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Les 10 métiers data les plus recherchés en 2022

En 2022, l’analyse de données est un enjeu crucial pour les entreprises. Comment valoriser les nombreuses données qu’elles génèrent et qu’elles récoltent ? C’est là qu’interviennent les professionnels de la data. Cet article te décrit les 10 métiers les plus recherchés dans l’univers de la Data science.

SOMMAIRE :

La révolution de la data et l’apparition de nouveaux métiers

Tu as sûrement entendu parler de la data comme du nouvel or noir du XXIe siècle. En raison de la digitalisation de nos modes de vie, nous émettons tous des milliers de données chaque jour !

Elles proviennent de nos activités sur Internet, comme nos recherches Google, notre historique de visionnage Netflix ou nos objets connectés.

Sous réserve du respect des règles de protection des données personnelles, les entreprises peuvent se servir de ces données pour faire évoluer leurs pratiques

Deux types de données sont à la portée des entreprises :

  • les données qu’elles peuvent récupérer en ligne, comme par exemple les tarifs pratiqués par ses concurrents.
  • les données qu’elles génèrent elles-mêmes ! Par exemple, les logiciels de gestion des ventes permettent de consulter l’historique des achats des clients ou les performances des commerciaux de l’entreprise.

Le volume de données exploitable augmente de façon exponentielle : il a été multiplié par 100 entre 1987 et 2007, et depuis, il double tous les deux ans !

Pour une entreprise, savoir tirer profit de ces données est stratégique. Rater le tournant de la data, c’est prendre le risque d’être dépassé par la concurrence. Il devient de plus en plus important de baser les décisions stratégiques d’une entreprise sur l’analyse des données auxquelles elle a accès !

Cependant, la collecte et l’exploitation des données exigent des compétences techniques. C’est pourquoi les spécialistes de la Data Science sont particulièrement recherchés sur le marché du travail. 

Malheureusement, les entreprises souffrent en effet d’une pénurie de talents : en 2020, 250 000 offres d’emploi pour un Data Scientist sont restées sans réponse (selon QuantHub). Et ce n’est pas prêt de s’arrêter, puisque le nombre de postes à pouvoir devrait augmenter de 15% par an jusqu’en 2029 (selon le Bureau of Labor Statistics américain) !

Dans cet article, nous nous intéressons aux 10 métiers data les plus demandés. Ils appartiennent à trois familles :

  • les métiers liés à la collecte et au stockage des données,
  • les métiers liés au traitement et à l’analyse des données,
  • les métiers liés à la protection et à la sécurisation des données

Data Analyst

Domaine d’expertise : traitement et analyse des données

Rémunération : entre 35 000 € et 80 000 € par an 

Compétences et responsabilités en entreprise

Le Data Analyst exploite et analyse les données recueillies par l’entreprise. Il peut également enrichir les sets de données, en utilisant une API ou les techniques du web scraping. Son super-pouvoir est de rendre un grand volume de données intelligibles pour les managers : le Data Analyst “fait parler les données”.

Son savoir-faire repose sur la maîtrise d’outils tels que Python et SQL. Python est un langage de programmation très polyvalent, et qui dispose de nombreuses bibliothèques dédiées à la data analyse. SQL (Structured Query Language) est un langage dédié à la manipulation de grands volumes de données stockées dans des bases de données relationnelles.

Le Data Analyst doit également maîtriser la data visualisation. Elle lui permet de présenter ses données et son analyse sous forme de graphiques (ou même d’animations), qui seront parlants pour ses interlocuteurs.

Data visualisation

Le Data Analyst est aussi chargé de créer des modèles prospectifs. Il s’aide des statistiques pour éclairer les services opérationnels (marketing, finance…) à propos des tendances à venir, afin de les aider à adapter leurs actions.

Au sein de l’entreprise, le Data Analyst peut aider les managers à comprendre trois choses :

  1. Ce qui se passe au sein-même de leur entreprise : quel type de client achète quel produit ? Quelles campagnes de publicités ciblées ont le plus d’impact ?
  2. Ce qui se passe à l’extérieur de l’entreprise : comment évolue le secteur business ? Quelles sont les nouvelles habitudes de consommation ? Qui sont les concurrents les plus sérieux ?
  3. Ce qui va probablement se passer à l’avenir ! 

