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Big Data, Data Science et Data Analytics : Quelles formations pour quels objectifs ?

Article du 16/05/2018 par Alexandra Charles

Big Data, Data Science et Data Analytics : Quelles formations pour quels objectifs ?

Avec l’avènement du Big Data et l’ouverture de nombreuses formations répondant aux besoins croissants d’analyse des données des organisations, il est parfois difficile de s’y retrouver.

Le Big Data désigne un domaine de technologies qui a vu le jour pour faire face à l’explosion du volume de données et d’informations numériques, et apporter des solutions optimisant le traitement de ces bases de données. Même si les profils demandés dans ces “nouveaux métiers” reposent tous sur la base de connaissances solides en informatique, statistiques ou mathématiques, deux domaines et deux profils et métiers se distinguent : les Data Analysts et les Data Scientists.

Envie d’en savoir plus? Suivez-nous pour un petit tour d’horizon de ces deux facettes du Big Data, des formations qui leurs sont consacrées, de leurs attendus, avec l’avis de responsables de programmes.

Data analytics et data science : une méthode et des objectifs différents

L’objectif général de ces deux professions est du même ordre : ils sont responsables de la gestion et de l’analyse de données massives (Big data) et doivent donc décrypter, expliciter des données pour fournir à l’entreprise des informations afin faciliter sa prise de décision. Concrètement, ils conçoivent les modèles et algorithmes pour collecter, stocker, traiter et restituer les données à partir de la situation de l’entreprise.


Cependant, à y regarder de plus près, les finalités de cette analyse de données diffèrent selon deux axes.

La première grande différence, expliquée en ces termes par la multinationale IBM, tient au fait que “les Data Analysts regardent souvent les données issues d'une seule source, alors que le Data Scientist va explorer et examiner des données de multiples sources ".

 

D’un côté, le Data Analyst, ou analyste de données, a un rôle de conseil précis, celui de traiter les données concernant les clients, les produits ou les performances de l’entreprise afin de dégager des indicateurs utiles aux décideurs sur un sujet précis.

Comme le résument Jules Maes et Emmanuelle Gautherat du Master 2 Statistique pour l’évaluation et la Prévision de l’Université de Reims, “le data analyst doit être en mesure de produire une analyse à partir des données disponibles, en utilisant les outils existants”, ce qui suppose une compréhension du problème dans ses différentes dimensions.

On le retrouve dans des fonctions liées au marketing puisqu’il va pouvoir dégager des tendances dans la consommation, élaborer le profil de la clientèle et de déterminer ses attentes. Ces informations permettent ensuite d’adapter les produits à proposer aux clients selon leurs besoins, ainsi que les stratégies marketing à adopter.

 

De l’autre, les Data Scientists, ou scientifiques des données, se chargent de “mobiliser l’ensemble des outils disponibles, qu’ils soient statistiques, informatiques ou mathématiques“ afin de fournir des indicateurs chiffrés pour informer au mieux la direction et leur présenter les options possibles dans le cadre de leur prise de décision. Sa vision plus transversale en fait un conseiller très précieux pour les dirigeants, car il doit également savoir “adapter les outils à la situation qu’il rencontre”. Le poste de Data Scientist est d’ailleurs souvent une évolution de celui de Data Analyst, qui demande une maîtrise plus poussée des aspects mathématiques et de gestion des données.

 

Des filières d’avenir pour des profils et des débouchés variés.

Les formations en Data Analysis et Data Science sont ouvertes à plusieurs cursus. Ce sont des masters complets, tournés vers la maîtrise d’outils techniques, où la communication compte autant que les sciences. Suivez nos conseils pour savoir pourquoi et comment intégrer un Master en Data Analysis ou Data Science !

Tout d’abord, parlons des profils recherchés par les écoles qui recrutent. Selon plusieurs d’entre elles, les appétences comptent plus ici que les compétences. En effet, les compétences en statistiques et informatique, en finance et marketing sont appréciées, même si la maîtrise des technologies peut s'acquérir au fil des expériences. Car au delà de la vision d’un travail solitaire devant son écran, qui est l’image que l’on se fait à priori de ces métiers, l’aspect humain n’est pas négligé.

 

Les responsables du le Master 2 Statistique pour l’évaluation et la Prévision de l’Université de Reims nous confient rechercher “des personnes très sociales, sachant travailler en équipe, avec un grand sens de la communication, qui sont astucieuses et possèdent un bagage mathématique solide”, avant d’ajouter : “le reste… nous nous en occupons!”.

D’autres qualités personnelles peuvent jouer en votre faveur lors des entretiens de recrutement, telles que l’organisation, le fait de savoir développer des compétences humaines relatives au leadership et au team building, avec une dose de créativité, et de persuasion. La sélection à l’entrée de ces cursus se fait en général par dossier, puis par entretien, auquel s’ajoute souvent un test de langues.

L’approche pédagogique de ces formations est de combiner au maximum la théorie et la pratique. Le travail sur des données réelles sous forme de projets à rendre, ainsi que des petites missions à réaliser en groupe aide les étudiants à se projeter dans leurs futures tâches et à savoir communiquer, expliquer les résultats et leur portée tant à l’écrit qu’à l’oral, dans un langage compréhensible par tous. Les principaux logiciels sont évidemment enseignés tels que Python, Sparks, SPSS. Pas de panique donc si vous ne maîtrisez pas certains logiciels, les formations spécialisées sont là pour ça!

 

Le Mastère Spécialisé Marketing et Data Analytics de Neoma Business School, quant à lui, insiste sur la maîtrise de la démarche analytique du big data en vue de l’amélioration des décisions marketing. Pour cela, l’étude des fondamentaux de la décision marketing, des business modèles et des enjeux de la transition digitale sont des incontournables.

 

A la croisée de la maîtrise scientifique et de la communication, les métiers de Data Analyst et Data Scientist “permettent de travailler dans des secteurs extrêmement variés” comme l’expliquent Jules Maes et Emmanuelle Gautherat, à travers des postes qui peuvent aussi prendre les noms de Data-miner, Responsable marketing digital, Consultant / Chef de projet big data ou bien Geomarketer.

Cela permet à chacun de choisir le milieu d’activité qui se rapproche de ses goûts et objectifs personnels. Parmis les partenariats des Masters de ce domaine, on retrouve des entreprises du monde de la banque et de l’assurance comme la Société Générale, le Crédit Agricole, des télécommunications (Bouygues Telecom, Google, Amazon), de l’industrie automobile ou paramédicale, plus généralement les grandes entreprises comme IBM, Voyages SNCF ou Yves Rocher.


Pour plus d’exemples de Masters reconnus dans ces domaines, consultez le classement Eduniversal 2018 des Meilleurs Masters, dans la catégorie Digital Marketing et Data Analytics ou Big Data.

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