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Science des données, Intelligence Artificielle, ingénierie du Big Data : quels sont les débouchés ?

La science des données, l’Intelligence Artificielle et l’ingénierie du Big Data sont des filières offrant de nombreux débouchés professionnels. L’expansion du net, des objets connectés, du e-commerce et des réseaux sociaux engendre un volume important de données à disposition et un besoin d’automatisation des procédés. De ce fait, la demande de spécialistes en la matière est constamment en hausse. Les entreprises issues de tout secteur, quelle que soit leur taille, ont toutes en leur possession des données sur leurs clientèles, mais aussi sur le marché en général ou même sur la concurrence. Après leur analyse, ces informations peuvent devenir des aides considérables dans leur stratégie de développement. C’est ainsi qu’une variété de nouveaux métiers liés à cette discipline font leur apparition, attirant toujours plus d’étudiants vers une voie pleine d’avenir.

L’émergence de la science des données, de l’Intelligence Artificielle et du Big Data

L’Intelligence Artificielle et le Big Data sont en passe de révolutionner les métiers de demain, faisant ainsi émerger de nouveaux profils professionnels. Les sociétés de consommation actuelles nécessitent de réaliser des inventaires des stocks existants pour en avoir par la suite une meilleure gestion et savoir en quoi consistent ces renseignements, quelle est leur vitesse de roulement, etc. C’est ainsi que des technologies de gestion de bases de données ont vu le jour et connaissent un succès grandissant. D’ailleurs, quasiment toutes les entreprises se sont dorénavant lancées dans la collecte de données massives, puis dans leur échange avec d’autres sociétés.

L’Intelligence Artificielle, dont la gestion des données issues du Big Data en permet l’application, va profondément modifier certaines professions. L’automatisation des processus va certes entraîner avec elle la disparition de certains emplois exercés par les hommes, mais aussi créer un besoin d’experts, capables de concevoir, programmer et entretenir les machines.

Étant pluridisciplinaire, la Data science ou science des données repose, quant à elle, sur des outils mathématiques, d’informatique et de statistiques. Les données brutes recueillies sont étudiées et transformées en informations ayant pour but de résoudre des problèmes analytiques et d’aider les entreprises et organisations dans leur stratégie et leur développement. L’étude faite ne concerne pas seulement le produit, mais aussi la clientèle. Il est en effet  possible de connaître non seulement le profil de consommation d’un individu, mais aussi celui d’un groupe, d’une ville ou d’un pays. Les renseignements collectés peuvent, par la suite, être utilisés à des fins commerciales.

Voici un exemple : sur un nombre donné d’acheteurs d’un produit, il peut être intéressant de voir combien ont choisi telle ou telle option en segmentant les réponses par âge, domicile, niveau de vie, etc. Tout peut être mesuré, organisé et enregistré, afin d’avoir un résultat exploitable. Le Big Data peut être défini comme étant l’énergie à la source de la transformation numérique. Les compétences d’ingénieurs qualifiés, étant capables d’utiliser cette catégorie de technologies, sont sans surprise, vivement prisées dans le secteur professionnel.

La science des données, de l’Intelligence Artificielle et du Big Data: les débouchés

Les débouchés des secteurs de la science des données, de l’Intelligence Artificielle et du Big Data sont nombreux et en constante évolution. Des métiers apparaissent tous les jours afin de répondre aux attentes constantes du secteur, il est donc difficile de citer l’ensemble des professions réalisables.

Cependant, il est par exemple possible de faire carrière en tant que Chatbot Master, Data Analyst, Data Architect, Data Scientist, Data Designer, Data Engineer, Chief Data Officer, chef de projet informatique, etc.

Une bonne maîtrise de l’environnement informatique et des outils permettant de faire des statistiques est requise. D’autre part, des experts de la sécurité informatique sont aussi recherchés, car ils s’assureront de la fiabilité de la protection.

Quant aux embauches, elles peuvent être faites dans de grands groupes, comme des banques, des assurances, des cabinets d’audit conseils, des industries, mais aussi dans le secteur de la défense, du web (Data Centers, fournisseurs d’accès à internet, hébergeurs…).

Devenir Data Analyst

Data ScienceTech Institute (DSTI) vous propose une formation intensive qui vous donnera toutes les compétences requises pour devenir Data Analyst. Les techniques et outils nécessaires pour livrer des rapports d’analyse n’auront plus aucun secret pour vous. Vous apprendrez ainsi à :

  • développer votre esprit de synthèse ;
  • rédiger des rapports précis et exploitables ;
  • utiliser les logiciels adaptés à l’analyse et la visualisation de données ;
  • vous accoutumer au traitement de projets informatiques et à la législation en vigueur, etc.

Le salaire d’un Data Analyst intermédiaire varie entre 45 000 € et 55 000 € annuels.

Data Scientist : la formation DSTI

La formation du DSTI vous apportera tous les savoirs nécessaires pour devenir Data Scientist, c’est-à-dire :

  • un savoir-faire en mathématiques lié à la science des données ;
  • une bonne compréhension des algorithmes d’Intelligence Artificielle ;
  • la maîtrise des architectures informatiques et de Big Data ;
  • la gestion de projets informatiques ainsi que des aspects juridiques, tout en laissant une place à une réflexion éthique, etc.

En France, un Data Scientist de niveau intermédiaire a un salaire annuel estimé à environ 60 000€.

La formation DSTI pour devenir Data Engineer

Faites l’acquisition des compétences requises pour explorer l’univers du Big Data, construire des infrastructures de données et de ce fait devenir Data Engineer ou spécialiste de l’ingénierie des données. Autre profession très demandée, ce poste hautement technique demande d’avoir des aptitudes en programmation, mathématiques et informatique. Les objectifs sont les suivants :

  • comprendre l’analyse, la conception et le suivi des architectures informatiques ;
  • savoir réaliser une architecture d’intégration continue ;
  • faire l’exploitation de langages de programmation ;
  • construire et déployer des clusters de données et de calculs, tels que Hadoop ou SPARK, etc.

Le salaire moyen d’un Data Engineer de niveau intermédiaire s’élève à environ 60 000€ par an.

La science des données, l’Intelligence Artificielle et le Big Data : les formations DSTI

DSTI propose trois formations qui sont enregistrées au RNCP de niveau 7 (Master) et délivrées en anglais, dans le secteur de la science de données, de l’Intelligence Artificielle et du Big Data. Ces cursus sont disponibles à temps plein sur l’un des deux campus situés à Sophia-Antipolis et Paris, ou à distance. L’alternance est également possible. Ce rythme vous permet ainsi d’être immergé dans le secteur professionnel qui vous intéresse. Vous allez, par conséquent, acquérir une solide expérience et faciliter votre future insertion. Ce mode d’apprentissage vous donne la possibilité d’apprendre rapidement et efficacement, puisque vous êtes en contact régulier avec des experts en la matière. Vous bénéficiez de conseils concrets et adaptés à diverses situations et gagnez considérablement en autonomie.

Découvrez dès à présent :

  • le Applied MSc in Data Analytics ;
  • le Applied MSc in Data Science & Artificial Intelligence ;
  • le Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence.

Montez en compétences et bénéficiez de cours de qualité qui vous donneront toutes les clés nécessaires pour débuter votre carrière.

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