A l’occasion des Data Days, nous avons interviewé Kevin Robert, Head of Data Science chez Wagon, et Lorélie Mani, alumni et data scientist chez Rakuten. Ils nous décryptent les défis et les opportunités que présente cette discipline, ainsi que les compétences requises pour exercer dans ce domaine.
/ Publié le 14 février 2022 à 11h45 /
La data science, un défi pour de nombreux secteurs d’activité
La donnée est désormais un élément clé de la transformation digitale et du développement des organisations, tous domaines d’activité confondus. Analyser, améliorer et partager les données leur donne l’opportunité de mieux comprendre et de s’adapter aux défis qui les attendent en facilitant les décisions stratégiques, en gagnant du temps et en augmentant la productivité. La transparence de l’information grâce aux données permet également une meilleure relation avec les différentes parties prenantes.
Les enjeux de la data science pour les entreprises
Kevin Robert, Head of Data Science au Wagon, présente les enjeux auxquels sont confrontées les entreprises dans les 3 grands domaines de cette discipline :
Les opportunités offertes par la data science
La science des données consiste à faire parler une grande quantité de données afin de comprendre, d’expliquer ou de modéliser un phénomène afin de pouvoir mieux le prédire. « De plus en plus d’entreprises veulent utiliser les résultats d’analyse ou de modélisation en production, ce qui signifie qu’ils peuvent être mis à la disposition d’autres employés ou même du public. Le déploiement et le cycle de vie de ces produits sont généralement laissés aux ingénieurs de données. » De manière générale, l’essor de ces flux de données massifs offre de grandes opportunités dans l’ingénierie des données et ouvre la voie à des métiers émergents tels que les ops de données, les ops d’apprentissage automatique ou le gestionnaire de produits de données. .
Frappée par les chiffres et dotée d’un goût prononcé pour l’analytique, Lorélie Mani a suivi le boot camp data science au sein de l’organisme de formation Le Wagon avant de devenir data scientist chez Rakuten. « Grâce à la science des données, nous pouvons prédire avec très peu d’erreur les ventes de l’année prochaine, savoir quels produits se vendront le mieux et en combien d’exemplaires… Cela change complètement notre façon d’aborder le marketing. Par le passé, par manque de transparence, nous essayions d’aligner les parcours clients avec les inventaires et les impératifs commerciaux. Aujourd’hui la tendance s’inverse : Grâce à la science des données, les organisations peuvent s’adapter aux besoins de leurs clients et ainsi répondre à leurs attentes. »
Se former aux métiers de la data science : quels métiers et quelles compétences ?
Afin de maîtriser ces défis et de bénéficier des opportunités de la science des données, les entreprises ont besoin de personnes talentueuses qui peuvent apporter leur expertise dans les différents domaines. Tour d’horizon des métiers les plus demandés par les recruteurs et des compétences à maîtriser.
Panorama des métiers de la data science
Selon Kevin Robert, voici les métiers phares de la data science, une discipline qui ne se limite pas aux rôles de data analyst ou de data scientist :
Les compétences nécessaires en data science
Pour exercer ces différents métiers, il faut maîtriser les mathématiques, le code et les outils technologiques comme ceux de l’intelligence économique. Des compétences techniques liées au domaine d’activité de votre entreprise sont un atout. Côté soft skills, il faut faire preuve de créativité, de rigueur et de communication. « Les profils peuvent varier selon le poste. Les rôles de data scientist et certains emplois d’analyste de données nécessitent des compétences avancées en code et en mathématiques. Les entreprises seront alors plus enclines à se tourner vers des profils issus d’écoles d’ingénieurs », souligne le responsable de la data.
