Faut-il être bon en mathématiques pour réussir à travailler dans la data en 2024 ?

En 2023, beaucoup de personnes sont intéressées par les métiers de la Data. Et c’est normal, les professionnels de la Data sont très demandés sur le marché de l’emploi. Malheureusement, certains baissent les bras, pensant qu’il faut un très bon niveau en mathématique pour réussir. Mais rassure-toi, dans cet article, nous t’expliquons qu’il n’est pas nécessaire d’être un expert en mathématiques pour faire carrière dans la Data.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
7/6/2024

Quel niveau en mathématiques pour travailler dans la Data ?

Lorsque l’on imagine les professionnels de la Data, on se représente l’image d’un geek ou d’un matheux. Quelqu’un avec des lunettes qui passent tout son temps devant des graphiques à faire des calculs compliqués.

Pourtant, de nombreuses personnes qui travaillent dans le milieu de la Data ne répondent pas à ce stéréotype.

De nombreux Data analysts et Data scientists, viennent d’autres domaines d’activités. Comme la vente, le marketing ou encore le monde de l’éducation.

Chez DataBird, on peut en témoigner. 

Cela fait trois ans maintenant que nous formons des centaines d’apprenants aux métiers de la Data. Et crois-nous, personne n'a le même profil !

Nous avons formé des personnes issues de différents secteurs d’activités, avec des parcours scolaires et professionnels très différents.

Il y a certaines bases à avoir pour travailler dans la Data, mais rien d’insurmontable.

Si tu te demandes : 

Tu trouveras des réponses dans cet article.

Les métiers de la Data sont variés.

Avant de parler des prérequis pour travailler dans la Data, il est important de faire la distinction entre les différents métiers. Afin de mieux connaître leurs missions et leurs compétences attendues.

On peut identifier plusieurs pôles métiers au sein de l’univers Data : 

  • Ceux qui analysent la donnée : Data analyst, Consultant analytics, Web analyst qui utilisent des formules excel par exemple
  • Ceux qui créent des solutions fonctionnelles : Business analyst
  • Ceux qui prédisent des scénarios futurs : Data scientist, Machine learning Engineer
  • Ceux qui management des projets Data : Data manager, Chef de projet data
  • Ceux qui organisent l’architecture, la maintenance et l’entretien des données : Data Engineer
  • Ceux qui assurent la gouvernance des données : Chief Data officer
  • Ceux qui optimisent les process : DataOps

Selon les pôles métiers, le champ de compétences et de missions varieront. Demandant ainsi des connaissances différentes, notamment en mathématiques.

Par exemple, un Data analyst a pour mission d’analyser les données de l’entreprise. Au quotidien, il n’a pas le même besoin de connaissances et de compétences qu’un Data scientist.

Il n’a pas besoin de connaître les concepts liés au machine learning. Ses missions ne comprennent pas de modélisation de données pour en faire des scénarios prédictifs.

Ce n’est pas son rôle. Le Data analyst n’aura pas besoin d’un niveau en mathématiques élevé. 

Mais quel sont les connaissances en mathématiques à avoir pour chaque métier de la Data ?

En partant de notre expérience, de notre réseau d’entreprises partenaires et des offres d’emploi publiées en ligne ; nous avons listé les bases en mathématiques à avoir pour chaque pôle.

Pôles métiersConnaissances en mathématiques
Analyser des données
Data analyst, consultant analytics, Web analyst
- Statistiques
- Statistiques inférentielles
- Probabilités
- Algèbre linéaire
Construire des modèles prédictifs
Data Scientist, Machine Learning Engineer
- Statistiques descriptives
- Statistiques inférentielles
- Probabilités
- Algèbre linéaire
- Apprentissage automatique (Machine learning)
Créer des solutions fonctionnelles
Business analyst
- Statistiques descriptives
- Statistiques inférentielles
- Probabilités
- Algèbre linéaire
Manager des projets Data
Data manager, chef de projet Data
- Statistiques
- Statistiques inférentielles
- Probabilités
- Algèbre linéaire
Créer l'architecture des données
Data Engineer
- Statistiques descriptives
- Statistiques inférentielles
- Probabilités
- Algèbre linéaire
- Apprentissage automatique (Machine learning)

Finalement, on s’aperçoit que les métiers de la Data partagent essentiellement les mêmes connaissances en mathématiques.

