Auteur/autrice : Florian MEILHON

A la banque, chez le médecin ou dans notre voiture, les données (ou DATA) sont partout dans notre quotidien.

La DATA a changé la face de notre monde au cours des dix dernières années. Les nombreux e-mails, SMS que nous partageons, vidéos YouTube que nous regardons font partie des 2,5 quintillions d’octets de données générés quotidiennement à travers le monde.

Avec l’essor des réseaux sociaux, de l’e-commerce et de l’internet des objets (IoT) les entreprises possèdent désormais d’immenses quantités de données liées à leurs clients, à leurs produits, au marché dans son ensemble ou à la concurrence .

Ces données, dès lors qu’elles sont analysées, représentent pour elles une fantastique opportunité pour accélérer leur développement.

Mais sans un moyen efficace d’exploiter les données qu’elles détiennent et continuent de générer, les entreprises ne sont pas en mesure d’accéder à des informations cruciales !

Ainsi, l’un des enjeux majeurs en entreprise se révèle être la formation des employés et le recrutement de nouveaux talents capables d’exploiter cette source d’information.

Le data analyst est l’homme de la situation !

Quel est rôle du data analyst ?

Le data analyst a un rôle clé pour booster la performance de l’entreprise et ses compétences sont très demandées.

Il est en mesure de répondre aux besoins d’innovation des Start-up, PME et ETI des différentes filières économiques

Il peut avoir diverses spécialisations telles que la finance, la santé, les affaires, le marketing ou le commerce électronique.

Le data analyst fait le lien entre la data et les décideurs : il sait donner du sens aux données et en extraire de la valeur pour aider l’entreprise à prendre des décisions stratégiques ou opérationnelles.

Mais ce n’est pas tout : il cherche aussi à identifier de nouvelles sources de data, et à améliorer les processus de collecte, d’analyse et de reporting data. Il travaille ainsi en étroite collaboration avec des programmeurs, des ingénieurs et des chefs de direction pour identifier les opportunités d’amélioration des processus, proposer des modifications du système et concevoir des stratégies de gouvernance des données .

En bref, ses missions consistent à collecter et analyser les données, puis à les transcrire dans des rapports pour la direction indiquant les tendances, les modèles et les prévisions à l’aide de données pertinentes afin que les meilleures décisions commerciales soient prises.

Mais n’est pas data analyst qui veut …

Quelles sont les compétences requises pour être data analyst ?

Un data analyst efficace doit pouvoir allier compétences techniques et leadership.

Ainsi, s’il doit maitriser le langage informatique, avoir de solides connaissances mathématiques et statistiques, des notions générales de business , et une bonne maitrise de l’anglais, il doit également avoir un bon niveau de communication écrite et verbale et des facilités à travailler en équipe.

Sa tâche est variée, puisque l’analyse peut revêtir diverses formes.

Quels sont les différents types d’analyse de données ?

L’analyse des données est divisée en quatre types de base. L’analyse descriptive décrit ce qui s’est passé sur une période donnée. L’analyse diagnostique se concentre davantage sur les raisons pour lesquelles quelque chose s’est passé. L’analyse prédictive se déplace vers ce qui va probablement se passer à court terme. Enfin, l’analyse prescriptive suggère un plan d’action.

L’objectif recherché par l’entreprise est, pour l’essentiel, de mieux connaître le profil des consommateurs ou de ses clients et pouvoir ainsi proposer des produits ou services toujours plus adaptés à leurs besoins.     

Il serait donc bien dommage pour elle de se passer des services d’un data analyst …

Qui utilise l’analyse de données ?

Potentiellement :  toute entreprise, quelle que soit sa taille ou son secteur d’activité !

Multinationale , ETI, PME ou Start up , les défis à relever sont nombreux dans à peu près tous les domaines :

1.Banques et valeurs mobilières (détection des fraudes à la carte, visibilité des transaction …)

2. Communications, médias et divertissement (analyse des informations sur les consommateurs, création de contenu pour publics ciblés comme SPOTIFY …)

3. Fournisseurs de soins de santé (prescriptions de soins adaptés suivant âge des patients, antécédents, conditions de vie … détection de maladies ou suivi de leur propagation …)

4. L’Éducation (mesure de la performance des enseignants en fonction du nombre d’élèves, de la matière enseignée ; progression globale des étudiants…)

