Les bases

Mais d'abord : c'est quoi, un job dans la data ?

Un job en data, c'est tout rôle où votre mission principale est de collecter, organiser, analyser ou exploiter des données pour aider une entreprise à prendre de meilleures décisions ou à construire des produits plus intelligents.

En pratique, cela implique souvent de :

• Travailler avec de grands volumes de données (bases de données, entrepôts de données, tableurs, logs)

• Utiliser des outils comme SQL, Python, R ou des outils de BI

• Collaborer avec des équipes métier (marketing, produit, finance, opérations)

• Répondre à des questions comme "Que se passe-t-il ?", "Pourquoi ?" et "Que va-t-il se passer ?"

Le terme "métier de la data" peut sembler générique, mais il recouvre des spécialisations bien distinctes, avec des attentes, des compétences et des trajectoires de carrière différentes. Les trois plus courantes et accessibles sont : data analyst, data engineer et data scientist.

Ce que font concrètement les professionnels de la donnée

Même si chaque rôle a ses propres priorités, la plupart des data jobs impliquent une combinaison des activités suivantes.

1. Collecte et intégration des données

• Se connecter à différentes sources de données (bases de données, APIs, fichiers CSV, logs)

• Automatiser l'ingestion pour que les données circulent régulièrement, sans intervention manuelle

• Traiter les problèmes courants : données manquantes, doublons, formats incohérents

2. Nettoyage et préparation des données

• Supprimer les erreurs et les valeurs aberrantes qui pourraient fausser les analyses

• Standardiser les formats (dates, devises, identifiants)

• Croiser des jeux de données pour obtenir une vue unifiée des clients, des produits ou des événements

3. Analyse, modélisation et insights

• Explorer les données pour comprendre comment les métriques se distribuent et évoluent dans le temps

• Construire des analyses descriptives pour répondre à "qu'est-ce qui s'est passé ?" et "pourquoi ?"

• Créer des modèles prédictifs pour estimer des comportements futurs, des risques ou des volumes

4. Communication et collaboration

• Présenter les résultats de façon compréhensible pour des interlocuteurs non techniques

• Travailler avec des experts métier : marketeurs, équipes commerciales, chefs de produit, responsables opérationnels

• Aider les parties prenantes à formuler les bonnes questions et à définir les bons indicateurs avant de plonger dans les solutions

Les métiers de la data

Il existe beaucoup de rôles de niche (développeur BI, analytics engineer, ML engineer, data product manager, etc.), mais la majorité des postes junior et intermédiaires se répartissent en trois grandes catégories.

1. Data analyst

Le data analyst explore les données, construit des rapports et aide les équipes à prendre des décisions.

Missions typiques :

• Créer des dashboards et des rapports récurrents (hebdomadaires, mensuels, trimestriels)

• Nettoyer et transformer les données brutes pour les rendre exploitables

• Construire et suivre des KPIs

• Répondre à des questions ad hoc : "Quelle campagne a généré le trafic le plus qualifié ?" ou "Où perd-on les utilisateurs dans le funnel ?"

Outils principaux : SQL, tableurs (Excel, Google Sheets), outils BI (Tableau, Power BI, Looker...), parfois Python ou R pour des analyses plus avancées.

2. Data engineer

Le data engineer construit l'infrastructure et les pipelines de données qui rendent les données fiables et accessibles aux autres (analystes, data scientists, équipes métier).

Missions typiques :

• Concevoir et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT) depuis les systèmes sources jusqu'aux entrepôts ou lacs de données

• Construire et optimiser des modèles et tables de données pour l'analytique

• Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données

• Gérer le stockage et le traitement dans le cloud (AWS, Azure, GCP)

Outils principaux : Python, Java ou Scala, SQL sur data warehouses, outils d'orchestration (Airflow, dbt...), services cloud (BigQuery, Redshift, Snowflake, S3...).

3. Data scientist

Le data scientist utilise la statistique et le machine learning pour construire des modèles prédictifs et des produits data.

Missions typiques :

• Analyser les données en profondeur pour comprendre les comportements et les tendances

• Construire des modèles de prédiction (churn, conversion, prévision de la demande, systèmes de recommandation)

• Mener des expériences (A/B tests) pour mesurer l'impact des changements

• Communiquer les résultats et les limites des modèles aux parties prenantes

Outils principaux : Python ou R (avec des bibliothèques comme pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), SQL pour l'extraction de données, notebooks (Jupyter, Google Colab), outils de suivi d'expériences et de cycle de vie ML dans les environnements plus avancés.

Pas sûr(e) de savoir quel rôle vous correspond ? Voici un comparatif rapide.

Une carrière dans la data : pourquoi, quand et comment

Pourquoi les métiers de la data sont en forte demande

Les métiers de la donnée existent dans presque tous les secteurs : tech, banque, e-commerce, santé, industrie, secteur public, startups. Plusieurs raisons expliquent cette demande soutenue :

• Les entreprises collectent plus de données que jamais (tracking web, apps, IoT, CRM, ERP...).

• Les directions veulent des décisions appuyées sur des métriques plutôt que sur l'intuition.

• L'IA et le machine learning nécessitent des données propres, bien structurées, et des personnes qui savent les exploiter.

• Les exigences réglementaires (lois sur la vie privée notamment) poussent les organisations à gérer leurs données de façon plus professionnelle.

