6 raisons d’apprendre à manipuler la Data

6 raisons pour lesquelles vous devriez apprendre à manipuler la Data

Apparu il y a quelques années, le buzz word du "Big Data" s'est désacralisé pour devenir omniprésent dans quasiment l'intégralité des entreprises d'aujourd'hui, qu'ils s'agisse d'entreprises technologiques ou non. La numérisation des données clients, la digitalisation des produits et des parcours utilisateurs a libéré l'accès à des données exploitables à différentes fins. Ainsi, peu importe l'entreprise dans laquelle vous travaillez, il y a de fortes chances que vous ayez à un moment ou à un autre été exposé à des problématiques de données. Mais on ne s'improvise pas data analyst, data scientist ou data engineer - il est possible de s'y former à n'importe quel âge, mais c'est un véritable investissement qui nécessite du temps. Nous sommes convaincus que le jeu en vaut la chandelle, nous avons donc regroupé ici le top 6 des raisons pour lesquelles vous devriez apprendre à manipuler la donnée !

1 - Cela vous concerne directement

Plus le temps passe plus les scandales liées à l'utilisation frauduleuses de données par des entreprises ou des gouvernements éclatent - la récente RGDP s'est fixé pour objectif de limiter ces abus. Apprendre à utiliser la data, c'est aussi comprendre comment elle peut être utilisée et savoir décider si oui ou non on décide de dévoiler ses informations personnelles. Vous voulez savoir tout ce que Facebook ou Google peuvent faire avec vos données perso ? Vous voulez savoir à qui faire confiance ? Formez-vous et vous saurez déchiffrer les termes et conditions de ces sites, et vous pourrez même aller vous balader vous-même dans leur code pour comprendre par où tout cela passe.  

2 - C'est une fonction centrale dans les boîtes

Les professionnels de la data ont une position ultra privilégiée dans les entreprises. C'est eux qui vont sortir, trier et analyser cette donnée afin qu'elle serve de base à n'importe quelle prise de décision. Avoir un poste dans la data c'est donc être amené à travailler avec la direction et les différents métiers sur des problématiques très variées et critiques pour les entreprises. Plus de responsabilités, moins d'ennui !  

3 - On cherche de plus en plus d'analystes et d'ingénieurs de la donnée

Le magazine Forbes a classé les compétences en Intelligence Artificielle et en data sciences en 1ère et en 3ème position de son classement des skills tech les plus demandés en 2018 par les entreprises. Sans compter les compétences en analytics qui figurent aussi dans ce classement. Un rapide tour sur Welcome to the Jungle et vous verrez près de 3000 offres d'emplois concernent la data. Et la salaire moyen des data analysts à Paris, selon Glassdoor, se situe entre 40 et 50 k€ par an. Un situation somme toute plutôt agréable.  

4 - Si vous travaillez déjà dans la tech, ça vous servira forcément

Vous n'avez pas envie de changer de métier ? Compréhensible. Mais il y a de fortes chances que des compétences en data analyse vous soient utiles dans votre métier actuel. En marketing, en product management, en business development... Comme on le disait plus haut, les décisions pour chacun de ces départements passent par le département data. Si vous avec vous-même des compétences là-dedans, vous pourrez au mieux sortir et/ou analyser vous-même les données qui vous serviront à mener à bien vos projets, au pire communiquer de manière plus efficace avec les data specialists. Dans tous les cas, vous gagnerez un temps fou.  

5 - Vous allez apprendre à coder

Le langage de programmation de prédilection de la data science/analyse ? Python. Maîtriser les bases de Python est relativement aisé car sa syntaxe est simple. Il n'en demeure pas moins que vous pourrez grâce à Python rédiger vous-même des scripts qui vont piocher des données dans un set, les organiser, les interpréter. Apprendre un langage de programmation est en soi passionnant (c'est finalement comme apprendre un nouvelle langue), et une fois celui-ci apprit, les autres vous paraîtront bien plus aisés à appréhender. En apprenant à coder, vous aurez aussi la satisfaction d'être capable de produire et de créer quelque chose par vous-même de A à Z. Un moyen s'il en est d'être encore plus épanoui dans son travail.

6 - Ce n'est pas seulement un métier de geek : ça fait appel aussi à votre créativité !

Il est vrai que quand on évoque MySQL, le machine Learning ou d'autres outils et méthodologies liées à la data, l'aspect créativité peut paraitre assez éloigné. Mais détrompez-vous : un des enjeux majeurs des métiers liés à la data consiste à la rendre accessible au plus grand nombre, au sein d'une entreprise ou même au monde extérieur. Toute cette partie appelée "data visualization" peut donc faire à la corde créative en vous, et de superbes exemples ont déjà vu le jour : la journée type d'un américain, la routine journalière des personnes les plus créatives au monde, l'analyse des languages les plus parlés dans le monde aujourd'hui, ou encore la représentation de l'infiniment petit à l'infiniment grand. Le sujet vous intéresse ?Notre partenaire Ironhack vient de lancer son 1er bootcamp en data analyse. 9 semaines pour devenir data analyst et démystifier le sujet de la donnée ! Toutes les informations ici. Edgar People - Cabinet de Recrutement Digital