Pourquoi c’est le moment de se lancer dans une carrière dans la data

La vague du Big Data se profile à l’horizon. Si vous voulez surfer sur elle, vous devez être capable de naviguer dans la data pour en tirer des information utiles.

Glassdoor vient de nommer le métier de data scientist meilleur métier aux États-Unis pour la troisième année consécutive. Bloomberg a rapporté une augmentation de 75 % des offres d’emploi pour ce poste. De plus, data analyst, data scientist et data architect font partie des meilleurs emplois émergents sur LinkedIn et le nombre d’offres augmente chaque jour. Ces statistiques dépeignent un tableau très convaincant.

En d’autres termes, c’est le moment idéal pour devenir spécialiste de la data.

[À lire : Data analyst, scientist, architect, quelles différences ?]

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Des défis auxquels font face grandes comme petites entreprises

Presque toutes les organisations qui existent aujourd’hui sont alimentées d’une manière ou d’une autre par des données. Chaque seconde, des pétaoctets (soit 1000 teraoctets) de données sont générés. Et toutes les entreprises devraient se servir de la data pour définir leurs prochaines actions. P

Pour de plus en plus d’entreprises dans le monde, la complexité et la quantité de données non-structurées représentent un défi préoccupant.

Avec l’arrivée de l’Internet des Objets (IdO), et l’application accélérée de la technologie à tous les secteurs, les postes dans la data sont florissants.

  • Les entreprises de services financiers gèrent d’énormes quantités de données transactionnelles historiques et en temps réel pour lutter contre la fraude et fournir des services de banque en ligne ou mobile automatisés.
  • Le secteur de la santé tente de visualiser des données génomiques et d’en extraire des informations pour soigner les maladies chroniques comme le cancer et le SIDA en utilisant la data science à différentes étapes de la recherche de traitement.
  • Les géants du numérique comme Microsoft, Google et Facebook utilisent les données comportementales de leurs utilisateurs – qu’on appelle power analytics – pour mieux comprendre et améliorer leurs opérations de vente.

Le monde des affaires est aujourd’hui centré sur les données, c’est pourquoi les recruteurs recherchent des candidats qui les comprennent. Des professionnels de la data avec la bonne optique peuvent extraire des informations qui accéléreront la croissance d’une entreprise.

En prenant en compte l’ampleur de la data et le manque de data analysts qualifiés dans le monde, faire carrière dans ce domaine vous assure un emploi aujourd’hui et pour les années à venir.

D’après un rapport de LinkedIn, les postes de data scientist ont augmenté de 650% depuis 2012, mais il n’y a pas assez de professionnels qualifiés pour répondre à cette demande.

Perspectives de carrière

Lorsqu’on parcourt les sites d’offres d’emploi, on trouve de nombreux et très divers postes d’analyse de données. Toutes ces options de carrière peuvent être déroutantes et vous pouvez vous sentir dépassé.

Pour y voir plus clair, considérez qu’il y a trois domaines principaux dans la data :

  • L’analyse de data
  • L’analyse marketing
  • L’analyse décisionnelle (ou business intelligence analysis)

Alors que le rôle de data analyst comprend plus d’analyse et vous demande de travailler comme analyste spécialisé, les postes d’analyse marketing et d’informatique décisionnelle ont une plus grande part de stratégie commerciale.

En travaillant à un poste orienté sur la stratégie, vous utiliserez vos compétences analytiques pour trouver les défauts et les inefficacités du marché, définir une stratégie et une approche afin d’y répondre et d’améliorer l’entreprise. Avec le temps, cela peut vous mener à des postes de product management.

Si vous souhaitez vous spécialiser, le poste de data analyst vous fait pénétrer dans le monde dynamique de la data science. Vous pouvez vous spécialiser dans plusieurs compétences comme l’analyse de texte, l’analyse de discours, le traitement d’images ou de vidéos, l’analyse prédictive, la modélisation, etc. Vous apporterez une valeur immense à l’entreprise tant la demande de spécialistes est grande.

Comment réussir en tant que data analyst ?

Le trait de caractère le plus important pour devenir un data analyst qualifié est la curiosité. Vous devez avoir un désir profond d’analyser des problèmes, de développer la capacité à élaborer des questions stratégiques et à tester des hypothèses. Un goût pour le calcul et une bonne attention aux détails sont essentiels.

Il vous faut également acquérir plusieurs compétences techniques et comportementales. Voici ce qu’il vous faudra maîtriser pour devenir data analyst, marketing analyst ou business intelligence analyst :

1. Le code et les outils analytiques

  • Python/R data science stack (numpy, pandas, matplotlib, sklearn)
    SQL
  • Les tableaux Excel
  • Jupyter Notebooks

2. Data wrangling

  • L’analyse exploratoire de données, leur nettoyage, leur transformation et leur formatage
  • La programmation de scripts ETL

3. Visualisation et communication de données

  • Générer des rapport
  • La visualisation de graphiques et diagrammes (ggplot, matplotlib, etc.)

4. Pensée par association

  • Poser les bonnes questions
  • Réaliser une analyse commerciale
  • Découvrir les zones de croissance sur le marché

5. Machine learning

  • Apprentissage supervisé
  • Apprentissage non-supervisé

6. Expérimenter le design

  • Modéliser des phénomènes
  • Distiller des hypothèses testables

Je l’admets, c’est une liste impressionnante, en particulier pour un débutant. Mais avec du temps et la bonne formation, vous serez en route pour une belle carrière, armé des compétences en demande sur le marché du travail pour les années à venir.

Pourquoi ne pas vous lancer ?

Dans tous les domaines, la réussite est fonction de nombreux facteurs : l’opportunité, le travail, le timing, la bonne formation. Pour un data analyst, la fonction ressemblerait à :

Data analyst compétent = f (demande sur le marché, désir d’améliorer ses compétences et ses connaissances, timing, __________)

Vous pouvez remplir le reste vous-même.

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À propos de l’auteur

Harshit Tyagi est ingénieur data à Elucidata. Développe des algorithmes pour des chercheurs de Yale, UCLA et du MIT. Il est aussi mentor chez OpenClassrooms.

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