Ou travaille les data scientist?

Où travaille les data scientist?

Bien qu’il s’agisse d’un métier récent, on retrouve les Data Scientists dans de nombreux secteurs d’activité : finance, informatique, assurance, e-commerce ou encore grande distribution.

Où travailler en tant que Data Analyst?

Bien souvent, le Data Analyst travaille pour un type d’entreprise issue de secteurs d’activités divers où l’analyse de la donnée est créatrice de valeur ajoutée (banque, assurance, e-commerce, industrie automobile…).

Quels sont les métiers de la data?

Quels sont les métiers?

  • Data miner, l’explorateur de données.
  • Data scientist, la star de la data intelligence.
  • Chief data officer, le boss des données.
  • Expert en cybersécurité, le gardien des données.
  • Développeur web, la cheville ouvrière du numérique.

Pourquoi faire de la data science?

Par le biais de l’analyse prédictive, la data science permet de prédire les événements futurs. En règle générale, les données sont utilisées pour créer un modèle mathématique afin de détecter les tendances les plus importantes.

LIRE AUSSI :   Quelle est la forme de la langue italienne?

Pourquoi formation Data Analyst?

1. Parce que data scientist est le métier le plus recherché Non ce n’est pas un titre pompeux, le métier de data scientist est bien le plus convoité en France, tous métiers confondus, selon Glassdoor en 2019. C’est également un poste généralement bien rémunéré puisque le salaire moyen oscille entre 50k€ et 60k€.

Pourquoi recruter un Data Analyst?

La data science offre la possibilité de stimuler la croissance des entreprises par l’utilisation et l’exploitation des données. Les projets de science des données créent des opportunités de création de valeur et peuvent ainsi générer d’importants retours sur investissements.

Quel métier est associé au domaine Big Data?

Pour en savoir plus, consultez notre dossier complet sur les emplois Big Data.

  • Architecte Big Data.
  • Ingénieur Big Data.
  • Ingénieur Data Scientist.
  • Ingénieur Big Data architecte de données.
  • Global data analytics.
  • Ingénieur Big Data Analytics.