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11 août 2022

Devenir devenir data miner : fiche métier, rôle, compétences, études, salaire et évolution. avec l’IA School

Les data miners sont des personnes qui aident les organisations à donner un sens aux données qu’elles possèdent. Ils travaillent dans tous les secteurs et plus particulièrement dans ceux de la finance, de l’assurance et des soins de santé. Les professionnels du data mining utilisent leurs connaissances des statistiques et des méthodes analytiques pour extraire des modèles à partir d’ensembles de données massifs. Ils savent comment analyser de grandes quantités de data sans perdre leur objectivité.

Définition et rôle du métier de data miner

Le métier de Data Miner (ou explorateur de données) est un métier très important. Le profil du data miner est le suivant :

  • Les data miners sont responsables du nettoyage, de la préparation et de l’intégration des données. Ils s’assurent que toutes les informations sont disponibles pour être traitées par d’autres départements de leur entreprise ou organisation.
  • On peut trouver des explorateurs de données dans des domaines tels que la finance, la comptabilité et le marketing. Cependant, de nombreuses entreprises ont également commencé à les utiliser à des fins de recherche pour générer de nouvelles idées sur leurs produits et services.
  • En plus de posséder de solides compétences analytiques, la plupart des bons candidats auront une expérience des langages de programmation SQL (Structured Query Language) ou Python, car cela leur permet de nettoyer toutes les data non structurées qu’ils peuvent rencontrer en travaillant sur des projets.

Pour se qualifier en tant que Data Miner professionnel, il faut des années d’études dans des programmes d’informatique au niveau universitaire avant de pouvoir utiliser des outils logiciels spécialisés comme les scripts R/SAS/Python qui nécessitent une formation approfondie au préalable.

Qu’est-ce que le data mining ?

Le data mining est le processus d’analyse et d’extraction d’informations à partir d’un ensemble de data.

Il connaît de forte évolution au fil des ans en se concentrant tout d’abord sur l’identification de modèles dans les données. Ce qui a conduit à la découverte d’informations utiles dans les affaires, les soins de santé, la médecine et d’autres secteurs. L’objectif était de détecter des modèles pouvant être utilisés pour des analyses ou des prédictions. Les techniques d’exploration de données ont également été appliquées aux statistiques, avec des méthodes telles que l’analyse en grappes pour découvrir des structures cachées dans de vastes ensembles de données de variables numériques ; il peut en résulter de nouvelles connaissances scientifiques sur le monde observable (par exemple, la découverte de grappes dans les réseaux sociaux) ou un autre type de connaissances (comme lors de la segmentation du marché).

Ces dernières années, la « science des données  » (la data science) est devenue un terme courant pour désigner des activités plus générales dans lesquelles de grandes quantités de données sont collectées et analysées (par exemple, l’analyse marketing). Toutefois, certains considèrent encore ces activités comme une simple extension ou spécialisation des systèmes traditionnels de gestion de bases de données plutôt que comme quelque chose de fondamentalement différent ; selon ce point de vue, ce qui distingue un « scientifique des données » est sa capacité à analyser des quantités massives de données structurées à l’aide d’outils logiciels sophistiqués tels que les requêtes SQL, les langages de programmation statistique comme R ou les cadres Python tels que scikit-learn qui prennent en charge les algorithmes d’apprentissage automatique.

Quelles sont les missions du dataminer ?

De nombreux explorateurs de données ont un rôle d’analyste de données, ce qui signifie qu’ils analysent les informations recueillies par leur entreprise ou leur organisation. Leur travail consiste à traduire les données brutes en informations qui peuvent être facilement comprises et utilisées par les décideurs.

Les Data Miner participent également à la visualisation des données, ce qui signifie qu’ils transforment les informations brutes en graphiques, tableaux et autres représentations visuelles de ce qu’ils ont trouvé dans la base de données.

Certains Data Miner sont chargés d’extraire des éléments d’information spécifiques d’un ensemble plus vaste d’enregistrements, par exemple en trouvant toutes les transactions qui répondent à certains critères (comme les achats effectués au cours des dix dernières minutes).

Data Miner et visualisation de données

Profil pour prétendre au poste de data miner

Les data miners sont ceux qui déterminent quelles data doivent être collectées et comment les analyser afin de trouver des modèles et de répondre à des questions commerciales. Ils sont impliqués dans de nombreux aspects du processus de recherche, notamment :

  • Le profilage des données – obtenir une compréhension des données en examinant leur qualité, leur structure et leur contenu.
  • L’exploration des data – trouver des informations dans des ensembles de données en utilisant des algorithmes avancés qui identifient des modèles ou des tendances dans de grandes quantités de données.
  • le rapportage – la présentation des résultats de l’analyse d’une manière qui peut être comprise par des utilisateurs non techniques.

Les compétences requises pour être data miner.

