Les métiers de la Data Science : quelles études pour quelles opportunités ? 

La Data Science apparaît être un des secteurs les plus porteurs pour les étudiantes et étudiants devant choisir leur orientation. Quelles sont les compétences essentielles à acquérir et / ou à renforcer ? Quelles sont ces opportunités offertes à ces étudiants ? Comment se former à la Data Science ? 

La Data Science, une nouvelle spécialité aux multiples opportunités ? 

Il peut apparaître difficile de définir simplement et de manière compréhensible la Data Science ou science des données. Pourtant, cette nouvelle discipline constitue le socle sur lequel s’appuient notamment le Machine Learning ou encore l’Intelligence artificielle (IA). Il s’agit donc bien d’une science mêlant plusieurs disciplines, qu’il s’agisse des méthodes scientifiques utilisées, des algorithmes à concevoir, des systèmes réseaux et systèmes créés pour gérer ces grands flux de données.  Les étudiants, se destinant à une carrière professionnelle dans le domaine de la Data Science, doivent donc attester de solides compétences tant dans le domaine informatique, que mathématique (statistique) ou encore commercial. 

Les domaines d’application sont aussi nombreux que variés, de l’aide à la prise de décision à l’optimisation de la gestion de la relation client, en passant par les analyses prédictives pour conforter le développement des compétences. La Data Science représente assurément un domaine en pleine expansion et offre aux étudiantes et étudiants d’aujourd’hui d’innombrables opportunités d’offres d’emplois. Des emplois déjà existants et plébiscités par les entreprises, mais aussi des emplois qui n’existent pas encore aujourd’hui et qui doivent participer à l’évolution et l’accélération de la transformation numérique des sociétés. Devenu réalité, le Big Data nourrit la montée en puissance de cette nouvelle spécialité, d’autant plus qu’avec 75 milliards d’objets connectés à travers le monde, l’Internet des Objets (iOt) offre lui-aussi des opportunités insoupçonnables aujourd’hui dans leur ensemble. 

Vouloir s’inscrire dans un parcours de formation consacré à la Data Science constitue donc un choix pertinent et prometteur. 

 Les métiers de la Data Science, les emplois des étudiantes et étudiants d’aujourd’hui 

L’exploitation des données constitue, pour toutes les entreprises, un levier essentiel pour mener leur projet et conforter leur développement. Aussi ont-elles besoin de profils, leur permettant d’encadrer et d’optimiser ce développement. Générer des connaissances ou des résultats à partir de l’exploitation de données nécessite le recours de statisticiens, de développeurs, d’informaticiens, d’experts Webmarketing, …. Comme le Digital s’est généralisé à toutes les fonctions support de l’entreprise, la Data Science n’épargne désormais aucun service et aucune mission de ces mêmes entreprises. En revanche, certains profils se révèlent comme indispensables et nécessaires pour concrétiser les ambitions en la matière. 

1. Le Data Analyst pour exploiter les données

Ce spécialiste se concentre sur l’analyse d’un segment de données afin d’en tirer les enseignements nécessaires à une meilleure compréhension. Ses missions sont le plus souvent concentrées sur les habitudes de consommation ou encore sur les tendances et les habitudes des prospects. 

2. Le développeur Web pour créer les infrastructures 

Véritables socles de cet avènement du numérique, les développeurs Web doivent intégrer cette dimension de la Data Science dans leur création. Ils collaborent avec les experts de la Data Science afin de créer des systèmes capables d’optimiser ce recueil, cette sauvegarde et ce traitement des données en masse. 

3. Le Data Engineer pour concevoir les outils nécessaires 

Cet expert endosse la responsabilité de la conception et de la création des outils nécessaires au stockage et à l’utilisation des données de l’entreprise. Il collabore avec le Data Scientist, dont la mission consiste à optimiser cette exploitation des données. 

4. Les experts en Cybersécurité pour garantir la protection des données 

Avec la multiplication des données recueillies, toutes les entreprises doivent nécessairement faire face à l’augmentation significative des menaces d’intrusion et de cyber-attaques. Les experts en Cybersécurité se révèlent donc essentiel pour garantir la protection et l’intégrité des données recueillies, encore plus dans certains secteurs d’activité, comme dans le domaine médical par exemple. 

