Avez-vous des compétences solides en data ? Sachez que développer ses compétences en data est très avantageux. Mais pour quelles raisons ? Nous essayerons d’en savoir plus dans cet article !
Plan de l'article
Le Big Data : un accélérateur de croissance et un outil décisionnel pointu
Les métiers comme « data analyst » et « data scientist » peuvent paraître très confus, voire pareils pour les non-initiés au Big Data. En fait, les enjeux et les technologies du Big Data ne sont pas aussi simples à envisager. Pour les débutants, ces technologies exposent des aspects qui deviendront difficiles. Pourtant, les « Big Data » font partie de notre vie habituelle.
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On pense souvent que le Big Data se récapitule à des gros volumes de données. Sans parler de Big Data, le stockage et l’exploitation de très gros volumes de données sont actuellement possibles grâce aux grands entrepôts de données (Data Warehouse). Grâce aux méthodes analytiques du Business Intelligence, les technologies actuelles peuvent traiter de gros volumes de données.
Le Big Data concerne en fait les gros volumes de données. Mais, il se focalise sur les données structurées plutôt que les données non structurées. Les outils habituels d’analytique ne savent pas traiter les données non structurées. Le stockage des données est une autre spécificité du Big Data. En effet, ce dernier stocke les données dans des Data Lakes et non dans des Data Warehouses. Par ailleurs, l’analytique Big Data et autres spécificités du Big Data peuvent s’appliquer dans cette nouvelle forme de stockage.
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Qu’est-ce que la data science ?
La data science ou science des données est une science qui étudie, analyse et interprète les données. Grâce aux profusions de données générées par l’évolution des moyens de communication, ce domaine devient actuellement très populaire.
Le « data scientist » est la personne qui travaille autour du data science. Pour avoir des informations importantes, ce scientifique des données emploiera des modèles statistiques et des modèles mathématiques.
Les projets qui intègrent des modélisations d’incertitudes et de probabilités, des algorithmes d’apprentissage automatique, … peuvent se réaliser grâce à l’ensemble des données fournies par la data science.
Le data scientist
Le data scientist est considéré comme une sorte de « rockstar Big Data ». Ce spécialiste s’est surtout entraîné sur les méthodes de programmation comme Java, Python ou MySql. Mais, il développera également plus de connaissances sur des modèles prédictifs mathématiques et statistiques. De plus, à travers le Big Data, il va élargir ses connaissances en recherche de données. C’est ce qu’on appelle le « Data Mining ».
Le data scientist est très bien rémunéré. Son salaire peut monter très vite et peut atteindre annuellement les 120 000 €. Pour devenir data scientist, il faut avoir des compétences très élevées. Pour exercer ce métier, il faut avoir au minimum un Master II, mais l’idéal est d’avoir un doctorat.
Le data analyst
Le « data analyst » est connu comme le petit frère du « data scientist ». L’extraction des données du Big Data est sa spécialité. Il aura également des compétences solides en programmation. Pour extraire et exposer leurs données de manière lisible, un grand nombre de data analyst emploient des outils tels que la suite Hadoop. Par rapport à leurs confrères data scientists, les data analyst sont alors un peu moins « qualifiés ». Néanmoins, dans leur expertise, ils restent très compétents. Pour affiner leur savoir-faire, quelques data analyst se spécialisent même dans un domaine précis (cuisine, sport, …).
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Différence entre le data analyst vs data scientist
Comme nous l’avons vu ci-dessus, le data analyst se diffère complètement du data scientist. Pour résumer, le data analyst assure l’extraction des données brutes à partir d’un existant (Big Data). Cela permet d’accroître des outils stratégiques et décisionnels à très forte valeur ajoutée et de tirer des conclusions stratégiques à haute valeur ajoutée.
Quant au data scientist, celui-ci se spécialise sur l’analyse brute des données et saura mettre en place des modèles prédictifs statistiques et mathématiques. Ceux-ci constitueront un outil décisionnel très recherché.
Pourquoi développer des compétences en data ?
Pour tous les candidats qui débutent leur carrière en data, avoir des compétences en data est vraiment important. En effet, depuis 2019, les entreprises recherchent de plus en plus de personnes qui ont des connaissances spécialisées et des compétences relationnelles. Le « raisonnement analytique » occupe la troisième place des connaissances spécialisées.