Ce dont vous avez besoin pour les différents jobs en big data…

Comme nous l'avons noté précédemment, tous les data jobs ne sont pas identiques. Les gens parlent de big data et de data science comme s’il s’agissait de termes génériques nécessitant des compétences particulières. Ce n'est pas le cas : les data jobs couvrent un large spectre et la personne qui convient à un emploi peut ne pas convenir à un autre.

Si vous vous demandez où vous vous situez dans l'univers de la data, le cabinet d'évaluation quantitative Correlation One a mis au point une méthodologie de cartographie utile expliquant précisément le rôle de chaque fonction et les compétences requises. Nous avons ajouté ses tableaux au bas de cette page, mais voici notre courte explication verbale pour les accompagner….

Qu'est-ce qu'un data scientist ?

Un data scientist est une sorte de description fourre-tout pour quelqu'un qui trouve, traite et analyse des données afin d'extraire des résultats significatifs permettant de prédire l'avenir. En tant que data scientist, vous devez être capable de trouver des moyens de collecter des données, mais également d’interpréter les données fournies. Vous devrez également être particulièrement doué pour développer et tester des hypothèses.

Qu'est-ce qu'un data ingénieur ?

En tant que data ingénieur, vous allez vous intéresser davantage à la gestion ou à la préparation des données, puis à la recherche des moyens de présenter et d'analyser ces données.

Vous devez être familiarisé avec les programmes SQL et database et savoir écrire des algorithmes permettant d'analyser les données. Vous devez connaître les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), et savoir comment structurer les données dans des hiérarchies et créer des outils de visualisation permettant aux utilisateurs d'accéder aux données et de les interpréter plus facilement.

Qu'est-ce qu'un chercheur quantitatif ?

Si vous êtes un chercheur quantitatif, vous allez principalement examiner les données (y compris à travers des visualisations et des tests d'hypothèse) et les utiliser pour faire des prévisions sur l'avenir. Pour ce faire, vous devez comprendre les techniques de modélisation quantitative et la validation des modèles, notamment les risques de surajustement et de sous-ajustement de votre modèle aux données disponibles.

Qu'est-ce qu'un chercheur machine learning ? 

Selon Correlation One, les chercheurs en apprentissage automatique constituent une catégorie à part. Leur objectif principal est d'automatiser l'utilisation des données pour faire des prévisions sur l'avenir.

Qu'est-ce qu'un analyste en business intelligence (BI) ?

Les analystes BI travaillent avec les utilisateurs finaux de l'entreprise pour examiner ce que disent les données historiques sur les performances d'une entreprise. – Le BI consiste moins à prédire l’avenir qu’à analyser ce que le passé dit du présent.

Si vous souhaitez travailler dans la BI, vous devrez exceller dans la recherche, la description et la synthèse de données. Vous devrez être capable de développer et de tester des hypothèses et de les communiquer à l'entreprise pour laquelle vous travaillez. Et vous aurez besoin d'en savoir beaucoup sur cette entreprise (ce qui n'est pas toujours impératif pour des data jobs) pour que vos conclusions soient significatives.

Qu'est-ce qu'un développeur database ?

Si vous êtes un développeur de bases de données, vous serez à la pointe du stockage et de la récupération des données. Vous aurez besoin d'une excellente connaissance de SQL et des systèmes tels que Kubernetes.

Qu'est-ce qu'un product manager ?

Pour finir, un chef de produit travaille en étroite collaboration avec les utilisateurs finaux (par exemple, les gestionnaires de portefeuille dans un hedge fund) pour concevoir un produit basé sur les données qui sera précieux pour l'entreprise. Pour reprendre les termes du hedge fund Two Sigma, "les chefs de produits ont pour objectif de créer des produits appréciés des clients. Ils sont les intermédiaires entre les utilisateurs, le business et les ingénieurs". Il sont aussi “tenus responsables des scénarios end-to-end user”.

Si vous voulez être chef de produit, vous devez donc en savoir beaucoup sur l'entreprise pour laquelle vous travaillez. Vous aurez également besoin de comprendre comment générer, interpréter et communiquer les hypothèses résultant des données, et avant tout comment sourcer des données.

La plupart des data jobs requièrent un peu de tout

Les graphiques ci-dessous de Correlation One reflètent les besoins pour différents jobs dans le Big Data. Les blocs les plus foncés (code couleur 5) sont les compétences indispensables pour chaque fonction. Les blocs les plus clairs sont les compétences qui aident mais ne sont pas essentielles.

La plupart des emplois nécessitent quelques compétences spécialisées, ainsi qu'un peu de tout. Et comme le souligne Correlation One, différents employeurs utilisent des titres d'emploi pour faire référence à différentes choses. - Un data scientist quelque part peut s'appeler business analyst ailleurs.

Les graphiques ci-dessous sont à utiliser ensemble. Le premier graphique montre ce que chaque data job requiert. Le second graphique décompose les compétences requises pour chaque tâche.

Photo by ev on Unsplash

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