Le Data Analyst a donc un rôle de conseiller pour les dirigeants de l’entreprise. Son travail les aide à prendre leurs décisions stratégiques et à se positionner dans un monde économique en pleine évolution.

Le salaire du Data Analyst est très attractif. La première année, il gagne en moyenne 38 000€, soit plus de 3 000€ bruts par mois (selon Payscale). Après quelques années d’expérience, il peut prétendre à un salaire allant de 50 000€ à 80 000€.

Dans quelle entreprise travaille un Data analyst ?

Un Data Analyst est utile dès lors qu’une entreprise a accès à des données exploitables. En 2022, autant dire qu’un Data Analyst est utile à tout type d’entreprise !

De nombreuses entreprises proposent actuellement des postes de Data Analyst : il suffit de consulter les sites d’emploi comme Welcome to the Jungle pour t’en convaincre. On trouve des banques, comme la Société Générale et Natixis, ainsi que des sociétés d’assurance comme la MAIF et AXA. Les cabinets de conseil (KPMG, Capgemini, Deloitte) recrutent également. De nombreuses annonces sont postées dans le secteur des Télécom (Orange, Bouygues, France TV) et de l’Industrie (Thalès, EDF).

Au sein d’une grande entreprise, un Data Analyst travaille avec une équipe de professionnels de la Data. Son périmètre d’intervention est souvent spécifique à un certain type de données.

De très nombreuses startups recrutent également des Data Analysts ! Dans une startup, le Data Analyst est souvent le seul professionnel de la data. Il a donc des responsabilités plus transverses et doit avoir une bonne capacité d’adaptation.

Tu peux t’inspirer des parcours de nos alumnis, qui travaillent désormais dans des entreprises très variées. Par exemple Julia a été embauchée dans la startup Agicap, Chris chez Décathlon et Romain chez L’Oréal.

La formation pour devenir Data analyst

De nombreuses universités, écoles d’ingénieurs et écoles de commerce proposent des licences et masters en Data Science. Tu peux y accéder après avoir fait 3 ans d’études post-bac. Les critères de recrutement sont plus ou moins sélectifs selon les formations.

Il est également possible de se reconvertir en tant que Data Analyst ! Il s’agit même de profils valorisés par les entreprises : le candidat associe ses compétences d’analyse de données à son expérience business, tirée de sa première carrière.

Chez Databird, nous proposons plusieurs formations pour te permettre de devenir Data Analyst. Quels que soient tes besoins et tes disponibilités, tu trouveras la formation qui te convient ! Notre pédagogie repose sur la pratique : au cours de ton apprentissage, tu travailles sur des cas business concrets. A la fin de la formation, tu es donc opérationnel pour travailler comme Data Analyst en entreprise !

Formation Data Analyst à temps plein

Nous te proposons un bootcamp de 8 semaines à temps plein, pendant lequel tu alternes entre cours théoriques (fondements statistiques, Python, SQL, Tableau…) et sessions de pratique encadrées.

A la fin du bootcamp, tu proposes un projet final réalisé sur 10 jours, qui est évalué par un jury de professionnels du secteur.

Formation Data Analyst à temps partiel

Cette formation propose les mêmes enseignements que la précédente, mais à un rythme compatible avec une activité professionnelle en parallèle. 

Tu as accès aux cours et aux exercices en vidéo pour t’entraîner de ton côté, avant la masterclass en live qui a lieu deux fois par semaines. Pendant cette session live, tu peux poser tes questions à ton professeur qui t’aidera à progresser.

Le forum collaboratif pour les élèves est ouvert pendant toute la formation, ce qui permet  de s’entraider et d’apprendre ensemble.

Formation Data Analyst à ton rythme

Au cours de ce programme, tu as accès aux cours et exercices en vidéo.En outre, tu peux prendre rendez-vous avec ton coach personnel une fois par semaine en visio, afin qu’il encadre ton apprentissage. Tu bénéficies ainsi d’une formation flexible et ultra-personnalisée !

