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Home High tech

Quelle est l’avenir du métier de Data Scientist ?

Philippe Biaut by Philippe Biaut
1 juin 2020
in High tech
3
Quelle est l’avenir du métier de Data Scientist ?
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Il y a quelques années, les métiers de la data science ont vu le jour. On y a vu un excellent moyen de gérer toutes nos données au quotidien, et de mieux les protéger. C’est ainsi que dans ce secteur, de nombreuses professions ce sont créées, et qu’il existe aujourd’hui un grand nombre d’expert en data science. Mais quel sera le sort réservé à ces professionnels dans le futur ? La data science sera-t-elle toujours aussi utile avec les avancées technologiques ? C’est cela que nous vous proposons de découvrir ici.

Data Scientist : un métier d’avenir

Pour ceux qui en doutent encore, il faut savoir que le métier de data scientist est sans aucun doute un métier d’avenir. Il fait partie de ces nouveaux métiers qui ont vu le jour et qui ont évolué très rapidement depuis le développement fulgurant des données informatiques. En effet, l’analyse des données est désormais au centre des enjeux de nombreuses entreprises. D’ailleurs, avec les règles du RGPD, il est devenu obligatoire pour toutes les structures de mettre en place une bonne politique de collecte et de gestion de données.

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On aura donc toujours besoin des data scientists, car les données informatiques font désormais partie intégrante de notre quotidien. Ces professionnels sont recherchés dans de nombreux domaines d’activité comme :

  • La finance
  • L’assurance
  • La banque
  • L’e-commerce, etc.

Les entreprises recherchent de véritables experts, ayant des connaissances pointues en tant qu’analyste de données. Elles ont aussi besoin des professionnels en mesure d’assumer de grandes responsabilités, car la gestion des données informatiques d’une structure entière requiert un haut niveau de compétences.

C’est pour cela d’ailleurs que les véritables experts du métier se font rares sur le marché, et sont en permanence la cible des chasseurs de tête. Alors si votre enfant ou quelqu’un dans votre entourage souhaite faire des études en data science, n’hésitez pas à l’encourager et surtout à faire en sorte qu’il aille suffisamment loin, au moins jusqu’au master.

Quel est le rôle du data scientist ?

Tout d’abord, il faut savoir que le data scientist peut avoir plusieurs appellations au sein d’une entreprise. Il se fait appeler :

  • Data analyst
  • Analyst data miner
  • Ingénieur big data
  • Consultant data miner, etc.

Son rôle principal dans une structure est d’analyser les données par milieu, et de les trier, afin de mieux connaitre la clientèle. Il arrive ainsi à en apprendre le maximum sur les clients et sur leurs attentes, de manière à trouver les meilleures offres pour les satisfaire.

Alors si votre structure travaille avec un data scientist en interne, le rôle de ce dernier sera de vous faire part de ses analyses et synthèses, pour que vous puissiez faire évoluer vos offres et les adapter aux besoins de votre clientèle. Son travail s’effectuera au quotidien au travers de tâches spécifiques comme :

  • Le stockage des données
  • Le paramétrage de la collecte de données
  • La modélisation des données
  • La collecte automatique des données
  • Le tri des données, etc.

Le data scientist est-il menacé par le développement de l’intelligence artificielle ?

Avec le développement récent de l’intelligence artificielle, de nombreuses personnes ont cru à la fin prochaine des métiers de la data science. Pourtant c’est tout le contraire. En effet, même avec l’IA qui devient de plus en plus présente dans notre quotidien, la gestion des données informatique demeure un enjeu de taille pour les entreprises. Certes l’IA permettra de gérer une partie de ces données, mais la présence et l’intelligence de l’homme ne pourront jamais être remplacés par la machine.

Il n’y a donc pas de soucis à se faire, peu importe les progrès technologiques, les data scientists auront toujours une place importante dans la bonne gestion des données au sein des entreprises.

