Grâce à l’essor d’Internet, des objets connectés, du e-commerce ou encore des réseaux sociaux, le volume de données à disposition des entreprises a littéralement explosé. Il est désormais possible, pour les grandes entreprises comme pour les PME, d’agréger des données sur leurs clientèles, sur le marché, ou même sur la concurrence pour aiguiller leur stratégie et leur développement.
La Data Science ou sciences des données est actuellement en plein boom, dans tous les secteurs. Découvrez la variété des nouveaux métiers liés à cette discipline, très porteuse en termes de débouchés pour les ingénieurs dans les startups, les grands groupes ou chez les professionnels du web.
Qu’est-ce-que la data science ?
La Data Science est la science des données. Elle s’appuie sur des outils mathématiques, de statistiques, d’informatique et de visualisation des données. C’est un mélange disciplinaire entre trois grands domaines : l’expertise mathématique, la technologie et le business.
Concrètement, elle permet d’explorer et d’analyser les données brutes pour les transformer en informations précieuses permettant de résoudre des problèmes analytiques complexes ou de générer une valeur pour les entreprises et organisations.
Pour être en mesure d’exploiter ces données massives – « Big Data », les entreprises doivent s’appuyer sur les compétences et le savoir-faire d’ingénieurs qualifiés capables d’utiliser les technologies analytiques.
L’ESILV et l’École polytechnique se sont associées afin de développer les formations en science des données. Dès la rentrée prochaine, cinq élèves-ingénieurs de l’ESILV pourront suivre le parcours « Data Sciences » du Master «Mathématiques et applications» à Paris Saclay et ainsi obtenir deux diplômes.
Data Architecte, Data Analyst, Data Scientist : des nouveaux métiers variés
Ainsi, les Big Data ont donné naissance à de nombreux nouveaux métiers : Data Miner, Data Analyst, Chief Data Officer, Data Architect, Data Scientist, Ingénieur Big Data… Ces experts sont en mesure de collecter des données, de les organiser, de les traiter et de les transformer en informations exploitables par tous les départements de l’entreprise.
Les grandes entreprises ont d’abord besoin d’informaticiens et d’ingénieurs pour concevoir l’architecture de ces bases de données (Data Architect). Des spécialistes de la sécurité informatique doivent aussi veiller à les protéger, surtout s’il s’agit de données personnelles.
Mais la vraie nouveauté consiste à « faire parler » ces données pour les exploiter à des fins commerciales. Par exemple sur les milliers d’acheteurs d’un produit, on va rechercher ceux qui ont choisi telle ou telle option en les classant par âge, domicile, niveau de vie, etc.
C’est ce que va faire le Data Analyst (ou Data Miner), un métier au carrefour de l’informatique, des statistiques, mais aussi du marketing. Le Data Analyst prend en charge un type de données spécifique, via un modèle défini.
Encore plus expert en données, le Data Scientist va analyser de multiples sources et en extraire de grandes tendances permettant d’orienter la stratégie d’une entreprise.
Il doit maîtriser l’environnement informatique, les outils statistiques et les enjeux du secteur d’activité de l’entreprise. En fouillant dans les données, il se transforme en détective pour mener l’enquête face à une question complexe et pouvoir ainsi conseiller l’entreprise en tant que consultant, grâce à une vision transverse.
Big Data, Big débouchés
Ces métiers étant relativement nouveaux, la demande dépasse largement le nombre d’experts qualifiés. Inconnus il y a quelques années, ils viennent tout juste d’émerger et l’on prévoit leur explosion dans quelque temps, du fait de la croissance des besoins.
Selon le Robert Half 2018 Salary Guide for Technology Professionals, les emplois Big Data seront les plus demandés au cours des années à venir. 67% des exécutifs d’entreprises affirment que le Big Data est l’un des principaux facteurs de recrutement, au même titre que le marketing digital et le cloud.
Les spécialistes de la Data Science peuvent travailler dans de grands groupes par exemple du secteur banque, assurances et finances, dans l’audit-conseil, en passant par les grands groupes industriels classiques ou le secteur de la défense pour prédire le comportement des terroristes par exemple.
A moins qu’ils ne soient chassés par des startups spécialistes du marketing ou de nouveaux logiciels de traitement des données. Ils peuvent aussi travailler pour les professionnels du web qui stockent et traitent les données : data centers, fournisseurs d’accès internet, hébergeurs, industriels de l’infrastructure, etc.
La rareté des profils formés actuellement, alliée au caractère stratégique de ces nouveaux métiers pour les entreprises, font grimper les salaires.
Les Data Scientists peuvent gagner, en début de carrière, entre 45 000 et 55 000 euros annuels, nettement au-dessus de la rémunération moyenne des ingénieurs en sortie d’école (environ 35 000 euros).
Intéressé par le domaine du Big Data ? Plus d’informations sur la majeure Informatique, Big Data et Objets Connectés de l’ESILV, école d’ingénieurs généraliste au cœur des technologies du numérique.
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