Je me forme à la data analyse

Data Scientist

Domaine d’expertise : Traitement et analyse des données

Rémunération : entre 50 000 € et 60 000 € (source : Glassdoor)

Compétences et responsabilités en entreprise

Tout comme le Data Analyst, le Data Scientist a pour mission d’exploiter les données recueillies par l’entreprise et il est amené à interagir avec les différents services de l’entreprise (stratégie, marketing, finance).

A la différence du Data Analyst, le Data Scientist a souvent une approche plus théorique de l’analyse de données. Il est chargé d’établir des modèles statistiques d’analyse de données commerciales, que le Data Analyst pourra ensuite utiliser. Le Data Scientist est également celui qui va établir les modèles prédictifs à partir des données qu’on lui fournit.

C’est pourquoi un Data Scientist doit pouvoir justifier de compétences solides en mathématiques, statistiques mais aussi codage. Il sait utiliser Python, R et il est à l’aise avec le Machine Learning (apprentissage automatique). Il maîtrise les outils de datavisualisation et est doté d’un bon sens du relationnel puisqu’il doit faire remonter ses analyses aux managers.

En France, le salaire moyen d’un Data Scientist est de 45 088 € par an, selon Glassdoor. 

Dans quelle entreprise travaille un Data Scientist?

Un Data Scientist est particulièrement utile aux entreprises qui sont entrées dans le Big Data et qui sont confrontées à des grands volumes de données. Ces entreprises ont les moyens techniques et financiers nécessaires pour affiner les techniques traditionnelles d’analyse de données. Leurs équipes de Data Scientist sont chargées de développer de nouvelles méthodes et de nouveaux algorithmes.

Le Data Scientist est donc très important pour l’entreprise, en particulier lorsqu’elle veut prendre de l’avance sur ses concurrents. Les entreprises dominantes (Amazon, Meta, Google…) disposent de larges équipes de Data Scientists et en recrutent en permanence de nouveaux !

Pour te donner un ordre d’idées : en ce moment, plus de 800 offres d’emploi comme Data Scientist sont disponibles sur le site carrière de Amazon !

La formation pour devenir Data scientist

Pour devenir Data Scientist, il est possible de passer par une école d’ingénieur ou par une formation scientifique en université. De nombreuses écoles et universités françaises proposent des masters en Data Science

Toutefois, il est également possible de suivre le parcours de formation d’un Data Analyst, et de monter en compétence au cours de sa carrière pour devenir Data Scientist. C’est le cas de Simon, un de nos alumnis DataBird !

Data engineer

Domaine d’expertise : Collecte et stockage des données

Rémunération : 35 000 € - 60 000 €

Compétences et responsabilités en entreprise

Le Data Engineer a pour rôle de récolter et de préparer les données, afin que les autres spécialistes du traitement et de l’analyse des données (Data Analyst, Data Scientist…) puissent les exploiter. 

Il conçoit et administre les systèmes de collecte de données, et s’occupe de les organiser une fois qu’elles ont été collectées. Il épaule le Data Scientist en lui garantissant un accès facile et rapide à toutes les données collectées.

Parfois, il a également un rôle opérationnel de mise en production des modèles développés par les Data Scientists de l’entreprise.

Ses compétences sont très variées : il doit maîtriser les langages dédiés à la donnée comme SQL, ainsi que les outils de stockage des données. Mais il doit également être familier des langages de programmation généralistes comme Python et avoir des connaissances en statistiques et en Machine Learning (pour être capable de comprendre ce que le Data Scientist va faire avec les données !)

En France, le salaire moyen d’un Data Engineer est de 44 515 € par an, selon Glassdoor. 

Dans quelle entreprise travaille un Data Engineer ?

Un Data Engineer est très utile aux entreprises qui collectent et administrent un grand volume de données provenant de différentes sources. Il s’assure que les ressources soient bien organisées. Il facilite ainsi leur exploitation.

La formation pour devenir Data Engineer

En général, le Data Engineer a suivi une formation supérieure en école d’informatique ou en école d’ingénieur. Il est également fréquent qu’il ait complété sa formation avec une spécialisation en Data Science, en Big Data ou en intelligence artificielle.

