On remarque depuis quelques années sur le marché de l’emploi une augmentation fulgurante de la demande en professionnels qualifiés dans la Data science. Les recruteurs souhaitent avoir dans leurs équipes des Data analyst, des Data manager, des Data engineer, et surtout des Data scientist compétents et bien outillés pour relever de nouveaux défis. Dans quasiment tous les secteurs, le besoin de personnel qualifié en science des données se fait sentir. Les raisons de cette demande croissante sont nombreuses. Comment devenir Data scientist et quelles sont les compétences requises pour exercer ce métier ?
Le domaine de la data science connaît une croissance rapide
Depuis le courant 2008-2009 où le terme « Data science » a été rendu populaire, le domaine de l’analyse et de la gestion des données numériques a connu une croissance rapide et impressionnante. Sur le marché de l’emploi américain en 2012, les offres d’emploi rien que pour le poste de Data scientist ont grimpé de plus de 15 000 % d’après la revue ValueWalk. En 2019, le groupe Bloomberg a révélé une augmentation de près de 75 % pour ce même poste aux États-Unis. Le boom de la Data science a aussi gagné la métropole et l’Europe avec des recherches sur le domaine et de multiples offres d’emploi.
Surtout au cours des 10 dernières années, le domaine de la science des données est devenu l’un des plus grands pourvoyeurs d’emploi en France et dans le monde. Il constitue désormais un pilier de la croissance mondiale. Cette ascension fulgurante de la Data science est particulièrement due à l’augmentation vertigineuse du volume de données à traiter par les organisations et les entreprises. Chaque seconde, plus de 1000 téraoctets de données numériques sont générés et doivent être traités par les entreprises pour une meilleure prise de décision.
Autrefois, c’est leur stockage et leur conservation qui étaient les enjeux primordiaux, mais à présent c’est leur analyse et leur exploitation qui constituent les problématiques majeures. Ces données non structurées deviennent de plus en plus complexes, de plus en plus grandes et leur structuration nécessite de nouveaux types de statistiques. La croissance du domaine de la Data science devrait alors suivre son cours dans les années à venir. Avec tous les indices disponibles actuellement, un avenir radieux se profile à l’horizon pour les métiers de la science des données.
Une demande grandissante de professionnels qualifiés dans la Data
Avec la croissance fulgurante du domaine de la Data science, en particulier l’augmentation de la complexité et de la quantité de données numériques non structurées, de nouveaux métiers ont vu le jour. Les entreprises et organisations ont surtout pris conscience de l’intérêt d’avoir des spécialistes capables d’analyser et d’exploiter les données générées. La demande de professionnels qualifiés en science des données devient par conséquent grandissante.
Les métiers de la Data science sont depuis quelques années classés parmi les meilleurs emplois émergents sur le réseau social professionnel LinkedIn. Le nombre d’offres les concernant augmente chaque jour sur ce réseau social et sur d’autres plateformes spécialisées dans la publication des offres d’emploi. Cependant, le constat est que les professionnels ayant les qualifications et les compétences requises pour ces postes sont en nombre insuffisant.
En effet, il faut se former au métier de Data scientist, de Data analyst ou de Data manager pour avoir le profil idéal que recherchent les recruteurs. Ces formations en Big Data et en intelligence artificielle permettent d’avoir les connaissances techniques pour répondre aux besoins actuels du marché de l’emploi. Les outils d’analyse et d’exploitation des données sont passés au peigne fin en plus des bases techniques de l’IA. Les formations pour devenir Data analyst ou Data scientist sont constituées de cours en :
- mathématiques appliquées,
- programmation informatique (en Python, en R, etc),
- machine learning,
- Data engineering,
- statistiques et probabilités.
Des modules de marketing IA, de Business intelligence, et de Data management sont ajoutés pour mieux outiller les apprenants. À l’issue d’un cycle Bachelor, il est recommandé de poursuivre avec le cycle Master pour augmenter ses chances d’avoir un poste sur le marché de l’emploi. Les profils avec des niveaux Master 1 ou Master 2 sont en effet de plus en plus demandés par les recruteurs de professionnels en Data science. Ces demandes sont d’ailleurs lancées depuis des secteurs variés.
Des professionnels de la Data science très demandés dans toutes les industries
Les Data scientist ou Data analyst qualifiés ayant un niveau Bachelor ou Master sont très demandés dans pratiquement toutes les industries et dans tous les secteurs d’activités. En industrie, de plus en plus de chaînes de production sont connectées à des systèmes d’information. Des capteurs sont disposés un peu partout pour enregistrer en temps réel des informations sur la quantité de la production, les températures, la qualité, etc.
Les industries font donc face à un flux important de données à analyser et exploiter pour être plus performantes, optimiser les process ou pour mieux faire face aux besoins de la clientèle. Pour ce faire, elles font appel à des professionnels de la science des données capables de bien les structurer et les mettre à disposition de l’équipe chargée des prises de décisions. Les industries qui demandent le plus des professionnels qualifiés en Data science sont :
- l’aéronautique,
- l’automobile,
- l’industrie des télécommunications,
- l’agroalimentaire.
Les Data scientist, Data analyst et Data manager sont aussi très demandés dans la finance. Ils sont recrutés dans ce secteur pour gérer les quantités astronomiques de données transactionnelles et historiques en temps réel. Ces métiers de la science des données sont également demandés dans les secteurs de la santé, de l’e-commerce, du développement durable, de l’assurance, de l’informatique, des médias, du marketing digital…
Les compétences requises pour devenir un Data scientist
Pour devenir un bon Data scientist, il faut premièrement être passionné d’informatique, de l’intelligence artificielle et de la programmation. Une autre compétence personnelle requise est d’avoir un esprit critique. Vous devez en effet être en mesure d’analyser des questions, des hypothèses et des résultats de façon objective. Il faut aussi être capable de déceler les ressources essentielles pour résoudre des problématiques ou envisager des problématiques sous un autre angle. Un Data scientist doit surtout avoir un sens de la communication efficace.
Cela lui permet entre autres de mieux communiquer autour des informations ou des données en soulignant la valeur des actions à mener. Il doit de plus avoir une grande curiosité intellectuelle et être constamment animé par la volonté de trouver des réponses aux problématiques posées autour de lui. En dehors des compétences personnelles, la première compétence technique requise pour devenir un Data scientist est la capacité de préparer des données pour des analyses efficaces. Vous devez être en mesure de trouver, de collecter, d’organiser et de modéliser une importante quantité de données à présenter.
Il est par ailleurs exigé que le Data scientist ait la capacité d’écrire un code efficace et pérenne en utilisant des langages de programmation adaptés. Pour cela, il faut avoir des compétences en machine learning, en Big Data, en intelligence artificielle et en programmation informatique. Des connaissances sont souvent requises en Python, R, Java, SQL et en outils de data management. Une capacité à bien appliquer les mathématiques et les notions ou les outils de statistiques est aussi requise pour être un bon Data scientist.
