Les métiers du Big Data sont aussi divers que nombreux : Data Scientist, ML Engineer, ingénieur des mégadonnées... découvrez tout ce que vous devez savoir sur ces différentes professions, et comment acquérir les compétences requises pour les exercer.
Les nouvelles technologies créent d’immenses volumes de données, et le monde est entré dans l’ère du Big Data. Les mégadonnées offrent d’innombrables opportunités pour les entreprises de tous les secteurs, mais représentent aussi un nouveau défi à relever.
Pour exploiter ces informations, les analyser et s’en servir pour prendre de meilleures décisions, les organisations ont besoin de nouveaux outils et technologies. Elles ont aussi, et surtout, besoin des compétences de professionnels des métiers du Big Data.
Ainsi, que vous soyez encore étudiant, en quête de reconversion, ou en recherche d’emploi, le Big Data représente un excellent choix de carrière pour les années 2020 et au-delà. Dans tous les secteurs, les entreprises s’arrachent les experts et la demande dépasse encore largement l’offre.
Les salaires sont donc extrêmement élevés, et les perspectives d’évolution sont très vastes. À travers ce dossier, découvrez tous les métiers du Big Data et quelles sont les compétences requises pour les exercer…
Pourquoi choisir un métier du Big Data ?
Les métiers du Big Data sont des métiers d’avenir, et ce pour plusieurs raisons. À l’heure actuelle, le Big Data est la Data Science tiennent le haut de l’affiche dans l’industrie informatique.
Les professionnels les plus compétents sont extrêmement convoités, notamment les architectes et ingénieurs Big Data. Les offres d’emploi prolifèrent, et ces experts peuvent choisir l’entreprise dans laquelle ils souhaitent travailler.
Par ailleurs, le Big Data englobe une large variété de technologies de métiers. Il s’agit d’un écosystème complet, et des profils très différents peuvent trouver un rôle qui leur correspond et se compléter mutuellement.
Les salaires élevés constituent aussi un argument de choc. Les ingénieurs et autres experts en Big Data sont rares, et les entreprises n’hésitent pas à proposer des rémunérations très attractives pour s’assurer leurs services. Les grandes multinationales de la Silicon Valley, telles que les GAFAM, versent des salaires particulièrement astronomiques à leurs Data Scientists.
Quels sont les différents métiers du Big Data ?
Il existe déjà de nombreux métiers du Big Data, et de nouveaux rôles émergent à mesure que la technologie se développe. Il est parfois difficile de s’y retrouver pour un néophyte, mais nous vous proposons de découvrir les principaux emplois de ce domaine…
Data Analyst ou analyste de données
Le Data Analyst a pour rôle d’analyser les données de son entreprise. Il cherche à dégager des « insights » à partir des informations brutes stockées dans les bases de données, dans le but de résoudre les problèmes de son organisation.
Sa mission consiste aussi à créer des rapports afin de partager ses découvertes avec les dirigeants et les autres équipes de l’entreprise. L’analyste de données doit posséder des compétences en analyse, en statistiques, en algorithmes et en visualisation de données.
Data Scientist ou scientifique des données
Le Data Scientist est au coeur du Big Data. Tout comme le Data Analyst, il doit collecter et analyser des ensembles de données brutes afin d’aider les leaders de l’entreprise à prendre de meilleures décisions et à résoudre les problèmes.
Cependant, il utilise également les modèles de Machine Learning et l’intelligence artificielle pour automatiser l’analyse et explorer les données encore plus en profondeur. Le Data Scientist compile et crée des modèles statistiques. Il s’agit d’un expert extrêmement qualifié sur le plan technique, également doté d’une connaissance en business.a
Architecte Big Data
L’architecte Big Data comprend et maîtrise toute l’infrastructure des bases de données. Il coopère avec les Data Engineers pour optimiser les performances des workflows de données, et doit aussi tester et concevoir de nouveaux prototypes de bases de données pour répondre aux besoins de l’entreprise.
Grâce à sa connaissance des langages informatiques du Big Data, il organise et maintient les données dans des bases de données relationnelles et des répertoires d’entreprise. Il développe des stratégies d’architectures de données pour chaque zone d’activité de l’organisation.