Data analyst, Data manager, Business Data analyst… Ont plus ou moins besoin, selon les entreprises, de connaître les statistiques, les probabilités et l’algèbre linéaire.

Seuls les Data Scientists, Data Engineer vont un peu plus loin dans les mathématiques, avec la maîtrise des concepts de machine learning.

Ce qui varie dans les métiers de la Data n’est pas tant le niveau de mathématiques, mais plutôt les outils, les connaissances d’un secteur précis et leur processus de travail.

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Ton niveau en mathématiques est moyen ?

Pas de panique.

De nombreuses solutions existent pour combler l’écart entre ton niveau actuel et celui que tu dois atteindre pour exercer un métier dans la Data.

Forme-toi en ligne

Plusieurs ressources existent pour améliorer son niveau en mathématiques via son PC ou son smartphone. Par exemple, il y a : 

- La chaîne youtube de Yvan Monka pour acquérir un niveau de terminal S.

- Des Moocs pour se former aux statistiques et aux probabilités.

Le format vidéo est vraiment pratique pour assimiler certains concepts. Avec les explications et les exemples du formateur, c'est plus facile.

Embauche un coach privé

Cette solution est souvent plus onéreuse, mais cela reste la plus efficace. Tu peux utiliser une plateforme privée qui te mettra en relation avec des formateurs.

Avec cette solution, tu progresseras beaucoup plus rapidement qu’en te formant seul en ligne. Il faut compter, en moyenne, 20 euros / heure.

Mobilise les communautés professionnelles

Pour comprendre les concepts mathématiques dont tu auras besoin et leur application sur le marché du travail ; tu peux suivre des webinars de professionnels.

C’est le meilleur moyen d’apprendre. Tu peux bénéficier du retour d’expérience des professionnels et leur poser toutes tes questions.

La communauté Data de DataBird aborde chaque semaine, les pratiques professionnelles du moment.

Travailler dans la Data est accessible à tous

Surtout, ne perds pas espoir. Il n’y a pas besoin d’être un expert en mathématiques pour y parvenir. 

D’ailleurs, de nombreux professionnels du secteur le témoignent régulièrement sur les réseaux sociaux.

Ce qui compte pour devenir un expert de la Data, c’est avant tout posséder un esprit critique. C’est être capable de se poser les bonnes questions pour résoudre un problème complexe.

Les softs skills sont incontournables pour réussir dans cette voie. Bien plus que les mathématiques.

  • S’intéresser aux autres métiers de l’entreprise ;
  • Comprendre les processus et le business de l’entreprise ;
  • Être pédagogue pour communiquer avec les personnes non initiées… 

Sont des compétences personnelles qui feront de toi un bon professionnel de la Data.

C’est d’ailleurs pour cette raison que chez DataBird, nous organisons de nombreux workshops avec des experts de la Data. 

C’est l’occasion pour nos apprenants de découvrir la culture des entreprises Tech. Lors de ces rendez-vous, ils découvrent les attentes des entreprises, mais aussi la posture à adopter pour travailler dans le secteur.

Venir d’un autre secteur que la Data est un avantage considérable

C’est une réalité, venir d’une autre filière peut être un atout dans le domaine de la Data.

Comme tu le sais, la Data analyse se pratique dans de nombreux secteurs d’activités (RH, finance, marketing, logistique…). Un Data analyst qui travaille dans l’un de ces domaines devra comprendre les enjeux et les problématiques qui lui sont propres.

