Si les métiers dans les big data occupent une place de plus en plus importante dans les entreprises, il se dit souvent qu’ils offrent une rémunération intéressante. Mais comme dans tout secteur d’activité, certaines professions payent plus que d’autres. Zoom sur les salaires dans les big data.
On distingue trois principaux types de métiers : les professionnels qui analysent les données, ceux qui les structurent et ceux qui managent leur utilisation. Selon le rôle que tu joueras dans une entreprise qui exploite des données , ta rémunération sera plus ou moins importante. Ingénieur en IA, architecte big data, data manager, data scientist, etc. : l’équipe d’Etudes Tech te présente les salaires en big data en fonction des responsabilités et spécialités de chaque métier.
Big data : le salaire des métiers qui exploitent et analysent les données
Data scientist : le professionnel de la data le mieux rémunéré
Métier aux multiples casquettes stratégiques et opérationnelles, le data scientist a pour mission d’identifier et exploiter des données numériques utiles à la prise de décision d’une entreprise. En plus d’avoir de solides compétences en langages de programmation tels que SQL, Python, Javascript, etc, il est expert dans la science des données. En utilisant le machine learning, il développe des processus et outils informatiques lui permettant de créer de nouvelles données afin d’aider à la prise de décision d’une entreprise.
Grâce à sa polyvalence, le data scientist est un des métiers les mieux payés dans le secteur de la data. Mais comme toutes les professions, sa rémunération dépend principalement de son niveau d’expérience. En France, le salaire d’un data scientist junior est compris entre 40 000€ et 50 000€ brut par an. Après 4 ans d’expérience, son salaire annuel se situe entre 60 000 et 80 000€. brut Un data scientist senior et expérimenté peut facilement gagner entre 100 000€ et 200 000€ brut par an.
A l’étranger, et plus particulièrement aux Etats-Unis, le salaire d’un data scientist varie fortement en fonction du coût de la vie. Il est en moyenne de 96 000$ par an. En Europe, il varie selon les pays mais reste compris entre 35 000€ et 55 000€ par an.
Statisticien : un salaire justifié par une forte expertise en mathématiques
Expert des chiffres, le statisticien joue un rôle clé dans l’interprétation des procédés mathématiques afin d’éclairer la prise de décision d’une entreprise. Pour cela, il collecte et analyse des informations selon un objet d’étude. Sa mission sera ensuite de présenter de manière claire les résultats qui en découlent à son commanditaire afin d’orienter la stratégie mise en place par celui-ci.
En début de carrière, un statisticien peut percevoir entre 20 000€ et 25 000€ par an. En milieu de carrière et après plus de 5 ans d’expérience, son salaire varie entre 40 000€ et 55 000€ par an. A noter qu’il est conseillé de valider un bac+5 pour augmenter ses prétentions salariales à ce type de poste.
Data analyst : le métier d’”entrée de gamme” en big data
Considéré comme le petit frère du data scientist, le data analyst occupe un poste déterminant dans l’analyse des big data. Son rôle consiste à exploiter et analyser une multitude de bases de données internes à l’entreprise afin d’en faire émerger des solutions pour remédier aux problématiques soulevées par la direction. Pour cela, il nettoie puis trie les données récoltées afin de les rendre exploitables. Puis, il les analyse méticuleusement pour orienter les décisions stratégiques de l’entreprise.
Tu l’auras compris, le data analyst a un salaire inférieur à celui du data scientist. Car même si ces deux corps de métier restent assez similaires, le data scientist joue un rôle très différent de celui du data analyst. Son salaire est en moyenne de 30 000€ par an en début de carrière tandis qu’un senior perçoit aux alentours de 35 000€ et 50 000€ par an.
Big data : les salaires des métiers qui structurent les données
Le data architect et son salaire justifié
Considéré comme le maître d’œuvre de la gestion des données numériques, l’architecte big data est responsable de la qualité de l’environnement technique dans lequel les données sont stockées. En s’imprégnant des enjeux métiers de l’entreprise, l’architecte big data a pour mission de créer un environnement technique conforme à ces conditions.
Au vu de la complexité de ce poste, il bénéficie d’un niveau de salaire plus qu’honorable. Un architecte data junior gagne entre 40 000€ et 50 000€ par an tandis que le salaire d’un data architect senior se situe entre 50 000€ et 80 000€ brut par an en France.
Le salaire d’un consultant big data
Le consultant en big data a un profil très similaire à celui de l’architecte big data. Comme lui, il va organiser et synthétiser un ensemble de données pour guider la prise de décision d’une entreprise. Toutefois, et comme son nom l’indique, il intervient dans une entreprise en tant que prestataire externe. Et c’est en cela que le salaire d’un consultant big data se différencie de celui d’un architecte big data. En moyenne, il perçoit entre 45 000€ et 56 000€ brut par an. Selon son niveau d’expérience, ses spécialisations ou encore le secteur d’activité dans lequel il est amené à intervenir, il peut toucher jusqu’à 60 000€ par an.