C’est un métier qui repose sur un savoir-faire technique : pour se reconvertir en Data Engineer, il faut suivre une formation spécialisée au cours de laquelle tu prendras en main les langages de gestion des données !

La formation de DataBird donne une place particulière à la pratique et au développement de soft skills afin de te permettre de collaborer facilement avec les autres métiers de la Data Science, comme les Data Engineer.

Télécharger le programme de la formation

Chief Data Officer

Domaine d’expertise : Collecte et stockage des données

Rémunération : 40000 € - 60 000 €

Compétences et responsabilités en entreprise

Le CDO (Chief Data Officer) gère les interactions entre la direction de l’entreprise et le département chargé de l’analyse data. Il assure l’accès des dirigeants aux bases de données et aux résultats des analyses menées.

Parallèlement, il dirige les opérations d’analyse, optimise la gestion des données et contrôle la qualité du travail effectué par les Data Analysts et Data Scientists.

Il doit pour cela bien connaître le secteur économique de l’entreprise, les outils d’analyse des données (PowerBI, langages SQL et Python) ainsi que les principes mathématiques qui les sous-tendent. Enfin, il fait preuve de leadership car il dirige les travaux des Data Scientists.

En France, le salaire moyen d’un CDO est de 91 404€ par an, selon Glassdoor. 

Dans quelle entreprise travaille un Chief Data Officer?

Le CDO est indispensable dans les entreprises qui ont une activité de Data analyse très développée, et qui ont de grandes équipes de Data Analyst. Le CDO fera alors le lien entre les équipes techniques et les équipes dirigeantes.

Sur LinkedIn, on trouve plus de 400 offres d’emploi en France pour des postes de Chief Data Officer.

Formation pour devenir Chief Data Officer

La formation idéale du Chief Data Officer est une double formation : il doit avoir des compétences en management ainsi qu’en analyse de données.

Il est toutefois possible d’évoluer vers le poste de CDO après quelques années d’expérience comme Data Analyst, à condition de bien connaître le domaine de l’entreprise et d’avoir un excellent relationnel.

Data Miner

Domaine d’expertise : Collecte et stockage des données

Rémunération : 30 000 € - 55 000 €

Compétences et responsabilités en entreprise

Le Data Miner a pour mission d’explorer les données qui sont à la disposition de l’entreprise, pour trouver celles qui sont utiles à son entreprise. Lorsqu’il a trouvé des données qui méritent d’être analysées, il les formate afin de les rendre exploitables. Il travaille donc en étroite collaboration avec le Data Analyst et le Data Scientist. Il peut même parfois porter plusieurs casquettes !

Ses compétences sont la maîtrise des outils de stockage des données, ainsi que des connaissances en statistiques pour pouvoir anticiper sur le travail du Data Analyst.

En France, le salaire moyen d’un Data Miner est de 45 966 € par an, selon Glassdoor. 

Dans quelle entreprise travaille un Data Miner ?

Un Data Miner est particulièrement utile aux entreprises qui génèrent et collectent beaucoup de données. C’est le cas dans les secteurs du marketing (pour analyser la performance des campagnes), mais aussi dans la banque, l’assurance, la grande distribution et le conseil.

Le Data Miner épaule les Data Analysts de l’entreprise, en leur garantissant de travailler sur des données de qualité. 

Sur LinkedIn, 1700 offres d’emploi sont à pourvoir en France en tant que Data Miner.

Formation pour devenir Data Miner

Tout comme le Data Engineer, il est indispensable que le Data Miner ait de solides compétences techniques. Dans l’idéal, il dispose donc d’un master en informatique obtenu à l’université ou en école d’ingénieur. 

Il existe également des formations spécialisées au terme desquelles tu peux prétendre à un poste en tant que Data Miner.

Architecte Big Data

Domaine d’expertise : Collecte et stockage des données

Rémunération : 35 000 € - 55 000 €

Compétences et responsabilités en entreprise

L’architecte Big Data supervise la récupération, la gestion et le stockage des données. Il doit être capable d’optimiser tous ces processus, et de réaliser des inventaires des données disponibles qu’il soumettra aux dirigeants ou au Chief Data Officer. 

