Des compétences en données très recherchées
L’avenir s’annonce radieux pour l’industrie de la donnée. À l’échelle mondiale, le marché du big data devrait atteindre 103 milliards US$ d’ici 2027. Et comme de plus en plus d’entreprises fondent leur activité sur la donnée, le besoin de talents capables de la gérer, de l’analyser et de la présenter ne cesse de croître. Des compétences solides en données sont donc essentielles pour toute personne souhaitant entrer dans le secteur.
Depuis l’essor du big data, les professionnels des données sont très demandés. Cette tendance ne faiblissant pas, nous avons mis en avant certaines des compétences les plus prisées de l’industrie.
1. Compétences en Python
Python est un langage de programmation open source très populaire et une compétence incontournable pour les professionnels des données. En 2017, Forbes rapportait une croissance de 456 % sur un an, en partie liée à l’adéquation du langage avec les usages data.
Pour l’analyse de données, difficile de faire mieux que Python. Sa syntaxe intuitive permet de créer et d’exploiter des systèmes de données avec rapidité et simplicité.
De plus, la large communauté d’utilisateurs a donné naissance à de nombreux packages et frameworks prêts à l’emploi, ce qui évite souvent de repartir de zéro. La bibliothèque pandas, par exemple, regorge d’outils pour manipuler, analyser et représenter des structures et jeux de données complexes.
Nous produisons énormément de données, et la nécessité de les organiser et de les transformer n’a jamais été aussi forte. L’analyse de données avec Python s’impose naturellement, ce qui explique sa place centrale dans de nombreux socles technologiques.
Python est également un excellent choix pour la visualisation de données, qu’elle soit simple ou interactive. Là encore, l’éventail de bibliothèques et de packages est très large.
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2. Compétences en SQL et NoSQL
Bien que SQL existe depuis les années 60, son importance reste capitale, tout comme sa pertinence aujourd’hui. D’après des recherches d’Emsi, rien qu’en mai 2021, il y avait 217 968 offres d’emploi uniques mentionnant SQL.
SQL signifie Structured Query Language. Cet incontournable de l’industrie permet de communiquer avec les bases de données relationnelles et d’y formuler des requêtes.
Avec la masse de données disponible, il nous faut des moyens efficaces de les stocker et d’en extraire l’information au bon moment. Les bases de données s’imposent comme la solution de référence, dans les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs.
On distingue les bases relationnelles (SQL), structurées selon les relations entre points de données, et les bases non relationnelles (NoSQL), moins structurées et capables de traiter de grands volumes de données complexes.
Pour progresser dans la data, il faut savoir gérer ces deux types de bases et utiliser SQL et ses variantes pour les interroger et en extraire les informations.
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3. Compétences en R
Véritable référence statistique, R est le langage privilégié de la recherche académique dans le monde entier. Il est aussi très utilisé dans l’industrie des données, grâce à sa flexibilité et sa polyvalence.
Conçu à l’origine par et pour des statisticiens, R permet d’explorer, de modéliser et de visualiser des données. Il peut aussi gérer, stocker et analyser des données et réaliser des modélisations statistiques.
R est le langage de prédilection de nombreux ingénieurs en machine learning, data scientists et analystes. Il existe donc une multitude de packages et bibliothèques qui soutiennent leur travail et étendent les capacités de R. En 2017, par exemple, Revolution Analytics recensait plus de 10 000 packages sur le Comprehensive R Archive Network (CRAN)—un répertoire public d’outils R.
Au moment de la rédaction (juin 2022), R occupe la première place en data dans le Technology Index de Pluralsight, qui agrège chaque mois des milliards de points de données pour mesurer la croissance et la popularité des outils et compétences technologiques.
Non seulement R est recherché, mais ses compétences font partie des mieux rémunérées en IT et data.
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4. Compétences en visualisation de données
Les données recèlent des informations, et c’est le rôle des professionnels de les extraire et de les rendre compréhensibles par tous.
Les visualisations sont des représentations graphiques qui condensent des informations complexes en éléments clairs et lisibles. Un tableau de bord bien conçu ou un rapport richement illustré a bien plus d’impact que des lignes et colonnes de chiffres.
Les visualisations aident aussi à repérer des écarts entre variables et à mettre au jour des motifs qui échappent à la simple lecture de tableaux, ce qui en fait un outil précieux pour l’analyse.
Parce que les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs ont besoin de profils capables de communiquer efficacement des insights, la demande de compétences en visualisation de données augmente régulièrement.
Les experts data utilisent plusieurs outils pour présenter leurs résultats : Python, R, Tableau, Power BI et les tableurs, entre autres.
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5. Compétences en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel (NLP)
Le marché mondial de l’apprentissage automatique devrait atteindre 209 milliards US$ d’ici 2029, et la demande de ces compétences suit la même trajectoire.
Des statistiques de 2020 indiquent que 82 % des organisations recherchaient des compétences en machine learning, tandis que seules 12 % jugeaient l’offre suffisante.
Dans un monde résolument data, rares sont les secteurs qui n’exploitent pas le machine learning d’une manière ou d’une autre. Qu’il s’agisse d’anticiper le ROI, d’estimer les besoins futurs en stock ou de prédire les comportements de consommation, le machine learning opère en arrière-plan.
