La data science est un domaine en plein essor qui offre de nombreuses opportunités de carrière. Du Data Analyst au Chief Data Officer, en passant par le Data Scientist et le Data Engineer, les métiers de la data sont variés et très recherchés par les entreprises de tous secteurs. Mais quels sont exactement ces différents rôles et quelles sont les compétences requises pour les exercer ?
Cet article vous propose un tour d’horizon des principaux métiers de la data science, avec des informations clés sur les missions, les compétences, les salaires et les perspectives d’évolution.
Ce qu’il faut retenir
- Data Scientist : analyse les données pour en tirer des prédictions, utilise le machine learning
- Data Analyst : rend les données compréhensibles pour l’entreprise, travaille avec les équipes métiers
- Data Engineer : met en place l’infrastructure pour collecter, stocker et analyser les données
- Data Architect : définit la stratégie data et l’architecture des systèmes de données
- Chief Data Officer : pilote la stratégie data au niveau de l’entreprise
- Machine Learning Engineer : déploie en production les modèles de machine learning
Data Scientist
Le Data Scientist analyse en profondeur les données pour en tirer des conclusions et des prédictions. Son rôle est crucial pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées basées sur les données. Une ressource complète pour tout savoir de la data science vous permettra de mieux comprendre ses enjeux et applications.
Le Data Scientist dispose généralement d’un profil scientifique, avec une formation en mathématiques, statistiques, informatique ou dans un domaine scientifique. Des compétences en programmation (Python, R) et en bases de données (SQL) sont indispensables.
Pour exploiter tout le potentiel des données, le Data Scientist utilise des techniques avancées de machine learning et de data mining. Chez Airbnb par exemple, les data scientists utilisent le machine learning pour personnaliser l’expérience des voyageurs. Il est capable de créer des modèles prédictifs complexes en utilisant des algorithmes supervisés et non supervisés.
Voici quelques exemples de missions typiques d’un Data Scientist :
- Collecter, nettoyer et préparer de grands volumes de données structurées et non structurées
- Explorer et analyser les données pour identifier des tendances et des insights
- Développer des modèles prédictifs pour résoudre des problèmes métier
- Communiquer les résultats de manière claire aux décideurs à travers des visualisations
Le Data Scientist est l’un des métiers les plus demandés actuellement.
C’est même le meilleur métier toutes catégories confondues aux États-Unis, avec une note de 4,5/5 et un salaire médian équivalent à 101173 €.
Classement de Glassdoor, 2020
En France aussi, les perspectives sont excellentes. Une étude de Michael Page prévoit une croissance de 56% des offres d’emploi en data science d’ici 2023. Les secteurs qui recrutent le plus sont la finance, l’e-commerce, la santé et l’industrie.
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Data Analyst
Le Data Analyst organise, synthétise et traduit efficacement les données à l’aide d’outils informatiques et de méthodes statistiques. Son rôle est de rendre les données brutes compréhensibles et exploitables pour l’entreprise.
Le Data Analyst travaille en étroite collaboration avec les équipes métiers (marketing, finance, RH…) pour identifier les données pertinentes à extraire et analyser. Il doit comprendre leurs besoins et traduire leurs questions en problématiques data.
Une fois les données collectées, le Data Analyst les nettoie, les structure et les explore à l’aide de requêtes SQL et d’outils de visualisation comme Tableau ou PowerBI. Il en tire des insights clés qu’il présente aux équipes sous forme de dashboards et de rapports.
Le Data Analyst s’assure aussi de la qualité et de la cohérence des données. Il met en place des processus de contrôle et de documentation des données. Il veille à leur disponibilité et leur sécurité.
Voici les principales compétences requises pour être Data Analyst :
- Maîtrise de SQL pour l’extraction et la manipulation de données
- Connaissance des outils de visualisation (Tableau, PowerBI, Qlik…)
- Notions de statistiques et de mathématiques appliquées
- Aisance relationnelle et pédagogie pour échanger avec les métiers
- Rigueur et esprit d’analyse pour gérer de grands volumes de données
Le salaire médian d’un Data Analyst en France est de 42 000 € brut par an
Glassdoor
Ce rôle se distingue de celui du Business Analyst, dont les responsabilités sont expliquées en détail dans qu’est-ce qu’un business analyst?
Les secteurs qui recrutent le plus sont la finance, l’assurance, le retail et le e-commerce.
Data Engineer
Le Data Engineer conçoit, construit et optimise les systèmes qui permettent de collecter, stocker et analyser de gros volumes de données. Son rôle est de mettre en place une infrastructure data robuste et performante.
Le Data Engineer maîtrise les bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL). Il est expert dans les technologies Big Data comme Hadoop, Spark ou Kafka.