5. Manufacturing et ressources naturelles (interprétation sismique, ou données géospatiales pour la recherche de ressources naturelles par exemple)

6. Le secteur de l’assurance (tarification sur mesure, gestion des sinistres…)

7. Commerce de détail et de gros ( détaillants, grossistes ou commerçants en ligne cherchent à analyser les données récoltées relatives à la fidélité des clients, l’analyse des stocks, la réduction de la fraude…)

8. Transport (planification d’itinéraires pour économiser temps et carburant, contrôle du trafic, systèmes de transports intelligents…)

9. Le secteur militaire (collecte de renseignements militaires , réceptions d’informations en temps réel et choix de la tactique à adopter etc…)

Les organisations de tous les secteurs dépendent de plus en plus des données pour prendre des décisions commerciales critiques telles que les produits à fabriquer, les marchés à pénétrer, les investissements à réaliser ou les clients à cibler, la réduction des coûts. Ils utilisent également des données pour identifier les points faibles de l’entreprise qui doivent être corrigés.

Une étude du cabinet McKinsey, réalisée auprès de 400 grands groupes internationaux, montre, que les entreprises axant leur stratégie sur l’analyse des données sont 23 fois plus performantes en termes d’acquisition de nouveaux clients et 21 fois plus efficaces pour faire migrer les clients vers des segments de marché plus profitables.

En d’autres termes…la présence d’un data analyst au sein de l’entreprise est pour elle gage de succès !

Quelles sont les principales entreprises qui embauchent des data analysts ?

Les plus grandes multinationales comme Amazon, Netflix, Google, Intuit, Facebook, Apple, CISCO Systems embauchent des Data analysts, de même que des géants financiers comme Paypal ou  Barclays et ce,  dans le monde entier.

En France ou à l’international, des milliers de postes sont à pourvoir, car toutes les industries ont aujourd’hui recours à l’analyse des données.

Le data analyst a un rôle déterminant dans le développement de l’entreprise, à qui il délivre des informations stratégiques. C’est pourquoi son salaire peut être particulièrement élevé…

Quel est le salaire d’un data analyst et quelles sont ses perspectives de carrière ?

L’expérience, les compétences, les responsabilités confiées, ou encore la localisation géographique de l’entreprise ont une influence certaine sur sa rémunération .

Le salaire d’un data analyst débutant oscille entre 35 K€ et 38 K€. Après 4 ans d’expérience, il peut atteindre 45 à 55 K€.

Après une expérience significative, le data analyst peut évoluer vers les fonctions plus élevées de data scientist .

Les métiers de la data se développent à grande vitesse, si bien que les distinctions entre ces 2 fonctions ne sont pas toujours très claires.

Le data analyst cherche surtout à répondre à des questions précises soulevées par l’entreprise. Il épluche la data ! Il a une casquette à la fois tech et business.

Le data scientist lui, agrège des données pour créer des modèles prédictifs, des algorithmes et ainsi prendre des décisions basées sur des schémas statistiques. Il peut être perçu comme une forme plus avancée du Data Analyst car il dispose d’une liberté accrue, et doit faire preuve d’une créativité et d’une expertise technique supérieures.

Le salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, s’établit à partir de 50 K€ à 60 K€.

N’attendez plus et optez pour la formation de data analyst !

Alors vous l’aurez compris, le data analyst est bien un véritable booster de performances !

Il sait réorganiser les données dans un format lisible pour les décideurs, évaluer et comparer les performances commerciales dans le temps, poser un diagnostic, établir une prédiction.

C’est bien l’analyse des données qui permet aux dirigeants de prendre des décisions de gestion majeures et adapter sans cesse leurs produits et services aux besoins de ses clients.

Malgré des investissements souvent élevés dans le digital, la plupart des entreprises ne savent pas encore tirer parti de leurs données.

Tout est à faire dans le domaine de la data alors n’attendez plus, et sachez prendre le tournant de l’analyse !

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Les métiers de Data Scientist et Data Analyst comptent parmi les plus en vogue et ont en commun d’explorer et d’interpréter cet ensemble de données gigantesques que l’on appelle le « Big Data »

Leur objectif : donner du sens à ces données et en extraire de la valeur pour aider l’entreprise à prendre des décisions stratégiques ou opérationnelles.