Pour vous, cette demande se traduit par de nombreuses offres d'emploi à différents niveaux de séniorité, dans des environnements variés (startups, scale-ups, grands groupes, conseil, full remote), avec une progression salariale réelle et des opportunités claires de spécialisation ou d'évolution vers le management.

Les compétences nécessaires pour une carrière dans la data

1. Fondamentaux techniques

SQL est incontournable pour interroger les données dans la quasi-totalité des entreprises ; même les rôles peu techniques en demandent les bases. Côté programmation, Python est le langage le plus répandu dans les métiers de la donnée, mais R reste courant dans les environnements à forte composante statistique.

Les tableurs aussi : malgré l'émergence d'outils plus avancés, Excel et Google Sheets restent des instruments du quotidien. Et la visualisation de données est une compétence à part entière : un professionnel de la donnée doit savoir créer des graphiques et des dashboards clairs qui mettent en lumière les bonnes informations.

2. Pensée analytique et statistique

Travailler dans la data suppose une bonne compréhension des statistiques descriptives (moyenne, médiane, variance, distributions), des intervalles de confiance, des tests d'hypothèses, et de la distinction entre corrélation et causalité. Cela implique aussi la capacité à décomposer des questions business vagues en problèmes mesurables.

3. Compétences métier et communication

Les professionnels de la donnée doivent comprendre les processus business et la façon dont l'entreprise génère de la valeur. Ils ont aussi besoin de solides compétences en communication pour expliquer des concepts complexes en langage accessible, et savoir faire du data storytelling : aller au-delà des graphiques pour construire un récit et des recommandations.

4. Connaissance des outils et de l'écosystème

La maîtrise des outils BI (Power BI, Tableau, Looker, Metabase...) est généralement attendue. Pour les profils plus avancés, la connaissance des data warehouses, des outils big data et des plateformes cloud devient nécessaire.

Formation et parcours : qui peut travailler dans la data ?

L'un des avantages des métiers de la donnée, c'est qu'il n'existe pas de parcours unique. Les profils viennent d'horizons très variés :

• Diplômes universitaires en informatique, statistiques, mathématiques, ingénierie ou économie

• Profils d'écoles de commerce ayant acquis des compétences techniques en cours de route

• Reconversions depuis le marketing, la finance, les opérations, ou même les sciences humaines et sociales

• Profils autodidactes ou issus de bootcamps avec des portfolios solides

Ce qui compte, c'est de :

• Montrer de vrais projets (pas seulement des certifications) sur GitHub ou un site portfolio

• Démontrer une aisance avec la manipulation de données et la résolution de problèmes

• Adapter son parcours au rôle visé : plus de statistiques pour les data scientists, plus d'ingénierie pour les data engineers, plus de compréhension métier pour les analystes

Comment choisir entre les différents rôles

Choisissez le rôle de data analyst si...

• Vous aimez travailler au plus près du business et répondre à des questions concrètes.

• Vous aimez construire des dashboards et des rapports pour des décideurs.

• Vous êtes à l'aise avec les chiffres mais ne souhaitez pas forcément plonger dans le développement logiciel ou le machine learning de recherche.

• Vous cherchez un rôle souvent plus accessible aux personnes en reconversion ou aux débutants.

Choisissez le rôle de data engineer si...

• Vous préférez construire des systèmes et des outils que d'autres utiliseront.

• Vous aimez résoudre des défis techniques autour de la performance, de la scalabilité et de la fiabilité.

• Vous aimez coder et réfléchir à l'architecture, aux pipelines et aux bases de données.

• Vous voulez être la personne qui garantit que les données sont propres, bien structurées et faciles d'accès.

Choisissez le rôle de data scientist si...

• Vous vous intéressez aux statistiques, à l'expérimentation et au machine learning.

• Vous aimez construire des modèles et tester des hypothèses.

• Vous êtes à l'aise avec des concepts mathématiques plus avancés et souhaitez travailler sur de l'analytique avancée ou de l'IA.

• Vous voulez contribuer à des fonctionnalités produit basées sur la donnée (recommandation, personnalisation, scoring...).

Comment se lancer dans la data

Clarifiez votre cible

Lisez les descriptions des rôles de data analyst, data engineer et data scientist pour identifier celui qui correspond le mieux à vos intérêts et à votre profil.

Apprenez les compétences de base

Commencez par SQL, la manipulation de données de base (tableurs ou Python) et les statistiques fondamentales. Ajoutez ensuite les compétences spécifiques à votre rôle cible.

Construisez un portfolio

Créez des projets concrets avec des jeux de données publics : dashboards, petits pipelines, modèles de prédiction simples ou analyses liées à votre secteur d'intérêt.

Mettez votre travail en valeur

Publiez votre code sur GitHub, partagez des études de cas sur un blog ou LinkedIn, et incluez des captures de vos dashboards ou résultats.

Développez votre réseau et postulez

Entrez en contact avec des professionnels des rôles qui vous intéressent, rejoignez des communautés en ligne, participez à des meetups ou des webinaires, et commencez à postuler à des stages, des postes juniors ou des programmes d'alternance.

Itérez et spécialisez-vous

Après votre premier poste, identifiez ce qui vous plaît le plus (analytique, ingénierie, ML, produit...) et approfondissez cette spécialisation.

Et si votre prochaine aventure data était chez Agilytic ? Découvrez nos postes ouverts ici.