Lorélie Mani, alumni du Wagon et data scientist chez Rakuten, nous partage son retour d’expérience. « Chaque jour, je dois collecter et interpréter mes données avant d’appliquer l’algorithme le plus approprié, puis de rendre mon modèle utilisable en l’intégrant sur le site Web ou en créant un outil interne. La pédagogie du wagon, très orientée vers la pratique du code et l’autonomie, permet de traiter soi-même toutes ces problématiques, d’acquérir un certain savoir-faire et donc de ne pas être dépaysé lorsque l’on y est confronté à diverses problématiques métiers. »
Les Data Days du Wagon
Si vous souhaitez vous plonger dans la science des données, assistez aux Data Days ! Cet événement, organisé par Le Wagon du 22 au 24 février, s’articule autour de 3 conférences dédiées à toute personne souhaitant évoluer dans ce domaine ou acquérir des compétences en science des données, de plus en plus demandées sur le marché de l’emploi et très appréciées pour les aider compléter leur carrière professionnelle. L’objectif des Data Days : vous aider à comprendre comment les données sont activées dans des secteurs tels que le marketing, la finance et la technologie.
Inscrivez-vous pour participer aux Data Days avec Le Wagon
Quelles sont les principales disciplines de la science des données ?
Basé sur des techniques et des théories issues de multiples disciplines et domaines, il utilise : les mathématiques, l’informatique (avec les outils R et Python), la science statistique et les probabilités, l’ingénierie des données, l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique et…
Quels sont les domaines scientifiques ? rechercher
- Astronomie.
- La biologie.
- chimie et biochimie.
- l’informatique.
- Mathématiques.
- Physiquement.
- Sciences pharmaceutiques.
- Sciences de la terre et de l’environnement.
Quel est l’outil majeur de la science des données ?
Excel peut être utilisé comme un outil de science des données. C’est un outil facile à utiliser pour les non-professionnels. C’est bien pour analyser les données.
Quels sont les trois domaines principaux de la data science ?
La science des données est donc à l’interface de divers domaines, dont les mathématiques, l’informatique et l’expertise en gestion d’entreprise.
Quels sont les domaines d’application du data science ?
Les domaines d’application de la science des données sont innombrables. Cependant, il est principalement utilisé dans les secteurs suivants : l’aviation, l’économétrie, les télécoms, le commerce électronique, les médias et la santé publique.
Quels sont les domaines d’application du data science ?
Les domaines d’application de la science des données sont innombrables. Cependant, il est principalement utilisé dans les secteurs suivants : l’aviation, l’économétrie, les télécoms, le commerce électronique, les médias et la santé publique.
Pourquoi la data science est important ?
Au-delà de l’aide à la décision, la science des données permet de croiser des données pertinentes pour fournir des éléments concrets. Les différents dirigeants d’une entreprise peuvent y aligner leurs actions.
Quel est l’objectif de la science des données ? La science des données est une discipline qui résout des problèmes analytiques complexes au sein d’une organisation. Cela affecte les masses de données stockées dans les bases de données d’entreprise. Cette analyse de données est utilisée par les entreprises pour générer de la valeur ajoutée.
Pourquoi la data est important ?
Les données sont le carburant des applications analytiques et des processus métier. Garantir la qualité des données signifie assurer des mesures efficaces de vente et de fidélisation. La qualité des données permet également d’optimiser l’impact des campagnes marketing et ressources humaines.
Quels sont les objectifs de la data ?
D’une part, la science des données permet d’obtenir des informations à partir des données et assure la création d’un produit de données. Une analyse approfondie de ces informations à un niveau granulaire permet aux utilisateurs de comprendre et de mieux identifier les tendances et les comportements.
Pourquoi la data est utile ?
Production : L’analyse des DATA permet l’amélioration des processus et la gestion des stocks. Retail : Les données permettent d’identifier les produits les plus populaires sur lesquels parier dans le processus de vente, déclenchant ainsi le processus d’achat.
Quels sont les trois domaines principaux de la data science ?
La science des données est donc à l’interface de divers domaines, dont les mathématiques, l’informatique et l’expertise en gestion d’entreprise.
Quels sont les domaines d’application du data science ?
Les domaines d’application de la science des données sont innombrables. Cependant, il est principalement utilisé dans les secteurs suivants : l’aviation, l’économétrie, les télécoms, le commerce électronique, les médias et la santé publique.
Pourquoi faire de la data science ?
A travers la formation en science des données, vous comprendrez d’abord de quoi on parle. Pour les décideurs en entreprise (direction, RH), cela permet de saisir des opportunités et de stimuler des projets qui permettent de saisir de nouvelles opportunités.