C’est cette forme de « créativité » qui distingue le Data Analyst et le Data Scientist du pur statisticien : ils sont capables d’imaginer de nouveaux modèles d’analyse pour traiter des données brutes et hétérogènes qui ne peuvent pas être analysées à l’aide d’outils classiques.

Les métiers de la data se développent à grande vitesse, si bien que les distinctions entre ces 2 fonctions ne sont pas toujours très claires et ces deux rôles sont souvent confondus à tort.

 Il existe certes d’importantes différences entre Data Analyst et Data Scientist mais ces deux profils spécialisés n’en sont pas moins complémentaires. Voici un comparatif complet entre ces deux métiers du Big Data, en termes de rôle, compétences, salaire, formations, etc.

I) Définitions :

A ) Le Data Analyst : l’ interprète et le créateur de valeur pour l’entreprise grâce à la Data

Le Data Analyst est souvent comparé à un détective qui opère dans le domaine de la data.

Il est chargé d’examiner les données et de les vérifier pour voir si elles aideront à répondre aux questions commerciales pour lesquelles elles ont été collectées.

Le Data Analyst est un expert de la donnée. Mais, contrairement au Data Scientist, le Data Analyst va travailler sur des données déjà extraites et segmentées. En les analysant, il va tenter de les comprendre et de répondre aux questions que son entreprise lui a posées. Le Data Analyst va s’appuyer sur différents types de données pour proposer une solution à ses supérieurs ou son client. Il est à mi-chemin entre la technique et le marketing.

B) Le Data Scientist , statisticien et programmeur de modèles algorithmiques

On dit des Data Scientists qu’ils sont aussi rares que les licornes, et on les qualifie souvent de « rockstar du Big data ».

A l’instar du Data Analyst qui n’inspecte généralement qu’une seule source de données via un modèle défini, le Data Scientist travaille lui sur un ensemble de données non définies.

Professionnel de l’extraction de données, il est à la fois statisticien, programmeur, mathématicien et a une vision marketing très marquée. Le Data Scientist va développer des modèles de prédiction pour aider à la prise de décision stratégique de la part de ses supérieurs. Grâce à son travail, l’entreprise va pouvoir définir des tendances et développer des produits ou services en fonction de ses modélisations. Ses missions ne se limitent pas à la conception de méthodes d’analyses. Le Data Scientist est également responsable des questions de stockage de données et de leur utilisation.

II)  La différence en termes de compétences (skills)  

Les rôles de Data Analyst et Data Scientist requièrent tous deux des compétences en mathématiques et en ingénierie logicielle, une compréhension des algorithmes et un talent de communication.

Cela étant, le Data Scientist a un spectre de compétences plus important que le Data Analyst.

A) Le data Analyst

Polyvalent et flexible, le Data Analyst peut s’exprimer dans divers domaines et doit :

Disposer de compétences avancées en statistiques et en mathématiques.

Maîtriser les langages de programmation Python, R, SQL, HTML et JavaScript. Il utilise aussi les outils de tableurs comme Excel, et les outils de Data visualisation.

Être capable de travailler avec des bases de données relationnelles et structurées et d’effectuer divers types de requêtes, avec le langage SQL, par exemple.

Avoir une capacité d’analyse et un esprit critique pour interroger en profondeur les données.

Avoir un bon niveau de communication écrite et verbale (talent narratif) et des facilités à travailler en équipe. Sa curiosité intellectuelle et scientifique lui permet de raconter une histoire à partir des données.

B) Le Data Scientist

De son côté, le Data Scientist possède toutes les capacités de l’analyste en termes de modélisation, d’analyse, de mathématiques, de statistiques et d’informatique. Il possède toutefois des compétences supplémentaires.

En plus des langages exploités par l’analyste, le scientifique utilise SAS, MatLab, Pig, Hive et Scala. Il doit pouvoir en outre :

Exploiter les frameworks de calcul distribué comme Hadoop et dispose de précieuses compétences en Machine Learning.

Savoir réaliser des analyses avancées de données structurées et non structurées.

Posséder de solides connaissances dans les langages de programmation : Python, R, SAS.

Maîtriser les algorithmes et les méthodes statistiques avancées (Machine Learning, AI…).

Pouvoir formuler et exécuter des requêtes SQL dans les bases de données.

Être familiarisé avec les outils utilisés par les Data Engineers.

