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 ? ]