Par exemple, Un Data analyst travaillant dans le secteur des RH devra avoir des connaissances en ressources humaines. Puisque ses missions quotidiennes viseront à améliorer ce service.

Il devra : 

  • Analyser les données afférentes à chaque pôle RH (recrutement, formation, RSE…) 
  • Anticiper les besoins en compétences
  • Détecter les potentiels burn out
  • Réduire le turn over des effectifs
  • Optimiser le processus de recrutement en mesurant les performances des campagnes engagées.

Avoir une précédente expérience professionnelle dans le domaine dans lequel on souhaite pratiquer la Data est un atout. 

Cette double compétence est une plus-value sur le marché de l’emploi, permettant de se démarquer d'autres candidats. Bien plus que ton niveau de mathématiques.

Différents profils sont devenus Data analysts sans Bac S.

C’est le cas de l’une de nos alumni, Lily. Avant de suivre le Bootcamp de DataBird, elle ne possédait pas d’expérience dans le domaine.

Elle venait d’une filière qui n’a rien avoir avec celui des mathématiques ou de l’informatique.

Lily vient de la communication digitale. Un univers bien différent de celui de la Data.

Avec le temps, Lily a évolué vers un poste de Creative Production Manager dans le secteur du Luxe. Un poste avec une dimension plus marketing.

Acquérir des compétences Data était donc primordial pour son métier, afin d’analyser les performances de son entreprise et de ses campagnes marketing.

Même si elle ne possédait pas de Bac S, cela ne l’a pas empêchée de rejoindre notre Bootcamp en Data analyse.

Découvre son parcours dans nos témoignages.

Pour travailler dans la Data, il faut surtout être à l’aise avec le digital.

Les métiers de la Data ne sont pas compliqués. Comme nous l’avons dit plus haut, ce sont des métiers dans lesquels il faut aimer se poser des questions pour résoudre des problèmes. 

Malheureusement, dans l’imaginaire collectif, c'est le contraire. 

Plus un secteur nous semble inconnu, plus il nous semble complexe.

Quand on parle de Data, les personnes imaginent un univers indéchiffrable, constitué de formules mathématiques et de lignes de code. Un univers où l’on parle une autre langue étrangère.

Alors qu’en réalité, c’est un monde facile d’accès et compréhensible lorsque l’on maîtrise les bons outils.

Et dans la data, il y en a des dizaines ! 

C’est pourquoi exercer un métier dans la Data nécessite avant tout une appétence pour le digital. Il faut aimer découvrir et prendre en main des outils numériques.

Selon nous, c’est plutôt cette appétence-là à avoir pour travailler dans le secteur. Et non celle des mathématiques.

Viens discuter avec nous 

En lisant cet article, nous espérons que tu as pris conscience qu’être un expert en mathématiques n’est pas primordial pour travailler dans la Data.

Nous avons formé des centaines d’élèves aux profils variés aux métiers et aux compétences de la Data.

Peu importe leur projet professionnel ; qu’ils voulaient changer de métier ou développer de nouvelles compétences, ils ont réussi à le réaliser.

Malgré le fait qu’ils ne venaient pas exclusivement des filières mathématiques et informatiques, ils mènent une carrière dans la Data.

Si tu es à l’aise avec le digital et que tu aimes trouver des solutions à des problèmes, alors tu as de grandes chances de réussir ton évolution ou ta reconversion professionnelle dans la Data.

Comme nous te l’avons dit, la plupart des métiers sont accessibles avec un niveau de Terminal S. Si tu ne l’as pas, pas de panique. De nombreuses solutions existent pour combler cet écart.

Si tu as des doutes sur ton niveau en mathématiques et sur ton projet professionnel, viens échanger avec nos conseillers pédagogiques.

C’est avec plaisir qu’ils répondront à tes questions et qu’ils t’aideront dans ton processus de réflexion.

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