Gestionnaire de base de données ou Database Manager
Le gestionnaire de base de données dirige toute l’équipe « database » et se voit confier la responsabilité des bases de données de l’entreprise. Il dispose d’un haut niveau de compétences en gestion de projet, et doit pouvoir diagnostiquer les problèmes et les résoudre.
Il doit surveiller le budget et les besoins en main-d’oeuvre de l’organisation, et traite les requêtes en données de l’entreprise. Son rôle est de passer en revue l’utilisation des données, et d’évaluer les sources de données pour les optimiser. C’est donc un expert doté d’un sens du leadership et du management.
Big Data Engineer ou ingénieur des mégadonnées
L’ingénieur Big Data doit découvrir de nouvelles sources de données. Son rôle est aussi de transformer et de « nettoyer » les données, de les préparer pour quel les analystes et les Data Scientists puissent les exploiter.
Il fait aussi office d’intermédiaire entre les dirigeants de l’entreprise et les Data Scientists. En assurant une communication limpide et transparente, il assure la compréhension des objectifs de l’organisation par les scientifiques des données.
Machine Learning Engineer ou ingénieur en apprentissage automatique
Un ingénieur Machine Learning développe de nouveaux logiciels d’analyse de données pour son entreprise. Ces modèles, algorithmes, logiciels et autres outils permettent d’automatiser l’analyse du Big Data.
Ainsi, tous les employés des différentes équipes de l’organisation peuvent accéder aux bienfaits de l’analyse de données sans avoir besoin de s’en remettre aux Data Scientists.
Administrateur de bases de données
L’administrateur de bases de données doit prendre en charge les changements dans la base de donnés de son entreprise. Son rôle est de veiller à ce que la « database » reste stable et disponible en permanence, et que des backups soient effectués régulièrement.
C’est également cet expert qui assure la sécurité des « lacs de données » (data lakes). Ce métier correspond aux personnes particulièrement minutieuses et vigilantes.
Business Analyst ou analyste métier
Le rôle du Business Analyst présente des similitudes avec celui du Data Analyst. Toutefois, l’analyste métier est spécialisé dans un domaine en particulier : le secteur d’activité de son entreprise.
C’est ce professionnel qui permet d’étendre la productivité d’un processus métier. Il assure aussi la jonction entre les dirigeants de l’organisation et l’équipe informatique.
Big Data Visualizer
Le Big Data Visualizer est spécialisé dans la visualisation de données ou Dataviz. À l’aide de logiciels, il réalise des présentations visuelles des résultats de l’analyse de données. Il agit donc en coopération avec les analystes et scientifiques des données.
Il est aussi chargé d’acquérir, de gérer et de documenter les données. Il travaille en étroite collaboration avec les clients et les différentes équipes pour orienter l’analyse de données dans la bonne direction.
Data Warehouse Manager
Le manager de Data Warehouse, ou entrepôt de données, a un rôle similaire à celui du manager de base de données. Il doit aussi développer et implémenter de nouvelles stratégies de gestion de données.
Sa mission est de coordonner et de gérer toutes les solutions de gestion de l’information. Il doit effectuer des tâches de sourcing, de migration de données, de conception et d’implémentation.
Data Modeler
Un Data Modeler s’assure que les pratiques de coding au sein de l’entreprise soient consistantes entre les différents modèles de données. Il peut suggérer la réutilisation de modèles dans différents environnements, lorsque cela est possible.
Cet expert développe aussi de nouveaux modèles en fonction des besoins et des standards de l’entreprise. Il passe en revue les logiciels existants pour améliorer leur efficacité et optimiser leurs performances.
Quel futur pour les métiers du Big Data ?
L’âge du Big Data a principalement vu le jour à cause de l’explosion des données personnelles sur le Cloud. Or, ce volume de données va continuer à s’accroître au fil des années à venir.
La principale raison est l’augmentation du nombre d’appareils connectés à internet, et notamment d’appareils portables tels que les smartphones ou les smartwatches.
