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Les nouveaux métiers de la donnée

Les métiers de la donnée

Un panorama des nouvelles fonctions et compétences autour de la donnée.

Celle que l’on nomme “data” est omniprésente, et pour cause, les systèmes informatiques que nous concevons, implémentons et dont nous assurons la production, n’ont jamais été quoi que ce soit d’autre que “data” et “traitements”.

Une approche nouvelle

Le changement à l’origine de tout ce grabuge et de cette avalanche de nouveautés tient à ce que ces approches centrées sur les données se généralisent à toutes les fonctions de l’entreprise. Elles conduisent nos clients et nos recruteurs à se mobiliser pour attirer les meilleures compétences autour de la data.

Essayons de nous y retrouver dans ces nouveaux rôles autour de cette matière première qu’Infotel façonne et valorise depuis une bonne trentaine d’années.

Examinons de plus près 5 rôles “data” significatifs pour mieux nous orienter parmi ces nouveaux titres un peu ronflants… !

Le/la Data Scientist ou le Sorcier de l’apprentissage machine

Son rôle : Chercheur, designer et ingénieur des intelligences artificielles

Son état d’esprit : Monsieur Tournesol code en Python

Les langages et technologies employés : R, SAS, Python, MatLab, SQL, SPARQL, Hive, Pig, Spark

Ses domaines de compétence :

  • Informatique distribuée
  • Modélisation prédictive
  • Narration et représentation graphique (“Story telling” et “Data Viz”)
  • Statistiques
  • Apprentissage Machine

L’Ontologiste ou l’architecte de la connaissance de l’entreprise

Son rôle : Modélisateur des connaissances métiers et coordinateur des intelligences

Son état d’esprit : L’intelligence collective augmentée, c’est le futur

Les langages employés : UML, RDF, RDFS, OWL, SPARQL

Ses domaines de compétence :

  • Gestion et ingénierie des connaissances
  • Représentation des connaissances
  • Sciences de l’information
  • Gestion de l’information
  • Vocabulaires contrôlés, classification, ontologie et taxonomie
  • Systèmes symboliques

Le/la Data Analyst ou le/la détective de données

Son rôle : Collecter, traiter et analyser des données statistiques

Son état d’esprit : L’inspecteur gadget était statisticien

Les langages employés : R, Python, JavaScript, C / C ++, SQL

Ses domaines de compétence :

  • Systèmes de base de données
  • Narration et représentation graphique (“Story telling” et “Data Viz”)
  • Statistiques
  • Apprentissage Machine

Le/la Data Architect ou le/la modélisateur/trice des bases de données

Son rôle : Modéliser les bases de données pour intégrer, centraliser et sécuriser les sources

Son état d’esprit : Range ta chambre, tu auras les idées claires… profites-en pour la nettoyer

Les langages et technologies employés : SQL, SPARQL, XML, Hive, Pig, Spark

Ses domaines de compétence :

  • Solutions d’entreposage de données (Datawarehouse)
  • Connaissance approfondie de l’architecture de la base de données
  • Extraction, transformation et charge (ETL), feuilles de calcul et outils de BI
  • Modélisation des données
  • Développement de systèmes

Le/la Data Engineer ou l’architecte technique des systèmes BigData

Son rôle : Concevoir, développer, tester et maintenir les architectures des bases de données et des systèmes de traitement BigData

Son état d’esprit : Penser grand, c’est bien, construire pour grandir, c’est mieux

Les langages et technologies employés : SQL, Hive, Pig, Matlab, SAS, SPSS, Python, Java, C ++, Perl

Ses domaines de compétence :

  • Systèmes de base de données
  • Modélisation de données et outils ETL
  • API de données
  • Solutions d’entreposage de données

[ Et vous, quels talents “data” souhaitez-vous développer ? ]