Pour cela, il maîtrise les technologies du Big Data telles que : 

  • les langages de la Data Science comme Python, 
  • les systèmes de gestion NoSQL comme Cassandra, 
  • les outils de stockage des données comme Memtables,
  • les infrastructures serveurs comme Hadoop ou Spark.

En France, le salaire moyen d’un Architect Big Data est de 59 941 € par an, selon Glassdoor. 

Dans quelle entreprise travaille un Architecte Big Data ?

L’architecte Big Data est indispensable dans les entreprises qui sont entrées dans l’ère du Big Data, et qui ont besoin de définir une stratégie pour la gestion de leurs données. Ces entreprises souhaitent déployer des solutions de stockage adaptées à leurs besoins. 

L’architecte Big Data est garant du bon cadre de travail des Data Analysts et des Data Scientists car il supervise leur écosystème.

Formation pour devenir Architecte Big Data

Il existe de nombreuses formations au Big Data dans les universités et dans les écoles d’ingénieurs. Il est également possible de passer par des études d’informatique ou de statistiques.

L’architecte Big Data est en général un profil senior, qui a déjà de l’expérience dans l’analyse de données ou dans les technologies de l’information et de la communication.

Data Manager

Domaine d’expertise : Traitement et analyse des données

Rémunération : 35 000 € - 90 000 €

Compétences et responsabilités en entreprise

Le Data Manager doit veiller à ce que les données soient accessibles pour tous les collaborateurs qui en ont besoin, et à ce qu’elles soient utilisables. Par exemple, c’est lui qui met en place des processus techniques pour que, lorsqu'un Data Analyst travaille sur un set de données, cela n’empêche pas les autres Data Analysts d’accéder à ce même set !

Il vérifie également la qualité des données, et leur conformité face aux lois comme le RGPD

Il doit pour cela connaître les langages de programmation tels que Python, R et SQL, ainsi que les systèmes de gestion de base de données comme PostgreSQL. Il doit en outre avoir une bonne connaissance du secteur d’activité de l’entreprise.

En France, le salaire d’un Data Manager est en moyenne de 46 650 € par an, selon Glassdoor. 

Dans quelle entreprise travaille un Data Manager ?

Le Data Manager est un atout pour toute entreprise qui veut assurer la qualité de ses données.

Dans les programmes d’analyse de données, le Data Manager se concentre d’abord sur la mise à disposition des données. Lorsque le programme devient plus mature, il garantit la qualité de ces données.

Le Data Manager est encore un profil rare, avec moins de 2000 profils sur LinkedIn : cela explique qu’il soit fortement recherché par les entreprises.

Formation pour devenir Data Manager

Le métier de Data Manager nécessite d’avoir une formation dans la data, dans l’informatique ou dans les statistiques. Cependant, ce poste est souvent confié à un Data Analyst ou bien Data Engineer avec quelques années d’expérience. Pour le moment, il n’existe pas de formation spécifique à ce métier.

Machine Learning Engineer

Domaine d’expertise : Traitement et analyse des données

Rémunération : 45 000 € - 60 000 €

Compétences et responsabilités en entreprise

Le Machine Learning Engineer est programmateur en informatique. Il est spécialisé dans le Machine Learning, une discipline qui permet aux machines d’effectuer automatiquement des tâches pour lesquelles elles n’ont pas été spécifiquement programmées (elles se programment elles-mêmes).

Il doit donc disposer de solides compétences en mathématiques : analyse, algèbre linéaire, statistiques et probabilités. Il maîtrise les langages de programmation (Python, R) ainsi que les applications cloud. En analyse des données, il est capable de développer des réseaux de neurones profonds, ainsi que des modèles complexes pour les données non structurées (images et langage naturel). 

Selon Glassdoor, le salaire moyen d’un Machine Learning Engineer est de 48 129 € par an en France. 

Dans quelle entreprise travaille un Machine Learning Engineer ?