Pour devenir Data Miner et travailler en tant que tel, il est recommandé de posséder les compétences suivantes :

  • Compétences techniques. Vous devez être capable de manipuler des outils logiciels complexes tels que SQL ou Hadoop. Vous devez également comprendre des concepts mathématiques et statistiques avancés tels que l’analyse de corrélation et la modélisation de régression.
  • Compétences commerciales. Les Data Miner (ou explorateurs de données) doivent avoir une bonne connaissance des processus d’affaires et de leurs applications aux tâches ou problèmes de data mining. Ils doivent savoir comment les entreprises fonctionnent et comment elles peuvent utiliser leurs data pour des activités de business intelligence (c’est-à-dire pour la prise de décision).
  • Compétences en matière de résolution de problèmes. Les Data Miner doivent avoir la capacité de résoudre des problèmes complexes liés à l’analyse de grandes quantités de sources de données structurées et non structurées afin de trouver des modèles qui pourraient les conduire vers des découvertes inconnues par d’autres avant eux ; ils doivent donc analyser d’énormes quantités d’informations stockées dans diverses bases de données sans se perdre dans les détails mais plutôt en se concentrant sur les tendances générales tout en gardant trace de tous les détails pertinents concernant chaque cas particulier qu’ils étudient.
  • Analyse des données. Vous analyserez les data pour en extraire des informations utiles.
  • Modélisation. Vous créerez des modèles qui vous aideront à comprendre le fonctionnement de votre entreprise et ce qui peut l’améliorer.

Quel est le salaire d’un data miner ?

À l’heure actuelle, le salaire moyen d’un Data Miner est d’environ 60 000 euros. Il s’agit d’un bon salaire de départ, qui peut être encore plus élevé si vous avez de l’expérience dans le domaine ou si vous travaillez dans un secteur bien rémunéré. Le salaire moyen dépendra également de votre niveau d’études et de vos années d’expérience.

Le facteur le plus important pour déterminer votre salaire en tant que Data Miner peut être le type d’entreprise pour laquelle vous travaillez : s’il s’agit d’une entreprise de TI ou d’un autre type d’organisation (comme le marketing). S’il s’agit d’une société informatique qui n’a pas d’autres départements comme le marketing, elle devra peut-être payer ses employés plus cher pour pouvoir les garder !

Quelles études et formations pour devenir data miner ?

Pour devenir data miner, plusieurs parcours d’études en Big Data et à l’Intelligence Artificielle  sont possibles :

  • master en informatique, en mathématiques ou en statistiques
  • maîtrise en commerce
  • maîtrise en statistiques
  • master en mathématiques et en informatique : pour les personnes intéressées par les emplois dans le domaine de l’extraction de data.
  • maîtrise en technologies de l’information (TI) : pour les personnes souhaitant se spécialiser davantage sur les aspects techniques de l’emploi, il est recommandé d’étudier l’informatique car ce domaine traite de la manipulation et de la gestion de l’information à l’aide de divers outils tels que les bases de données, les réseaux et les langages de programmation comme C+/ Java, etc.

Les évolutions professionnelles du data miner.

L’extraction de données est une profession en pleine évolution. Les Data Miner doivent rester à la pointe des dernières tendances en matière de technologie et de science des données afin d’être efficaces dans leur travail. Ils doivent également être capables de s’adapter rapidement aux changements dans le secteur, ainsi qu’aux besoins de leurs employeurs. Cela inclut l’apprentissage de nouvelles technologies et méthodes d’analyse des données, ainsi que la mise à jour continue de leur ensemble de compétences analytiques avec de nouvelles techniques ou approches.

L’exploration de données est un travail complexe qui requiert un large éventail de compétences issues de différentes disciplines, notamment des statistiques, des algorithmes d’apprentissage automatique (intelligence artificielle) et des outils de visualisation tels que R ou des bibliothèques Python comme Scikit Learn ou Bokeh Plotting Library, etc. L’objectif de l’exploration de data n’est pas seulement d’extraire des modèles à partir de grands ensembles de données, mais aussi de comprendre ce que ces modèles signifient afin d’aider à prendre de meilleures décisions sur cette base.

L’exploration de données implique de nombreuses disciplines comme les statistiques/les algorithmes d’apprentissage automatique/les outils de visualisation ; il est donc important que toute personne entrant dans ce domaine n’ait pas seulement des connaissances dans une discipline mais comprend aussi comment chacune s’intègre dans le processus global….

Quels sont les secteurs d’activités qui recrutent un data miner ?

En France, l’emploi est actuellement disponible dans les secteurs suivants :

  • Banque
  • Assurance
  • Santé
  • Commerce de détail
  • Télécommunications (opérateurs mobiles, télévision par satellite)
  • Secteur public (services administratifs ou de l’administration centrale)

Le métier d’explorateur de données nécessite de bonnes connaissances en statistiques et en informatique. Cet emploi vous permettra d’appliquer votre expertise dans ce domaine, dans différents secteurs tels que la finance, le marketing, le recrutement ou les ressources humaines. Les Data Miner doivent être capables de travailler en étroite collaboration avec d’autres professionnels et de communiquer leurs résultats de manière efficace afin que toutes les parties concernées comprennent ce qu’elles regardent lorsqu’elles examinent les données sous différents angles.

Découvrez ici les autres types de métiers auxquels prépare l’IA School.

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