Côté langages de programmation, le Data Engineer utilise principalement Python pour développer des scripts d’ingestion et de traitement de données. Il peut aussi utiliser Scala pour créer des applications Spark.
Voici quelques missions types d’un Data Engineer :
- Concevoir des architectures de données (data warehouses, data lakes, pipelines)
- Intégrer et transformer des données provenant de sources variées (bases SQL, logs, APIs…)
- Optimiser les performances des traitements de données (parallélisation, mise en cache…)
- Mettre en place des processus de monitoring et de sécurisation des données
Le Data Engineer a un profil plus technique que le Data Scientist ou le Data Analyst. En plus de solides compétences en programmation et bases de données, il doit maîtriser :
- Les concepts de scalabilité, de haute disponibilité et de tolérance aux pannes
- Les bonnes pratiques de code (versioning, tests, documentation…)
- Les outils de déploiement et d’orchestration (Docker, Kubernetes, Airflow…)
Le salaire médian d’un Data Engineer en France est de 45 000 € par an. Aux États-Unis, il monte à l’équivalent de 84617 € par an.
Glassdoor
Les secteurs les plus demandeurs sont la tech, la finance et le retail.
Data Architect
Le Data Architect conçoit et supervise l’infrastructure de gestion des données d’une organisation. Son rôle est de définir la stratégie data et de mettre en place une architecture pérenne et efficiente.
Le Data Architect s’assure que les systèmes de données sont performants, sécurisés et évolutifs. Il définit les bonnes pratiques en termes de qualité, de gouvernance et de sécurité des données.
Le Data Architect travaille en étroite collaboration avec les équipes IT (développeurs, admins bases de données…) et les métiers (marketing, finance…). Il doit comprendre les besoins business et les traduire en solutions techniques.
Voici quelques tâches clés du Data Architect :
- Concevoir des modèles de données logiques et physiques
- Choisir les technologies de stockage et de traitement des données
- Définir les flux de données et les pipelines d’intégration
- Mettre en place des processus de qualité et de gouvernance des données
- Superviser la migration et le déploiement des systèmes de données
Les compétences essentielles du Data Architect sont :
- Maîtrise des concepts de modélisation et d’architecture des données
- Connaissance approfondie des bases de données relationnelles et NoSQL
- Expérience des technologies Big Data (Hadoop, Spark…) et Cloud (AWS, Azure…)
- Compréhension des enjeux métiers et réglementaires (RGPD…)
- Excellentes capacités de communication et de leadership
Le salaire médian d’un Data Architect est de 85 000 € par an en France et l’équivalent de 110370 € aux États-Unis.
Glassdoor
Pour des informations sur les rémunérations dans d’autres métiers de la data, consultez notre page sur le salaire d’un data scientist.
Les secteurs qui recrutent le plus sont la finance, l’assurance, la santé et le retail.
Écoutez cette courte vidéo de Samih, Data Architect chez Renault Digital, qui explique son rôle au quotidien.
Chief Data Officer (CDO)
Le Chief Data Officer (CDO) définit et met en œuvre la stratégie data de l’entreprise. Son rôle est de valoriser les données pour en faire un actif stratégique au service de la performance de l’organisation.
Le CDO pilote la gouvernance et la qualité des données à l’échelle de l’entreprise. Il met en place les processus et les outils pour collecter, stocker, sécuriser et exploiter les données de façon efficace et responsable.
Le CDO a un profil à la fois technique et orienté business. Il doit comprendre les enjeux métiers et les traduire en cas d’usage data concrets. Il manage également les équipes data (data scientists, data analysts, data engineers…).
Voici les principales missions du CDO :
- Définir la vision et la feuille de route data de l’entreprise
- Mettre en place une gouvernance des données efficace
- Assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données (RGPD…)
- Identifier des opportunités de valorisation des données (nouveaux services, optimisation des processus…)
- Évangéliser et former les métiers aux enjeux de la data
Les compétences clés du CDO sont :
- Connaissance approfondie des technologies et des cas d’usage big data
- Expertise en gouvernance, qualité et sécurité des données
- Compréhension des enjeux business et réglementaires
- Capacité à définir et exécuter une stratégie
- Excellentes qualités de communication et de leadership
90% des grandes entreprises dans le monde auront un CDO d’ici 2023.
Gartner
Le CDO se positionne au plus haut niveau, souvent directement rattaché à la direction générale.
Pour des ressources gratuites et à jour, consultez notre article sur les ressources pour vous former gratuitement à la data science.
Machine Learning Engineer
Le Machine Learning Engineer conçoit et développe des systèmes d’apprentissage automatique. Son rôle est de mettre en production les modèles créés par les data scientists.
Le ML Engineer maîtrise les principaux algorithmes de machine learning (supervisé, non supervisé, par renforcement…). Il est expert dans les langages Python, R, Java et les frameworks comme TensorFlow, PyTorch ou Keras.
