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.
Un Master Big Data peut signifier un débouché vers de nombreuses entreprises. Ces dernières ont en effet besoin de personnel professionnel pour gérer des données massives. Une formation en Big Data sert à obtenir des informations pertinentes permettant d'aider à la prise de décision.
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.
Son exploitation permet d'améliorer les campagnes de communication et marketing, de réduire leur coût, de prendre plus aisément des décisions, d'assurer un suivi, d'optimiser les processus, de personnaliser les messages… Mais pour ce faire, les données doivent être correctement organisées et analysées.
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.
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.
Dans chaque secteur d'activité, le BIG DATA a son utilité : Marketing : grâce aux données récoltées, il y a dorénavant une meilleure connaissance client permise par le BIG DATA. Cela permet de segmenter beaucoup plus facilement les cibles et de personnaliser au mieux les offres associées à chacun d'entre eux.
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.
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.
Bien utilisées, les données aident les entreprises à mieux comprendre les besoins et les désirs de leurs clients. Elles servent de base à la personnalisation, à l'amélioration du service à la clientèle et à la création de valeur pour le client.
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.
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.
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 master recherche SCIENCE DE DONNEES ET BIG DATA vise à former des chercheurs pluridisciplinaires dans le domaine du stockage, organisation, fouille et analyse des données massives en leur donnant un bagage théorique solide et les outils technologiques nécessaires pour mener des recherches dans ce domaine.
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.
Un data scientist est un expert qui exploite les données client de votre entreprise pour vous aider à générer de la valeur. Son rôle est de comprendre, structurer et interpréter ces données pour vous apporter toujours plus de connaissance sur votre activité et ainsi améliorer durablement vos prestations.
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.
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 ...
La data analytics, ou l'analytique de la donnée, consiste à explorer, transformer et analyser les données afin d'identifier les tendances et les schémas qui révèlent des informations exploitables pertinentes et améliorent l'efficacité, ce qui contribue à optimiser la prise de décision.
Cette démarche le conduit à une définition bien connue des informaticiens : on définit une donnée comme un triplet (entité, attribut, valeur), l'entité étant une modélisation d'objets du monde réel (physiques ou abstraits), l'attribut étant caractérisé par un ensemble de valeurs possibles, ou domaine.
L'un des avantages les plus importants du big data pour les entreprises est la réduction des coûts du stockage, du traitement et de l'analyse de données massives. Les outils de big data permettent aussi d'identifier des manières efficaces et plus économiques de faire des affaires.
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.