Le traitement du langage naturel (NLP), sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA), gagne lui aussi du terrain. Les textes regorgent d’informations utiles, et les techniques d’extraction basées sur le NLP aident les professionnels à trouver rapidement ce qu’ils cherchent.
Ces approches permettent également aux ordinateurs d’analyser des textes et d’organiser les données de manière pertinente, facilitant l’analyse de grands volumes de données textuelles.
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6. Compétences en Amazon Web Services (AWS) et en cloud computing
Alors que les organisations publiques et privées collectent et stockent plus de données que jamais, elles avaient besoin d’un moyen astucieux de gérer ces masses d’informations, sans recourir à des serveurs sur site coûteux (et à leur maintenance).
Les services cloud sont devenus la solution privilégiée. Des offres comme Amazon Web Services (AWS) permettent de collecter des quantités inégalées d’informations dans des data lakes, et proposent des outils intégrés pour faciliter l’analyse.
Les professionnels des données qui veulent aligner leurs compétences sur la demande ont tout intérêt à investir le cloud. Selon Statista, AWS est le service cloud le plus populaire au monde, avec 33 % de part de marché au T1 2022.
Au-delà d’AWS, connaître les bases de Microsoft Azure et de Google Cloud Platform, qui détiennent respectivement 21 % et 10 % de part de marché, est également utile.
Évidemment, il ne s’agit pas seulement de connaître les systèmes utilisés par les entreprises. Il faut aussi être capable de faire évoluer votre propre architecture et vos systèmes de données, ce que le cloud permet. Par exemple, vous ne pouvez pas stocker un très grand jeu de données en local, ou vous pourriez avoir besoin de plus de puissance que votre machine n’en offre.
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7. Compétences en ETL (Extract, Transform, Load)
Les compétences en ingénierie des données sont très recherchées. Le Tech Job Report 2020 de DICE montrait que le métier d’ingénieur data était celui qui progressait le plus rapidement, devant même la data science. L’ETL (extract, transform, load) est une compétence clé d’ingénierie qui permet de traiter efficacement le big data.
Avec l’ETL dans votre boîte à outils, vous pouvez construire des pipelines de données pour collecter, transformer au format souhaité, puis charger les données dans des systèmes de stockage.
L’ETL implique de rassembler des données issues de sources variées, structurées ou non, et de les rendre utilisables et lisibles—un besoin universel pour rester compétitif dans un monde piloté par la donnée.
Dans une enquête menée par Cord en 2022 auprès de 1 600 professionnels de la data, l’ETL a été classé comme une compétence « primaire ».
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8. Compétences en statistiques
Sans nécessiter un master ou un doctorat en statistiques ou en mathématiques, une bonne compréhension de quelques notions clés reste importante.
La statistique consiste à collecter, organiser, analyser et interpréter l’information, ce qui montre de forts recoupements avec les pratiques de la data science.
Maîtriser certains principes et techniques statistiques permet de construire des modèles mathématiques et statistiques « robustifiés » et de bien comprendre les données analysées.
Pour renforcer vos atouts mathématiques, visez une connaissance opérationnelle de la significativité, des probabilités, des tests d’hypothèse et de la régression.
La pensée bayésienne—qui consiste à calculer et mettre à jour des probabilités à partir de nouvelles preuves ou données—est également utile pour travailler avec des technologies d’IA.
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9. Compétences en IA
Savoir utiliser et affiner des outils dopés à l’IA peut transformer les professionnels des données en véritables moteurs analytiques, capables de rassembler et d’examiner de vastes jeux de données bien plus rapidement que sans assistance.
ZDNet indique qu’environ 10 000 offres en IA et data science s’ouvrent chaque mois, nombre d’entreprises recherchant des profils à l’aise avec les solutions prêtes à l’emploi et maîtrisant plus en profondeur le deep learning et les réseaux de neurones.
L’intelligence artificielle est un vaste domaine qui englobe tous les outils et technologies simulant l’intelligence humaine, dont des piliers de l’industrie comme le machine learning et le NLP.
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Comment approchons-nous l’intelligence humaine ? Faites le tour des concepts clés avec AI Fundamentals.
Des métiers data, des compétences spécifiques
Les compétences présentées ci-dessus sont utiles à tous les professionnels des données, mais certains rôles exigent une maîtrise approfondie de domaines précis.
Impossible d’être ingénieur en machine learning sans une solide compréhension du sujet, par exemple. De la même façon, vous ne décrocherez pas un poste d’administrateur de bases de données sans une très bonne connaissance de SQL et NoSQL. À l’inverse, des compétences ETL avancées ne seront probablement pas nécessaires pour un poste d’analyste junior.
Quelles compétences sont donc les plus importantes pour chaque rôle ? Jetez un œil à l’infographie ci-dessous :
Conclusion
Le secteur de la donnée est en plein essor et les professionnels sont recherchés partout dans le monde. Pour décrocher le poste de vos rêves, développez les compétences techniques clés attendues par les employeurs – explorez les dernières offres sur DataCamp Jobs pour en savoir plus.
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