En parallèle, de nouvelles technologies vont émerger pour l’analyse de données. Celles déjà existantes seront mises à jour. Actuellement, SQL est considéré comme l’outil standard pour la manipulation des bases de données. Cependant, Spark est un concurrent sérieux.
La hausse du volume de données va aussi induire de nouveaux défis liés à la sécurité des données personnelles. Les lois sont de plus en plus strictes, notamment en Europe avec l’adoption du RGPD.
Pour répondre à toutes ces problématiques, les professionnels du Big Data seront de plus en plus recherchés. Les métiers du Big Data sont donc promis à un riche avenir…
Comment exercer un métier du Big Data ?
Si vous rêvez de travailler dans le domaine du Big Data, vous pouvez appliquer plusieurs conseils. Veillez tout d’abord à ne pas accorder trop d’importances aux « titres » donnés à ces métiers.
En réalité, ces métiers sont nouveaux et leur définition n’est pas encore universelle. Le rôle accordé au même métier peut varier d’une entreprise à l’autre. Au contraire, deux titres différents peuvent tout à fait désigner les mêmes responsabilités.
Néanmoins, pour filtrer les nombreuses offres d’emploi, fixez-vous des critères précis tels que la liste des tâches que vous souhaitez effectuer ou les secteurs d’activité qui vous intéressent. Ceci permettra de trouver un métier qui vous correspond réellement.
Si vous êtes ouvert d’esprit, il peut être judicieux de choisir un secteur d’activité spécifique pour y trouver un poste en tant que professionnel du Big Data. Vous pourrez alors acquérir des compétences liées à ce secteur spécifique, en plus de vos compétences en Data Science, pour proposer une double expertise très intéressante pour les employeurs.
Le plus important est d’acquérir de solides compétences pour travailler dans le domaine de la Data Science. Par la suite, vous pourrez vous accommoder aux exigences d’une entreprise en apprenant simplement de nouvelles compétences additionnelles domaine en perpétuelle évolution.
Vous devez donc avant tout comprendre les principes essentiels des bases de données, et apprendre à gérer de larges volumes de données. La connaissance de langages de programmation clés comme Python, Java, C ou Scala est également un réel atout.
Il est aussi très utile de disposer de bases robustes en mathématiques, en statistiques, en algèbre linéaire. L’ajout de projets concrets et de cas d’étude à votre CV permettra de prouver à un employeur que vous profitez d’une expérience concrète pouvant faire toute la différence avec les autres candidats.
Mettez en avant toutes vos compétences, qu’elles soient liées à la technologie ou à tout autre domaine pouvant être pertinent pour l’entreprise que vous souhaitez convaincre. Il peut tout à fait s’agir de qualités personnelles ou de « soft-skills ». Pour cause, les métiers du Big Data requièrent avant tout une personnalité encline à l’exploration et à l’interrogation des données…
Songez à lire autant de blogs, d’articles et d’ouvrages que vous pouvez sur les technologies du Big Data. Veillez à être toujours au courant des nouveautés dans ce domaine en perpétuelle évolution.
Comment acquérir les compétences requises pour les métiers du Big Data ?
Il existe aujourd’hui un large choix de formations aux métiers du Big Data. Toutefois, un grand nombre d’organismes proposant de tels programmes se contentent en réalité de « surfer » sur la tendance.
Vous l’aurez compris, les experts en Big Data sont très recherchés et cette forte demande offre des opportunités pour les grandes écoles, les universités, les centres de formation ou les établissements privés. Il n’est donc pas surprenant de voir fleurir les formations dédiées aux mégadonnées.
Cependant, les métiers du Big Data requièrent des compétences techniques très pointues et des compétences croisées. Seuls les profils les plus qualifiés et talentueux pourront tirer leur épingle du jeu et retenir l’attention des grandes entreprises. Malgré la forte demande, les « Data Scientists du dimanche » ne tromperont personne.
Il est donc très important de choisir une formation véritablement certifiante, vous garantissant d’acquérir les compétences recherchées par les entreprises. C’est exactement ce que propose DataScientest.
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