Pourquoi la data est important ?
Analyser les énormes quantités de données provenant du marché et le faire en temps réel permet aux entreprises de prendre les bonnes décisions stratégiques et de prendre des mesures intelligentes. Une bonne maîtrise du big data permet donc d’améliorer la fidélité des clients, d’augmenter les ventes et de réduire les coûts.
C’est quoi data en informatique ?
quelle est la date Les données sont simplement des informations dématérialisées qui peuvent circuler sur un réseau de télécommunication ou informatique. Plus précisément, lorsque nous surfons sur Internet, nous stockons des données.
Que signifient les données ? Définition de data âââ nom féminin Anglicisme data : données numériques. âBig Data. On dit aussi les dates ou les dates (immuables). notamment la quantité de données numériques consultables ou téléchargeables sur leur téléphone mobile.
Comment on appelle data en français ?
Les données
C’est quoi le Big Data ?
On parle depuis plusieurs années du phénomène du Big Data, souvent traduit par « Massive Data ». Avec le développement des nouvelles technologies, d’Internet et des réseaux sociaux depuis une vingtaine d’années, la production de données numériques est devenue de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Pourquoi utiliser data ?
Production : L’analyse des DATA permet l’amélioration des processus et la gestion des stocks. Retail : Les données permettent d’identifier les produits les plus populaires sur lesquels parier dans le processus de vente, déclenchant ainsi le processus d’achat.
Quels sont les objectifs de la data ?
D’une part, la science des données permet d’obtenir des informations à partir des données et assure la création d’un produit de données. Une analyse approfondie de ces informations à un niveau granulaire permet aux utilisateurs de comprendre et de mieux identifier les tendances et les comportements.
Pourquoi une stratégie data ?
Une stratégie de données garantit que l’ensemble de données collectées peut être utilisé, partagé et facilement déplacé d’un système à un autre. L’objectif est de rendre l’information utilisable au bon moment, au bon endroit et par la bonne personne afin d’apporter une valeur ajoutée à l’organisation.
Qui utilise la data ?
Les données dont nous disposons sont aujourd’hui utilisées dans tous les domaines tels que la politique, la science, la santé, la défense, la finance, la banque et l’assurance. Il est donc nécessaire de comprendre l’importance du big data dans nos sociétés et ses bénéfices.
Qui peut utiliser le Big Data ?
Le big data joue un rôle important pour toutes les entreprises, quel que soit leur domaine d’activité. Que l’entreprise soit grande ou petite et qu’elle soit dans les secteurs de la santé, de l’assurance ou du sport, elle peut bénéficier du big data.
Qui achète de la data ?
Des courtiers en données tiers comme Experian et Equifax achètent, collectent et vendent les données de personnes avec lesquelles ils n’ont aucune relation directe.
Pourquoi le métier de Data Analyst ?
L’objectif de l’analyste de données est de faciliter les décisions d’affaires à tous les niveaux de l’organisation. S’il a l’œil pour l’analyse de données et les compétences techniques, son rôle est également au cœur de l’intelligence d’affaires.
Pourquoi se concentrer sur la science des données ? Parce que la data science est un secteur qui rapporte Le marché mondial du big data a un chiffre d’affaires estimé à 210 milliards de dollars en 2020. On estime même que le secteur de la « data economy » contribuera jusqu’à 3 % à la croissance du PIB de l’Union européenne contribue .
Qu’est-ce qui vous plaît dans l’analyse de données ?
Le processus d’analyse des données consiste à collecter des données brutes à l’aide d’un outil ou d’une application pour examiner ces informations et découvrir des tendances. Les résultats de ces analyses peuvent ensuite être utilisés pour prendre de meilleures décisions.
Pourquoi j’aime la data ?
A travers la formation en science des données, vous comprendrez d’abord de quoi on parle. Pour les décideurs en entreprise (direction, RH), cela permet de saisir des opportunités et de stimuler des projets qui permettent de saisir de nouvelles opportunités.
Quelles sont les différents types d’analyse de donnée ?
Les quatre types d’analyse de données sont les suivants : Analyse descriptive. Analyse diagnostique. Analyse prédictive. Analyse prescriptive.
