Les métiers de la Data ont le vent en poupe !

Machine Learning Engineer : un métier très polyvalent

Nous arrivons à un moment où le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est de plus en plus utilisé par les entreprises de tous les secteurs. Ce modèle est arrivé à maturité dans beaucoup de domaines, et il faut donc des ingénieurs qualifiés pour s'en occuper. 

L'ingénieure en Machine Learning est donc un programmateur informatique qui crée des programmes destinés aux machines afin qu'elles effectuent des tâches sans être spécifiquement programmées à cet effet. Mais son rôle ne s'arrête pas là ! Il doit optimiser, déployer et maintenir les algorithmes développés par le Data Scientist, en utilisant les données préparées par le Data Engineer. Il doit être aussi capable d'industrialiser les modèles d'IA : une phase qui s'anticipe dès la conception. De plus, il devra être en mesure de gérer le cycle de vie des modèles et des données, en réussissant à les faire vivre dans le temps en les faisant évoluent face aux perpétuelles contraintes et changements.

Data Analyst : le nouvel allier des managers 

Profil très recherché par les employeurs, le Data Analyst a pour mission de créer des rapports, aussi appelés reporting. Ces derniers sont destinés aux différents services de l'entreprise et ont pour but de faciliter la prise de décision des managers.

Le Data Analyst doit savoir analyser et traiter des données grâce à des langages de programmation tels que R, SQL ou HIVE. La maîtrise de ces langages de programmation lui permettra de commencer à traiter les bases de données brutes. Afin de produire des reporting, il doit également savoir maîtriser des outils spécifiques, tels que SAS, Tableau, Microsoft Power BI ou encore Oracle. Ces outils sont enseignés à l'IA School, à travers des formations en Bachelor et Mastère. 

Enfin, le Data Analyst doit être en mesure d'identifier les axes d'amélioration à résoudre grâce aux données recueillies. Il doit être un bon communicant pour pouvoir fournir des informations de façon précise et détaillée aux décideurs.

Data Scientist : le couteau-suisse de l'entreprise 

Le Data Scientist exerce tout un éventail de tâches au sein de sa fonction. Il peut par exemple intervenir auprès du service commercial dans la rédaction de propositions commerciales, ou encore avec le pôle expérience client, lors de la livraison des projets. 

Sa double compétence en Intelligence Artificielle & Management lui permet de toucher à différents métiers. En bref, le Data Scientist analyse des données croisées pour identifier des tendances et faire des prédictions.