatique).
- Niveau bac + 6 : Master spécialisé Big Data (gestion et analyse des données massives, analyse management et valorisation responsable).
Pour conclure, vous devez savoir qu’après une expérience significative, le Data Analyst peut faire évoluer leur carrière vers des fonctions de la Data Science. Le salaire de ce métier s’avère très motivant, car il peut osciller entre 50 000 € et 60 000 €.
