Data miner

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Il vous est sûrement déjà arrivé d’entendre les termes data analyst, data scientist et data miner, sans en connaître la signification. Si globalement ces trois métiers concernent tous le traitement de données, ils divergent au niveau de leurs missions respectives. Découvrez quelles sont les missions du data miner !

Data miner : de quoi s'agit-il ?

Le data analyst se concentre principalement sur l’analyse des données. Il les recueille, les traite et les exploite dans le but de faciliter la prise de décision des dirigeants d’une entreprise. Le data scientist, pour sa part, peut être considéré comme le « grand frère » du data analyst. Il traite un plus grand volume de données en provenance de sources diverses. Il se sert de statistiques, mais également des probabilités, des modélisations d’incertitude et d’algorithmes d’apprentissage automatiques dans la réalisation de ces projets.

Le data miner, lui, est un foreur. À l’instar des mineurs dans les mines, il part à la recherche de données encore inconnues ou cachées. Il doit pour cela brasser d’importants volumes de données dispersés sur différentes bases de données relationnelles.

Missions et compétences : que fait le data miner ?

Le data miner est un profil de plus en plus recherché par les entreprises. Effectivement, ses fonctions sont de première importance.

Le data miner est chargé de plusieurs missions impactant la prise de décision :

  • Collecte et extraction des données.

Le data miner rassemble d’importants volumes de données de toute origine (interne ou externe) par le biais d’outils spécifiques. Ces données peuvent concerner les clients, les produits ou encore les concurrents. Par exemple, des informations sur les appréciations des consommateurs vis-à-vis d’un produit permettent de prendre des décisions sur les améliorations à effectuer sur le produit en question.

  • Stockage des données recueillies.

Une fois les données collectées, le data miner les stocke sur les outils et les plateformes concernées. Il peut s’agir du Cloud, de Data Warehouse ou du Big Data lui-même.

    Data miner
    • Nettoyage et tri des données.

    Les informations stockées sont ensuite nettoyées afin de ne garder que celles qui sont utilisables. Cette phase est essentielle, car les données de qualité douteuse risquent de fausser le travail d’analyse et donc d'entraîner des résultats erronés. Une fois bien nettoyées, les données sont triées en fonction de leurs catégories.

    • Analyse des informations.

    Une fois les informations recueillies, stockées, nettoyées et triées, vient l’analyse proprement dite. Le data miner réalise un travail minutieux en vue de dégager des indicateurs à partir des informations qu’il a en sa possession. Jeux d’essais, validation de choix, études de résultats, cette phase passe par plusieurs étapes complexes.

    • Modélisation des résultats.

    Les résultats obtenus doivent être modélisés pour être diffusés auprès des entités concernées (équipe de réalisation, décisionnaires). Là encore, le data miner doit faire preuve d’ingéniosité et de logique pour traduire des données complexes en informations concrètes et intelligibles.

    La complexité et la technicité de la profession exigent une maîtrise des données numériques, des enjeux du Big Data et de l’architecture des différentes bases de données. La maîtrise des outils qui simplifient l’exploration et l’analyse de données est également nécessaire. Le data miner doit être doté d’un grand sens de l’analyse et de l’observation.

     

    Par extension, un profil rigoureux et particulièrement méthodique est recherché. Ce professionnel doit avoir un sens aigu du détail, de l’organisation et une bonne autonomie. Puisqu’il sera amené à expliquer les résultats de son travail d’analyse à des collègues qui ne comprennent pas le sujet dans sa totalité, il doit avoir une excellente capacité de communication et un bon sens de la pédagogie, associés à une bonne qualité d’écoute.

    Quelles formations suivre à Digital Campus pour devenir data analyst ?

    Digital Campus propose un grand nombre de formations sur les métiers du digital. Du post-bac au bac+5, les cursus sont variés pour exceller dans le métier de data miner.

    Le Bachelor

    il s’agit d’une formation de trois ans, destinée aux titulaires d’un baccalauréat. Les trois années se décomposent comme suit : une année de tronc commun pour s’initier aux différents métiers du web, et deux années de spécialisation dans le parcours de votre choix.

    La Prépa Mastère

    cette formation d’une année s’adresse aux détenteurs d’un bac+2 qui souhaitent effectuer un mastère auprès des établissements de Digital Campus.

    Le Mastère

    après l’obtention d’un bac+3, un mastère dispensé en alternance offre la possibilité de se perfectionner dans le domaine de la stratégie digitale. Six parcours de spécialisations sont proposés pour vous aider à devenir un data miner accompli.

    Salaire et possibilités d’évolution du data miner

    En moyenne, le salaire d’un data miner débutant tourne autour de 35 000 et 38 000 € brut par an. Fort de quelques années d’expérience, il pourra prétendre à un salaire de 55 000 € brut annuel. Cette rémunération atteint même les 80 000 € brut par an pour les plus expérimentés.

    Le profil de data miner est encore récent et particulièrement recherché. Ses compétences peuvent être exploitées dans une autre profession, ce qui facilitera les reconversions potentielles après quelques années d’expérience. Il peut par exemple devenir data scientist, ou data officer. Il peut également évoluer en tant que directeur des services d’information ou data security manager.

     

    Poste émergeant aux compétences recherchées, le métier de data miner a un bel avenir devant lui. Ce professionnel est bien rémunéré, avec de belles perspectives d’évolution, tant au niveau salarial que hiérarchique.

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