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.
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.
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.
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.
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 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€.
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.
Le Master Big Data est intéressant pour la raison suivant : le professionnel se prépare à faire face à de nouveaux défis. Parmi ces derniers, on peut citer la vente, le Business Intelligence (BI), la gestion de bases de données, etc.
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 pourra s'orienter naturellement vers des postes de Lead Data Analyst ou Data Scientist, en Business Intelligence ou vers des postes plus managériaux tels que Responsable Data ou Chief Data Officer. >> Lire aussi : La gestion des données au coeur des enjeux des entreprises.
L'analyse des données est essentielle pour comprendre les résultats des enquêtes, des sources administratives et des études pilotes, pour obtenir des renseignements sur les lacunes en matière de données, pour concevoir et remanier les enquêtes, pour planifier de nouvelles activités statistiques et pour formuler des ...
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. Missions, salaire, formation … : on vous dit tout sur le métier de Data Scientist.
Les plus connus sont par exemple Statistica, Stata ou encore SPSS. Ces logiciels permettent également de travailler sur des données textuelles, mais d'autres outils ont été spécifiquement développés en sciences humaines et sociales pour le traitement statistique de corpus de texte.
La première étape pour saisir les opportunités du Big Data est de choisir de s'orienter vers l'un de ces métiers, ensuite de développer les aptitudes stratégiques, émotionnelles, communicationnelles, négociationnelles et financières nécessaires pour y travailler de façon efficace.
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.
La médiane des rémunérations est passée de 57 500 euros en 2019 à 58 900 euros en 2020 (50 % des ingénieurs gagnent plus que cette somme, 50 % gagnent moins). Une hausse de quelque 1400 euros en pleine pandémie…
Le salaire médian est passé de 57 500 euros en 2019 à 58 900 euros en 2020. Une hausse de 1 400 euros très surprenante en période de crise. Cette rémunération est plus élevée que le salaire médian des cadres et trois fois plus importante que le SMIC en 2021 (18 654 euros brut).
Tandis que le Machine learning fonctionne à partir d'une base de données contrôlable, le Deep learning a besoin d'un volume de données bien plus considérable. Le système doit disposer de plus de 100 millions d'entrées pour donner des résultats fiables.
La data science se trouve donc à l'intersection de différents domaines, notamment les mathématiques, l'informatique et l'expertise business.
Le data scientist est doté d'une grande expertise en statistiques et en mathématiques appliqués. La construction d'algorithmes ne lui fait pas peur. Il doit avoir des compétences en machine learning, en Big Data ainsi qu'en programmation informatique : des connaissances en Python, Java, R et SQL sont souvent requises.