De plus en plus d'entreprises prennent aujourd'hui conscience des opportunités offertes par la maîtrise et l'utilisation des data. Beaucoup, plus précisément 45 % des entreprises selon plusieurs spécialistes, entament ainsi une restructuration dans l'optique de profiter des avantages offerts par ces outils. Cela a donné naissance à l'avènement du Big data et aux nombreux métiers qui sont nés avec. Voici d'ailleurs quelques nouveaux métiers issus de la Data Science.
Le Data Scientist
De nombreuses plateformes comme datarockstars.ai proposent aujourd'hui des formations relatives à la Data Science. Parmi celles-ci se trouve le Data Scientist, une profession assez intéressante qui occupe une grande place dans les entreprises. Le rôle de cette dernière est d'appréhender les informations recueillies par l'entreprise pour en tirer des renseignements très utiles dans les prises de décision.
Pour arriver à cela, le professionnel de ce secteur devra analyser profondément toutes les informations à sa disposition. Il en fera une étude prédictive dans le but de fournir des informations nécessaires à l'atteinte des objectifs fixés en entreprise. Par ailleurs, pour exercer dans ce domaine, celui-ci doit disposer des connaissances en :
- Statistiques et informatiques ;
- Marketing et finance ;
- Gestion de bases de données ;
- Data visualisation, etc.
Il doit en outre être sensible et stratégique en matière d'utilisation des informations à sa disposition. Il est tenu d'être à l'affût des nouvelles tendances et modèles capables d'aider l'entreprise à atteindre ses objectifs.
Le Data Analyst
Il s'agit de l'un des nouveaux postes de l'IA qui connaît le plus de demandes aujourd'hui. Celui-ci exploite aussi les data recueillies à travers les divers canaux de l'entreprise pour faciliter les prises de décision. Il doit créer et modifier des algorithmes permettant d'extraire et analyser les informations contenues dans les bases de données de grande taille.
Grâce aux diverses analyses qu'il effectue, le data analyst peut définir le profil type de consommateur auquel l'entreprise fait face. Il peut aussi déterminer les besoins et attentes de ce dernier. Il synthétise ensuite toutes ces informations sous forme d'indicateurs de performances (KPI) capables d'aider l'entreprise à mettre en place une stratégie opérationnelle pour mieux toucher ses potentiels clients. Le data analyst doit avoir une maîtrise parfaite des technologies du Big Data (Hadoop, R, SQL, SAS et Python) ainsi que des outils de reporting et de visualisation.
Le data engineer
Une formation Data Science peut aussi vous ouvrir les portes d'un métier comme celui d'un data engineer. Il s'agit aussi d'une profession des technologies de l'informatique qui se base sur l'exploitation de l'information. Pour travailler et fournir à l'entreprise les renseignements dont elle a besoin, les autres spécialistes de l'informatique doivent en fait travailler avec des informations épurées. C'est à ce niveau qu'intervient le Data Engineer.
Ce professionnel a pour rôle de récolter et de préparer les diverses data. Pour cela, il s'occupe de la construction et de la gestion des systèmes de collecte d'information. Il aide ainsi le Data scientist en lui facilitant l'accès rapide aux data collectées. Son rôle en général est de construire, tester et maintenir les architectures, tout ceci pour garantir la fiabilité des informations recueillies.
Les compétences de ce professionnel sont assez variées. Il doit avoir de très bonnes connaissances en statistiques et Machine Learning et maîtriser les langages de programmation basiques comme Python et C++. Il est en outre important pour lui de développer des capacités dans les technologies telles que SQL, Hive, Matlab, etc.
Le data architect
Encore appelé architecte big data, c'est un professionnel qui développe les infrastructures relatives aux data au sein de l'entreprise. Celui-ci a en charge l'administration des bases de données de grande taille. Il s'occupe aussi d'écrire des codes pour créer une atmosphère sûre autour des informations de l'entreprise.
Le data architect est une profession qui met parfaitement en évidence le changement radical de l'économie digitale. Le métier permet d'ailleurs aux entreprises de tirer un réel avantage des grandes bases d'informations. Il les aide aussi à mieux comprendre leurs objectifs stratégiques et à savoir quels services proposer pour gagner davantage en notoriété et augmenter son chiffre d'affaires. Pour devenir Data Architect, il faut suivre une formation en IA et avoir des connaissances pratiques en codage informatique, machine learning, systèmes d'exploitation, etc.
Le Machine Learning Engineer
Il s'agit d'un nouveau métier du Data Science peu connu, mais qui connaît une importante demande ces dernières années. La profession consiste à se servir des outils d'ingénierie logicielle combinés aux techniques du data analytics pour créer des modèles de machine learning. Le travailleur de ce secteur conçoit des logiciels self-running qui s'occupent d'effectuer automatiquement certaines tâches prédéfinies.
Le Machine Learning Engineer est un métier purement informatique. Pour l'exercer, il faut donc avoir une maîtrise parfaite des logiciels de programmation comme Python, R et d'autres applications Cloud. Les connaissances en mathématiques, notamment la statistique, l'algèbre linéaire, la probabilité, etc., vous seront aussi d'une importante aide. Avec ses diverses compétences, vous pouvez être sûr de réussir un entretien d'embauche pour travailler dans une entreprise en tant que Machine Learning Engineer.