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.
Le Data Engineer définit, développe, met en place et maintient les outils et infrastructures adéquats à l'analyse de la donnée par les équipes de Data Science. Il veille à créer une solution permettant le traitement de volumes importants de données tout en garantissant la sécurité de celles-ci.
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 salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, s'établit à partir de 50 K€ à 60 K€.
Spécialiste des statistiques, de l'informatique et du marketing, le Data Scientist recueille, traite, analyse et fait parler les données massives, autrement appelées “big data” ,dans le but d'améliorer les performances d'une entreprise.
Un Data Analyst, comme son titre l'indique, a pour rôle d'analyser les données. Le Data Scientist va plus loin, et possède une expertise métier et des compétences en « Data Visualization » (visualisation de 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.
La data science se trouve donc à l'intersection de différents domaines, notamment les mathématiques, l'informatique et l'expertise business.
Pour devenir ingénieur(e) Big data, il faut obtenir un niveau Bac+5 minimum. Il est possible de suivre une formation informatique et réseaux dans une école d'ingénieurs, un master en Data Science.
Pour devenir data scientist, il faut suivre une formation de niveau Bac+5 dans les domaines des mathématiques et des statistiques, par exemple. Un diplôme en ingénierie informatique, une école de statistiques, un master ou mastère spécialisé en big data sont des voies à privilégier.
Une hausse des salaires médians qui reflète la pénurie d'ingénieurs en France. En 2022, le salaire médian d'un ingénieur (50% gagnent plus, 50% gagnent moins) atteint les 60 000 euros (contre 58 900 en 2021) pour des salaires de départ de 36 000 euros en 2022 contre 35 000 en 2021.
Outre l'aide à la prise de décision, la data science permet de recouper des données pertinentes pour apporter des éléments concrets. Sur ces derniers, les différents responsables d'une entreprise pourront baser leurs actions.
Communément appelé Développeur Data IA, c'est un spécialiste du développement d'applications autour de l'IA et de la Data Science. Son rôle principal est d'utiliser des technologies poussées pour traduire la masse de donnée (Big Data) en prédictions et recommandations utiles à l'entreprise.
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.
À la fin de ses études, un ingénieur informatique peut prétendre à un salaire compris entre 30 000 et 35 000 euros bruts par an. Le salaire brut mensuel sera donc compris entre 2 500 et 3 000 euros.
Le Big Data est axé sur la vitesse, la variété et le volume des informations. Par contre, la Data Science va fournir les techniques pour exploiter ces données. Ils diffèrent également au niveau des outils utilisés. L'analyse des mégadonnées désigne le stockage d'une quantité importante de données.
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.
Un data scientist a pour mission d'élaborer des stratégies d'analyse des données, de préparer les données pour l'analyse, d'explorer, analyser et visualiser des données, de créer des modèles avec des données à l'aide de langages de programmation tels que Python et R, et de déployer ces modèles dans des applications.
Il n'est pas possible de devenir data scientist sans diplôme. Sans formation adéquate, vous ne pourrez pas trouver de travail. En effet, les recruteurs et les clients exigent une formation minimale adaptée aux responsabilités qui pèseront sur vous.
L'avantage de se reconvertir en Data analyst après avoir acquis quelques années d'expérience professionnelle, c'est qu'on est opérationnel en entreprise beaucoup plus facilement. Ces profils-là comprennent aussi plus rapidement les enjeux en entreprise.
Bien souvent, le Data Analyst travaille pour un type d'entreprise issue de secteurs d'activités divers où l'analyse de la donnée est créatrice de valeur ajoutée (banque, assurance, e-commerce, industrie automobile…).
2. Cadre d'état-major administratif, financier, commercial des grandes entreprises : 10 530€. 1. Chef d'une grande entreprise (500 salariés ou plus) : 16 600€ environ.
Licence Master en Mathématiques Appliquées. Master en Statistiques. Master en Data Science.