Big data : les salaires des managers de données
Le salaire du chief data officer, le chef d’orchestre de la stratégie data
Bien plus qu’un simple manager de data, le chief data officer (CDO) joue un rôle central dans la stratégie d’une entreprise. En prenant en compte les besoins des métiers, il oriente considérablement la manière dont les données sont gérées par les différents acteurs en big data : data analyst, data manager, etc. En collaboration permanente avec les responsables de services marketing, RH ou encore financier d’une structure, il suit de A à Z la stratégie data mise en place pour améliorer les performances d’une entreprise.
Face à ce niveau important de responsabilité, le CDO fait partie des métiers de la data les mieux rémunérés. Le salaire d’un(e) chief data officer junior(e) se situe entre 70 000€ et 100 000€ brut par an. Un CDO avec quelques années d’expérience peut facilement toucher entre 100 000€ et 150 000€ par an, voire jusqu’à 250 000€ brut par an pour les seniors.
Le salaire du data manager
Également appelé “gestionnaire de données”, le métier de data manager consiste à organiser l’ensemble des données afin de faciliter leur exploitation. Cette profession a notamment vu le jour en réponse à la montée en quantité fulgurante des données générées par les utilisateurs et les entreprises. En parallèle, il assure la sécurité de celles-ci en les stockant à des endroits stratégiques et opérationnels.
Comme la plupart des métiers de la data, le salaire d’un data manager varie selon son niveau d’études, d’expérience et du secteur d’activité dans lequel il est amené à travailler. En moyenne, un data manager junior perçoit entre 30 000€ et 35 000€ brut par an. Après quelques années d’expérience, sa rémunération stagne entre 40 000 et 55 000€ par an. Les plus expérimentés peuvent toucher jusqu’à 80 000€ par an.
Quel est le salaire d’un data engineer ?
Connu sous le nom d’“ingénieur big data”, le data engineer s’occupe de structurer et croiser une multitude de données afin que celles-ci soient opérationnelles pour ses confrères, le data analyst et le data scientist. Afin de valoriser ces bases de données, il intervient principalement sur leur architecture en bâtissant différentes zones de stockage de données afin qu’elles soient les plus pertinentes possibles.
Au vu de ses responsabilités, le data engineer gagne un salaire confortable. En moyenne, un ingénieur big data junior touche minimum 45 000€ brut par an. Ce dernier tend à croître avec les années d’expérience acquise au fil du temps. Un data engineer expérimenté en France gagne en moyenne 60 000€ brut par an.
Quelle école pour faire data scientist ou data engineer ?
Il existe de nombreuses écoles qui proposent des programmes de formation en data science et data engineer, qu’il s’agisse de diplômes universitaires ou de programmes de formation professionnelle. Voici quelques exemples d’écoles qui proposent des programmes de formation en data science :
– les écoles de technologie : de nombreuses écoles de technologie, comme l’École polytechnique, l’École Centrale de Lyon ou l’École des Mines de Nantes, proposent des diplômes en data science ;
– les Universités : de nombreuses universités proposent des diplômes en data science, comme la Sorbonne, l’Université Paris-Dauphine ou l’Université de Lyon.
– Écoles de commerce : certaines écoles de commerce, comme HEC Paris ou l’ESSEC, proposent des programmes de formation en data science ;
Il est important de noter que ces exemples ne sont que des suggestions et qu’il existe de nombreuses autres écoles et programmes de formation en data science. Il est recommandé de faire des recherches approfondies sur les différentes options de formation disponibles et de choisir celle qui convient le mieux à vos objectifs professionnels.
Quelle différence entre data engineer et data scientist ?
Les data engineers et les data scientists sont deux métiers différents qui travaillent dans le domaine de la science des données, mais qui ont des responsabilités et des compétences différentes.
De manière générale, les data engineers sont principalement chargés de la conception, de la construction, de l’entretien et de l’optimisation des infrastructures de données. Ils s’assurent que les données sont stockées de manière efficace et que les systèmes de traitement de données fonctionnent correctement. Les data scientists, quant à eux, sont principalement chargés de l’analyse de données et de la découverte de nouvelles insights à partir de ces données. Ils utilisent des outils statistiques et mathématiques pour extraire de la valeur des données et aider les entreprises à prendre de meilleures décisions.
En ce qui concerne les compétences, les data engineers ont des compétences en programmation, en gestion de bases de données et en développement de logiciels. Ils sont souvent spécialisés dans un ou plusieurs langages de programmation, comme Python ou Java, et connaissent les concepts de bases de données relationnelles et non relationnelles. Les data scientists, eux, disposent de compétences en statistiques, en mathématiques et en programmation, ainsi que dans l’utilisation de logiciels d’analyse de données, comme R ou Python. Ils sont capables de travailler avec des données volumineuses et de les analyser pour en extraire de la valeur.
Il est important de noter que ces descriptions sont générales et qu’il peut y avoir une certaine overlap entre les compétences et les responsabilités de ces deux métiers. En général, les data engineers sont chargés de la gestion de l’infrastructure de données et les data scientists sont chargés de l’analyse de données, mais il est fréquent que les deux métiers travaillent étroitement ensemble sur des projets de science des données.
