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Les métiers de la Data : mieux comprendre leurs différences

DataViz

Les métiers relatifs aux données sont souvent sources d’incompréhension et sont également parfois soumis à une hiérarchie, à tort, puisqu’il s’agit de métiers bien différents. Les non-initiés, également appelés Moldus dans le milieu, peuvent y voir certaines zones d’ombre.

En effet, l’erreur souvent commise est de parler de “Data Scientist” sans distinction pour englober les métiers de la data, alors qu’il s’agit bel et bien de rôles différents.

Le but de cet article est de lever le voile sur les principaux métiers de la data, et de mieux comprendre leurs différences et spécificités. De plus, vous trouverez à la fin de cet article un diagramme illustrant les différents métiers..

Data Analyst

Comme son nom l’indique, le Data Analyst (ou analyste des données) est la personne qui aura pour responsabilité d’analyser les données afin d’en tirer des indicateurs qui serviront aux responsables de la société, dans le but d’aider à la prise de décision stratégique. Vous l’aurez compris, il s’agit d’un rôle clé au sein d’une entreprise. Ces indicateurs seront matérialisés sous forme de graphiques ou tableaux compréhensibles par les décisionnaires.

Le Data Analyst utilisera des logiciels de business intelligence tels que Qlik ou Power BI. Il devra aussi être à l’aise avec SQL, et devra également maîtriser les langages Python et R.

Data Engineer

Ce métier, encore relativement méconnu, était souvent confondu avec le Data Scientist, de ce fait, on recense aujourd’hui de plus en plus d’offres d’emploi, mais avec peu de profils compétents à ce poste. L’ingénieur en données (terme qui, par ailleurs, peut faire peur aux moldus), est la personne qui se charge de la récupération des données. Les sources peuvent être diverses : sites web, applications, sondages, etc. Il devra s’assurer de la mise à disposition de ces données, leur sécurisation et leur haute performance, afin que leur exploitation puisse se faire. Bien entendu, le Data Engineer doit être à l’aise avec les énormes volumes de données potentiellement engendrées. Du fait de sa relative promiscuité avec les autres métiers, il devra également posséder des bases en Machine Learning ou algorithmique.

Il utilisera des technologies comme Hadoop et Spark. Il devra évidemment être très à l’aise avec les Sgbd SQL, NoSQL et Neo4j, ainsi qu’avec les langages de programmation Python et Scala.

Data Scientist

Il y a moins de 10 ans, Linkedin recensait à peine une centaine d’offres d’emploi de Data Scientist ; aujourd’hui, il en existe plusieurs milliers. C’est dire l’évolution de la popularité de ce métier. Disposant d’un profil plus scientifique (mathématiques ou science) que le Data Engineer ou le Data Analyst, son rôle premier est d’analyser plus en profondeur les données qui lui sont fournies, pour en tirer des conclusions et des prédictions sur les comportements à venir. Sans surprise, son rôle est très important au sein d’une entreprise pour les prises de décisions futures.

Il utilisera les langages R (très orienté scientifique), Python et Matlab, ainsi que des bibliothèques telles que Scikit-Learn ou PyTorch.

Machine Learning Engineer

L’ingénieur en Machine Learning est une évolution ou une bifurcation, du métier de Data Scientist. Son rôle sera d’optimiser et maintenir les algorithmes développés par les Data Scientists en utilisant les données préparées par les Data Engineer. De ce fait, le ML Engineer est un métier exigeant qui nécessite de solides compétences en développement, algorithmique et mathématique. Il devra par la suite être à même de vulgariser ses travaux à ses responsables ou autres personnes n’étant pas expertes dans ce domaine.

Le ML Engineer doit maîtriser plusieurs langages de programmation, tels que Python, R, C, Scala, Matlab ou encore Java. Il travaillera essentiellement sur des environnements cloud comme Azure, ainsi que sur des plateformes comme Rapidminer.

Conclusion

Vous l’aurez certainement compris, ces métiers sont de plus en plus recherchés par les entreprises, car nous sommes aujourd’hui dans une époque où les données sont omniprésentes et leurs importances primordiales. Cependant, dans le but d’exercer ces activités, il est primordial de se former correctement.

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