Le ML Engineer travaille en étroite collaboration avec les data scientists. Il les aide à optimiser leurs modèles et à les déployer à grande échelle. Il assure aussi le monitoring et la maintenance des modèles en production.
Voici quelques missions types du ML Engineer :
- Développer des pipelines de données pour entraîner les modèles
- Optimiser les hyperparamètres et évaluer les performances des modèles
- Containeriser et déployer les modèles sur le cloud ou en edge
- Mettre en place des systèmes de monitoring et de logging des modèles
- Retrainer et mettre à jour régulièrement les modèles en production
Les compétences clés du ML Engineer sont :
- Maîtrise des algorithmes de ML et de deep learning
- Expertise en programmation Python et en gestion de projets logiciels
- Connaissance des outils et frameworks ML (TensorFlow, Keras, MLflow…)
- Expérience des technologies cloud (AWS, GCP, Azure) et des outils de déploiement (Docker, Kubernetes)
- Bonnes bases en data engineering (SQL, Spark, Airflow…)
Le salaire médian d’un Machine Learning Engineer est de 51 000 € en France et l’équivalent de 103012 € aux États-Unis.
Glassdoor
Les secteurs qui recrutent le plus sont la tech, la finance et la santé.
Pour découvrir les leaders d’opinion qui influencent ce domaine, consultez notre page sur les meilleurs experts en data science en France.
Tableau comparatif des différents métiers
| Métier | Missions clé | Compétences requises | Salaire médian (France) | Secteurs qui recrutent |
|---|---|---|---|---|
| Data Scientist | -Analyser les données pour en tirer des prédictions -Développer des modèles de machine learning -Communiquer les résultats aux décideurs | -Formation scientifique (mathématiques, statistiques, informatique) -Maîtrise de Python, R et SQL -Connaissances en machine learning et data mining | 45 000 € | -Finance -E-commerce -Santé -Industrie |
| Data Analyst | -Rendre les données compréhensibles pour l’entreprise -Travailler avec les équipes métiers pour identifier les données pertinentes -Créer des visualisations et des rapports | -Maîtrise de SQL et des outils de visualisation (Tableau, PowerBI) -Notions de statistiques et de mathématiques appliquées -Aisance relationnelle et pédagogie | 42 000 € | -Finance -Assurance -Retail -E-commerce |
| Data Engineer | -Concevoir et optimiser les systèmes de collecte, stockage et analyse des données -Développer des pipelines de données -Mettre en place des processus de monitoring et de sécurisation des données | -Maîtrise de Python, SQL et NoSQL -Expertise des technologies Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) -Connaissances en architecture de données et bonnes pratiques de code | 45 000 € | -Tech -Finance -Retail |
| Data Architect | -Définir la stratégie data et l’architecture des systèmes -Concevoir des modèles de données -Mettre en place des processus de qualité et de gouvernance des données | -Maîtrise des concepts de modélisation et d’architecture des données -Connaissance approfondie des bases de données (SQL et NoSQL) -Expérience des technologies Big Data et Cloud -Excellentes capacités de communication et de leadership | 85 000 € | -Finance -Assurance -Santé -Retail |
| Chief Data Officer | -Définir et mettre en œuvre la stratégie data de l’entreprise -Piloter la gouvernance et la qualité des données -Identifier des opportunités de valorisation des données -Évangéliser et former les métiers aux enjeux de la data | -Connaissance approfondie des technologies et cas d’usage data -Expertise en gouvernance, qualité et sécurité des données -Compréhension des enjeux business et réglementaires -Excellentes qualités de communication et de leadership | -Tous secteurs | |
| Machine Learning Engineer | -Mettre en production les modèles de machine learning -Optimiser les performances des modèles -Déployer les modèles sur le cloud ou en edge -Assurer le monitoring et la maintenance des modèles en production | -Maîtrise des algorithmes de ML et de deep learning-Expertise en programmation Python et gestion de projets logiciels -Connaissance des frameworks ML (TensorFlow, Keras…) -Expérience des technologies cloud et des outils de déploiement | 51 000 € | -Tech -Finance -Santé |
Conclusion
Les métiers de la data science jouent un rôle central dans la transformation digitale des entreprises. Du Data Scientist au Chief Data Officer, chaque rôle contribue à valoriser les données pour améliorer les décisions stratégiques et opérationnelles. Avec une demande croissante sur le marché, acquérir des compétences en data science ouvre la voie à des carrières prometteuses et bien rémunérées.
Chez LearnThings, nous encourageons tous ceux qui souhaitent se lancer dans ce domaine à suivre des formations adaptées pour développer les compétences nécessaires. La maîtrise des outils technologiques et l’acquisition d’une expertise pointue sont les clés pour réussir dans l’univers passionnant de la data science.
