C'est la raison pour laquelle le data engineer est essentiel : c'est lui qui crée, entretient et améliore les systèmes d'information permettant aux autres membres de l'équipe data de faire leur travail. Sans lui, vos data scientist passeront probablement plus de temps à administrer les données qu'à les analyser.
Se former à la data science permet dans un tout premier temps de comprendre de quoi l'on parle. Pour les décideurs dans les entreprises (direction, RH), cela permet d'en saisir les opportunités et d'impulser des projets qui vont permettre de saisir de nouvelles opportunités.
L'objectif du Data Analyst est de faciliter les prises de décision business à tous les niveaux de l'entreprise. S'il a l'œil pour l'analyse de données et des compétences techniques, son rôle est également au cœur de la Business Intelligence.
De par son expertise, le data ingénieur est un profil très recherché et encore peu répandu sur le marché. Les débouchés sont donc très bons pour les ingénieurs Big data, notamment au sein des sociétés du numérique et des grands groupes qui font de la valorisation de la donnée le cœur de leur métier.
Les missions du data engineer
C'est lui qui bâtit d'énormes réservoirs de données pour les stocker et les tester. Ensuite, son principal travail consiste à gérer des systèmes de traitement et des bases de données à grande échelle et de s'assurer que tout fonctionne.
Études / Formation pour devenir Data engineer
Le data engineer a un niveau bac + 5 (master ou diplôme d'ingénieur, Msc) en informatique, data sciences, big data, ou en statistiques. Un niveau bac + 2 ou bac + 3 avec une première expérience en développement et manipulation de données peut également convenir.
Alors que les data scientists utilisent leurs compétences pour créer des modèles et résoudre des problèmes, les data engineers construisent et gèrent l'infrastructure qui se situe entre les sources de données et l'analyse des données.
Métier #1 : l'ingénieur de données (Data Engineer)
Vous vous orientez vers ce métier si vous souhaitez aider les entreprises sur les aspects opérationnels du management de leurs données. En effet, ce métier est spécialisé sur les problématiques de gestion de données à large échelle.
Selon les estimations de Glassdoor, le salaire moyen d'un(e) Ingénieur Big Data (H/F) (France) est de 43 771 € / an au moment de la publication de cette article.
Le salaire d'un data analyst débutant oscille entre 35 K€ et 38 K€. Après 4 ans d'expérience, il peut atteindre 45 à 55 K€.
Le processus d'analyse de données consiste à collecter des données brutes (raw data) à l'aide d'un outil ou d'une application pour explorer ces informations et découvrir des tendances. Il est ensuite possible de se baser sur les résultats de ces analyses pour prendre de meilleures décisions.
L'analyse des quantités énormes de données qui viennent du marché, et cela en temps réel permet aux entreprises de prendre les bonnes décisions stratégiques et de mener des actions intelligentes. Une bonne maîtrise du Big Data permet donc d'améliorer l'engagement des clients, augmenter les revenus et réduire les coûts.
La data c'est quoi ? La data c'est tout simplement l'information dématérialisée capable de circuler à travers un réseau de télécommunication ou informatique. Plus concrètement, lorsque nous naviguons sur internet, nous déposons des données.
Pourquoi faire un master ? Pour les accompagner dans ces ambitieux plans de transformation numérique, les organisations ont besoin de vrais experts du Big Data. Le master est le diplôme le plus demandé dans le domaine de la data science, de l'intelligence artificielle et plus généralement du management des mégadonnées.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Le Big Data vous permet de rassembler des données provenant de médias sociaux, de visites Web, de journaux d'appels et d'autres sources pour améliorer l'expérience d'interaction et maximiser la valeur fournie.
Le Développeur big data maîtrise les différents langages informatiques, notamment Java et Python. Il assure la cohérence du système, la gestion des pannes et garantit la continuité du service. Les données massives sont en effet au centre des préoccupations du métier de développeur big data.
L'avenir des métiers de la data
A commencer par un rapport du cabinet IDC, dans lequel il est estimé que la production globale de données passera de 45 zettaoctets en 2019 à 175 zettaoctets en 2025. D'autres tendances obligent les entreprises à recruter de nouveaux experts.
Les big data ne sont pas seulement un aspect important de l'avenir, elles peuvent être l'avenir lui-même. L'approche adoptée par les entreprises et leur département IT va continuer d'être influencée par l'évolution de nos solutions de stockage, de déplacement et de compréhension des données.
Pour devenir data scientist, il faudra avoir suivi une formation de niveau élevé. Un bac+4 en informatique, management, statistiques ou en marketing est indispensable pour occuper ce poste. Quelques formations de niveau bac+3 permettent d'occuper des postes d'assistant.
Il est souvent expliqué que la différence entre Machine Learning et Deep Learning réside dans le fait que les algorithmes de Machine Learning vont traiter des données quantitatives et structurées (des valeurs numériques), lorsque ceux de Deep Learning traiteront des données non-structurées, comme le son, le texte, l' ...
Le data consultant
Au niveau de la formation, il est préférable d'avoir un Bac+5 big data et/ou mathématiques et/ou statistiques et/ou business intelligence. Il peut également avoir fait une école d'ingénieur spécialisé. D'après Glassdoor, le salaire moyen d'un data consultant est de 39.800 euros par an.