Pourquoi Data Analyst entretien ?
Pourquoi est-ce important ? Le nettoyage des données est un processus crucial pour améliorer la qualité des données. Les meilleurs analystes de données le savent très bien et ne manquent jamais cette étape. L’utilisation de données brutes pour l’analyse peut fausser les résultats et vous faire perdre du temps.
Pourquoi j’ai choisi le métier du Data Analyst ?
L’objectif de l’analyste de données est de faciliter les décisions d’affaires à tous les niveaux de l’organisation. S’il a l’œil pour l’analyse de données et les compétences techniques, son rôle est également au cœur de l’intelligence d’affaires.
Pourquoi se former à la data analyse ?
A travers la formation en science des données, vous comprendrez d’abord de quoi on parle. Pour les décideurs en entreprise (direction, RH), cela permet de saisir des opportunités et de stimuler des projets qui permettent de saisir de nouvelles opportunités.
Pourquoi se former à la data analyse ?
Le travail de l’analyste de données permet de mieux comprendre les activités d’une entreprise, ainsi que les besoins des clients. Le métier d’analyste de données est très prisé par les entreprises. Ces derniers se battent maintenant avec acharnement pour embaucher les meilleurs de l’industrie.
Pourquoi la data est important ?
Dans chaque domaine d’activité, le BIG DATA a son utilité : Marketing : Grâce aux données collectées, il existe désormais une meilleure connaissance des clients, rendue possible par le BIG DATA. Cela permet de segmenter plus facilement les destinations et de mieux personnaliser les offres associées.
Pourquoi je veux devenir Data Analyst ?
Le monde des affaires d’aujourd’hui est centré sur les données, c’est pourquoi les recruteurs recherchent des candidats qui les comprennent. Les professionnels des données avec le bon objectif peuvent découvrir des informations qui accélèrent la croissance de l’entreprise.
C’est quoi un ingénieur data ?
C’est lui qui construit de vastes réservoirs de données à stocker et à tester. Ensuite, son travail principal consiste à gérer de grands systèmes de traitement et bases de données et à s’assurer que tout fonctionne.
Quel est le salaire d’un data scientist ? Le salaire d’un data analyst novice varie de 35K€ à 38K€. Après 4 ans d’expérience, il peut atteindre 45 à 55 K€. Le salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, est fixé de 50K€ à 60K€.
Quel est le salaire d’un ingénieur en Big Data ?
Selon notre propre enquête sur les salaires des métiers de la data science, menée auprès d’une cinquantaine de Chief Data Officers et managers d’entreprises du CAC 40, les ingénieurs data gagnent entre 35 000 et 60 000 € par an. Ce salaire augmente avec l’expérience.
Quel est le métier de la data le plus recherché en France ?
Job #1 : Data Engineer Vous choisissez ce métier si vous souhaitez aider les entreprises sur les aspects opérationnels de la gestion de leurs données. En fait, cette société est spécialisée dans les problèmes de gestion de données étendus.
Comment devenir ingénieur Big Data ?
Pour devenir ingénieur big data, il faut avoir au moins le niveau Bac 5. Il est possible d’obtenir une formation informatique et réseaux dans une école d’ingénieur, un master en science des données.
Comment devenir ingénieur data ?
Pour devenir ingénieur big data, il faut avoir au moins le niveau Bac 5. Il est possible d’obtenir une formation informatique et réseaux dans une école d’ingénieur, un master en science des données.
Quelle formation pour data engineer ?
Études/formation d’ingénieur de données L’ingénieur de données est titulaire d’un baccalauréat niveau 5 (maîtrise ou diplôme d’ingénieur, Msc) en informatique, science des données, big data ou statistique. Un niveau BAC 2 ou BAC 3 avec une première expérience en développement et manipulation de données peut également convenir.
Quelles études pour être data scientist ?
Études de niveau Master ou Master of Science (MSc) en 5 ans à finalité mathématiques appliquées, intelligence économique, science des données, statistiques, etc. ou diplôme d’ingénieur avec double compétence en mathématiques et informatique ou spécialisation en big data, science des données.