5. Le Chief Data Officer (CDO) pour encadrer la Data Science au sein de l’entreprise 

Le Chief Data Officer se révèle être le chef d’orchestre au sein de l’entreprise s’agissant du déploiement de la Data Science. Il supervise les actions de chacun, et reste le garant des objectifs finaux à atteindre. 

Bien d’autres métiers peuvent être rattachés plus ou moins directement à la Data Science. Les étudiantes et les étudiants peuvent donc choisir leur cursus en fonction de leurs propres aspirations. Certains s’orienteront davantage vers des parcours de formation plus scientifiques voire mathématiques, alors que d’autres se concentreront sur les aspects techniques et informatiques nécessaires pour optimiser cette grande évolution. 

Quelles sont les compétences fondamentales à acquérir ? 

Il reste impossible de lister un ensemble de compétences, qui seraient nécessaires pour chacune de ses fonctions. En revanche, quelle que soit la spécialisation choisie, tous les acteurs œuvrant dans ce domaine de la science des données doivent attester de compétences (variables) dans 3 domaines principaux :

1. Les compétences purement professionnelles

Celles-ci sont spécifiques à chacun des métiers envisagés. Il pourra s’agir de mathématiques ( statistiques prédictives, modélisation statistique, probabilité, …),  des concepts essentiels du Deep Learning et du Machine Learning, de la programmation informatique (Python, SQL, …), … Un expert en Cybersécurité devra attester de compétences en matière de systèmes et de réseaux, alors qu’un Data Analyst devra, quant à lui, compter sur une maitrise parfaite des stratégies de marketing numérique. Ces compétences professionnelles, les Hard Skills, sont définies par le type de poste recherché, mais elles s’imposent comme un véritable prérequis. 

2. Les Softs Skills, exigés par la Data Science 

La quasi -totalité des acteurs concernés devront, à un moment ou à un autre, expliquer leur analyse ou détailler les créations, qu’ils se sont efforcés de développer. Dans tous les cas, ils doivent donc être de bons communicants, capables de s’adresser à tous les types de publics (collaborateurs, prospects, partenaires, …). A l’instar de bien d’autres métiers du Web, ceux liés à la Data Science impliquent nécessairement un travail d’équipe et une collaboration permanente entre les multiples spécialistes. Ils doivent donc familiers et réceptifs au travail d’équipe sous toutes ses formes. 

3. Le goût du numérique et de la veille technologique 

Comme nous venons de le voir, le Data Scientist ou l’Expert en Cybersécurité sont amenés à devoir collaborer avec des professionnels de bien d’autres spécialités (développement Web, service marketing, …). Aussi, la maitrise parfaite de l’écosystème du Digital s’impose comme essentielle et même indispensable. De la même manière, parce que la Data Science évolue rapidement, ces experts se doivent d’être informés des dernières innovations et des tendances les plus actuelles. 

Comment se former pour devenir un spécialiste de la Data Science ? 

Les métiers de la Data Science sont relativement récents (et ils sont appelés à se multiplier dans les années à venir). Pour autant, les étudiantes et les étudiants s’y destinant se doivent de commencer par s’assurer d’acquérir cette vision globale de l’écosystème dans son ensemble. Pour cela, le choix d’un Institut d’enseignement supérieur spécialisé dans l’informatique et le numérique, comme l’institut F2i, s’impose déjà comme une décision réfléchie.  

Reconnu depuis sa création en 1998, l’Institut F2i accompagne tous les étudiants dans leurs études supérieures en informatique et en numérique. Du post-bac au BAC + 5, les cursus répondent aux attentes les plus actuelles des acteurs économiques, dans le domaine de l’Intelligence Artificielle comme dans celui du développement informatique. S’appuyant sur une pédagogie éprouvée et des enseignants experts dans leur domaine, l’Institut F2i répond donc aux besoins les plus actuels. Le mastère Data Engineer, un titre RNCP de niveau 7 (EU) reconnu de niveau BAC + 5, forme les experts de l’exploitation de données et les spécialistes du déploiement de l’intelligence artificielle de demain. Au-delà des compétences et connaissances, dont les entreprises ont besoin, ce cursus ambitieux assure également aux étudiants d’acquérir opérationnalité et employabilité, notamment pour celles et ceux choisissant la voie des études en alternance. Une voie, pour laquelle les équipes pédagogiques de l’Institut F2i se mobilisent pour accompagner chacune et chacun.