Ingénieur diplômé de l'école nationale supérieure des sciences applicatives et du risque (ENSAR) spécialité science de la donnée

Avec l’avènement du numérique, bon nombre d’organisations ont passé le cap de la digitalisation. Elles disposent désormais d’une quantité de données à valoriser en informations probantes pour accompagner les décisions stratégiques.

Les secteurs les plus prometteurs et qui embauchent des ingénieurs en science de la donnée sont les institutions financières, les banques et les assurances, les industriels, le commerce et la distribution notamment. Bien évidemment, cette liste est loin d’être exhaustive ; toute entreprise qui possède une base de données a besoin au moins d’un ingénieur en science de la donnée pour traiter et gérer ses informations. Ces éléments s’ajoutent à ceux perçus et exprimés par une importante majorité des entreprises et organismes publics installés sur les territoires de l’université de Poitiers.

Les activités visées par l'ingénieur en science de la donnée requièrent des compétences spécifiques couvrant la maitrise et la sécurité de bases de données, la capacité de modélisation ou de simulation, le recours à des logiciels spécifiques calculatoires d’une part et, la prise en compte de forts enjeux sociétaux d’autre part (respect de la RGPD, règle de déontologie et d'éthique de l'ingénieur, minimisation de l'empreinte carbone des bases de données et des calculs statistiques…). En effet, rattaché à une direction métier au sein des directions opérationnelles (marketing, finance, contrôle de gestion, commerciale...), la valeur de l'ingénieur en science de la donnée se trouve dans la jonction entre ses capacités à préparer et à sécuriser les données, à les exploiter en autonomie et de manière éthique, et sa connaissance fonctionnelle des besoins des métiers.

Les compétences spécifiques attestées d'un ingénieur en science de la donnée se décline alors en 4 types de compétences :

• Mener des analyses opérationnelles métiers : Compréhension des besoins data des métiers ; Exploration des données ; Exploitation métiers des données : analyses de données, modélisation statistique, calculs d’indicateurs ; Réalisation d’études métiers sur les données : dashboard, rapport, présentation, PoC.
• Préparer les données : Collecte des données : ingestion et stockage normalisé des données souvent issues de différentes sources ; Exploitation des données : audit, mesure et amélioration continue de la qualité et de la sécurité des données, définition des référentiels de données (documentation), octroi des habilitations pour l’accès aux données ; Application de traitement : protection des données personnelles ou sensibles (minimisation, pseudonymisation, agrégation, etc.), définition des règles de suivi et de calculs des indicateurs.
• Valoriser les données et les analyses : Présentation des données : datavisualisation ; Partage des résultats et analyses à différents interlocuteurs : métier, direction, utilisateurs ; Communication des résultats : data storytelling.
• Participer aux projets de développement des usages dans l’entreprise : Identification des cas d’usage pour son métier ; Participation aux projets data de l’entreprise par l’apport de la vision métier et des données afférentes.

Secteurs d’activités :

Tous secteurs d'activités "data driven" (dont l'activité peut être pilotée par les datas), notamment dans les secteurs financiers (banque, assurance...), manufacturiers et commerciaux

Type d'emplois accessibles :

• Ingénieur en science de la donnée
• Data Analyst
• Statisticien
• Chargé d’études statistiques
• Business Analyst
• Data Consultant
• Data Engineer
• Data Owner