Choisir une formation en Data Science

Dans le monde actuel, les technologies numériques connaissent un essor de plus en plus important. C’est pour cette raison que tout ce qui concerne la collecte ou la gestion des données est désormais perçu comme un véritable enjeu économique et stratégique pour de nombreuses entreprises. C’est ainsi qu’on a pu assister à la création d’un tout nouveau secteur appelé : la data science. C’est un secteur du numérique qui ouvre des portes vers de nouveaux emplois plein d’avenir pour les jeunes générations. Vous êtes intéressé ? Alors découvrez dans la suite tout ce qu’il faut pour choisir une formation en data science.

Qu’est-ce qu’une formation en data science ?

Une formation en data science n’est rien de plus qu’un cursus qui vous permet de devenir un expert dans ce domaine. Ce genre de formations représente des cursus informatiques et statistiques, grâce auxquels vous pourrez vous préparer à exercer un métier dans la gestion et l’analyse de données massives. On parle aussi de « big data ».

A ce niveau, en fonction de votre niveau et de vos aspirations dans ce corps de métier, vous pourrez choisir plusieurs types de formations. Vous aurez le choix entre les formations en bac+1 jusqu’en bac+6, et même des formations professionnelles. Vous pourrez aussi choisir de suivre cette formation en présentiel ou à distance, selon vos préférences. Il suffit de trouver l’établissement ou le centre de formation le plus adapté à vos besoins.

Comment choisir sa formation en data science ?

Comme nous l’avons souligné plus haut, il existe plusieurs types de formations en data science pour les personnes intéressées par ce domaine. Le plus souvent, les formations s’effectuent dans des cursus de niveau I. Toutefois, pour les personnes désireuses d’acquérir des compétences spécifiques pour exercer dans le big data, il est possible de passer par des cursus de niveau II ou III.

Quoi qu’il en soit, il est important de savoir que dans ce secteur, plus vous évoluez dans le cursus universitaire, plus vous avez des chances d’être embauché. Il faut donc en général un bac+5 pour que l’embauche d’un professionnel de la data science soit plus facile. Vous aurez à tenir compte de ce détail, et aussi de plusieurs autres facteurs avant de choisir la formation la plus adaptée pour vous.

Pendant combien d’années voulez-vous étudier après le Bac ?

L’une des choses à prendre en compte au moment de choisir sa formation en data science, c’est votre niveau universitaire. En effet, selon que vous avez déjà un bac+2 ou un bac+3, ou même plus, il existe différentes formations adaptées à votre niveau. Alors si vous êtes encore au début de votre cursus universitaire, et que vous vous demandez quelle formation en data science choisir, vous devez vous interroger sur le nombre d’années d’études que vous envisagez faire.

Ainsi vous saurez s’il faut commencer votre cursus avec un bac+2 et suivre des formations solides en statistiques, informatique, ou autres ; ou si au contraire vous devez attendre d’avoir un bac+5 afin d’entamer directement un master axé sur la data science.

Quel métier vous intéresse le plus en data science ?

Dans le domaine de la data science, il y a plusieurs débouchés parmi lesquelles vous pourrez choisir. Vous pourrez devenir :

  • Directeur de projet informatique
  • Data scientist
  • Data architect
  • Ingénieur système et réseau
  • Développeur…

Pour chaque métier, il faut un niveau de formation et un diplôme requis. C’est donc en fonction de vos ambitions professionnelles que vous pourrez choisir la formation en data science la plus adaptée, celle qui vous permettra d’obtenir le diplôme dont vous avez besoin entre le bachelor, la licence professionnelle et le master.

Philippe Biaut

Philippe Biaut

Philippe Biaut est administrateur du site Plare.fr. Il apporte son expertise en gestion de WordPress, rédaction de contenus et optimisation des performances pour offrir une navigation fluide et accessible. Sur Plare.fr, il publie des guides et des ressources en français pour aider les utilisateurs à tirer le meilleur parti du site et à assurer la sécurité et la fiabilité du CMS.

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