Le Machine Learning Engineer est indispensable dans les entreprises aux technologies pointues, qui développent leurs propres modèles à l’échelle industrielle. Par exemple, c’est lui qui conçoit les algorithmes de recommandation sur les réseaux sociaux.

Le Machine Learning Engineer est responsable de la création des algorithmes de Machine Learning ainsi que de leur industrialisation. Il doit s’assurer que les algorithmes qu’il crée sont alignés avec les objectifs stratégiques de l’entreprise, et qu’il est possible de les implémenter d’une manière performante.

Formation pour devenir Machine Learning Engineer

Un Machine Learning Engineer doit disposer d’une formation très sérieuse : la plupart des entreprises exigent un master ou un doctorat en informatique (ou maths appliqués). La programmation doit être une seconde langue pour lui. 

Il existe toutefois des formations spécialisées pour les personnes disposant déjà de solides compétences en informatique ou en data science.

Data Protection Officer

Domaine d’expertise : Protection et sécurisation des données

Rémunération : 30 K - 70 000 €

Compétences et responsabilités en entreprise

Le DPO (Data Protection Officer) est doté d’une double casquette :

  1. S’assurer que les données de l’entreprise, en particulier les données sensibles, sont à l’abri des intrusions malveillantes
  2. S’assurer que ces données (leur stockage et leur utilisation) respectent les règlements en vigueur, notamment le RGPD. 

Il doit donc disposer de compétences dans plusieurs domaines : informatique, cybersécurité, expertise juridique.

Selon Glassdoor, le salaire moyen d’un Data Protection Officer est de 72 185 € par an en France. 

Dans quelle entreprise travaille un Data Protection Officer ?

Le DPO assure que l’entreprise exploite des données en toute légalité. Il est donc indispensable pour toute entreprise, en particulier pour celles qui travaillent avec des données sensibles (santé, assurance, banque…).

Il est également très important pour protéger les intérêts vitaux de l’entreprise, dans la mesure où il s’assure que les données sont mises à l’abri des attaques externes.

L’article 37 du RGPD précise quelles entreprises et administrations sont obligées de recruter un DPO depuis 2018. Cette obligation concerne de nombreuses grandes entreprises, mais aussi les TPE et PME. Le marché du travail s’annonce donc porteur pour les DPO.

Un DPO peut également travailler dans un cabinet de conseil, qui fournit une assistance aux entreprises qui n’ont pas la capacité de recruter elles-mêmes.

Formation pour devenir Data Protection Officer

La formation idéale pour devenir DPO est de suivre un cursus en data dans une université ou une école d’ingénieur. Cette formation doit être complétée par des bases en droit.

Il est également possible de devenir DPO en suivant le parcours inverse : d’abord en se spécialisant en droit, puis en complétant par une formation dans la gestion de données.

Data Steward

Domaine d’expertise : Protection et sécurisation des données

Rémunération : 30 000 € - 50 000 €

Compétences et responsabilités en entreprise

Le Data Steward est responsable de la maniabilité et de la qualité de la data qui est à la disposition des Data Analysts. Il doit s’assurer qu’elle est triée, organisée, mais surtout issue d’une source fiable.

Pour cela, il met en place des systèmes de détection et de contrôle des données. Il gère également l’accès aux données : il crée des process spécifiques pour déterminer qui a accès à quelle base de données.

Il doit donc maîtriser les outils de gestion des données comme SQL, Python ainsi que les systèmes d’information sur le cloud.

Selon Glassdoor, le salaire moyen d’un Data Steward est de 43 887 € par an en France. 

Dans quelle entreprise travaille un Data Steward ?

Le rôle du Data Steward est proche de celui du Data Manager. Il travaille souvent sous la supervision d’un DPO (Data Protection Officer). Son rôle est très important, notamment lorsque les données sont sensibles (santé, banque…).

Formation pour devenir Data Steward

La formation du Data Steward consiste en général en un master en informatique ou en technologies de l’information, qu’il est possible de compléter par une formation en mathématiques.

Pour se reconvertir en tant que Data Steward, il est indispensable d’avoir une grande expérience de la pratique. Il existe des formations en ligne, mais il faut faire attention à en choisir une qui accorde une large place aux applications concrètes.

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