Avoir une bonne compréhension du monde de l’entreprise pour communiquer de manière compréhensible les conclusions d’analyses de données complexes via des outils de Data Visualisation ou par des développements ad hoc.

Le Data Scientist communique ses découvertes aux équipes informatiques et aux dirigeants de l’entreprise grâce à la Dataviz. Il est capable d’influencer la manière dont une entreprise relève les défis auxquels elle fait face.

III) La différence en termes de missions et responsabilités

En général, le travail quotidien d’un Data Analyst peut consister à comprendre ce qui s’est passé, par exemple pourquoi les ventes ont chuté ou à créer des tableaux de bord qui soutiennent les indicateurs clés de performance d’une entreprise, alors que le Data Scientist est plus préoccupé par ce qui va se passer ou ce qui pourrait se passer, en utilisant des techniques de modélisation des données et des logiciels, comme Spark.

A) Le data Analyst

Ses missions consistent à collecter et analyser les données, puis à les transcrire dans des rapports pour la direction indiquant les tendances, les modèles et les prévisions à l’aide de données pertinentes afin que les meilleures décisions commerciales soient prises.

Plus précisément le Data Analyst doit pouvoir :

Analyser la donnée structurée fournie par le Data Engineer ou le Data Scientist.

Requêter, manipuler, filtrer, préparer la donnée pour établir des rapports d’analyses.

Appliquer des méthodes statistiques basiques et avancées sur les données.

Définir les KPIs, les métriques, les dimensions, les angles d’analyses en coordination avec les équipes métiers.

Représenter visuellement les données pour faciliter leur accessibilité.

Déduire et présenter des actions concrètes à mettre en œuvre pour tirer parti des enseignements de la donnée au niveau de l’entreprise.

Communiquer et présenter les résultats à l’équipe dirigeante.

B) Le Data Scientist

Comme son titre l’indique, le Data Scientist est un scientifique. Il doit donc mener des expériences et des tests au quotidien.

Ses principales missions consistent à :

Trier, classer, transformer et explorer en profondeur les données pertinentes pour les traduire en problématiques spécifiques à la Data Science et, grâce à l’expérimentation et à la construction de pipelines de “pré-production”, identifier des insights.

Découvrir des tendances et des patterns dans les données, puis en tirer des modélisations statistiques, des classifications, des moteurs de recommandations, des prédictions…

Utiliser des algorithmes et des méthodes statistiques avancées pour procéder à l’exploration des données. Par ailleurs, savoir choisir le bon outil, la bonne méthode et/ou le bon « algo » pour résoudre un problème donné.

Comprendre les exigences de l’entreprise et traduire une problématique métier ou business en des méthodes d’analyse de données : déterminer les données nécessaires, les traitements et analyses avancées. Ainsi, faciliter les échanges avec le Data Engineer pour la mise en place des pipelines et Data Warehouses.

Faire preuve de créativité et de vulgarisation pour restituer de manière convaincante les résultats d’analyses aux autres corps de métiers (Data Storytelling, Data Visualisation) afin d’amorcer une réflexion stratégique commune au sein de l’organisation.

IV) La différence en terme de qualification et parcours de carrière

Le Data Analyst est un peu moins qualifié que le Data Scientist

A) Data Analyst

Un Data Analyst ayant moins de trois ans d’expérience peut commencer dans un rôle de premier niveau où ses principales responsabilités sont de faire des rapports et de créer des tableaux de bord. L’étape suivante, après cinq ans, peut consister à assumer un rôle qui implique une stratégie ou des techniques d’analyse avancées, comme celui d’analyste financier senior. Pour aller plus loin, un analyste avancé peut être intéressé par un rôle de gestion et devenir un responsable de l’analyse après 9 ans d’expérience. Dans certains cas, un data analyst poursuivra sa formation et affinera ses compétences pour devenir un data specialist.

B) Data Scientist

La valeur d’un data scientist augmente au fur et à mesure qu’il acquiert de l’expérience. Il existe actuellement un déficit de compétences dans le domaine de la science des données, la majorité des scientifiques ayant moins de cinq ans d’expérience, mais les entreprises recherchent des professionnels expérimentés ayant dix ans ou plus. Leur titre peut ne pas changer, mais après avoir travaillé pendant 10 ans, un data scientist peut soit poursuivre ses études et obtenir un doctorat, soit assumer un rôle de directeur de data science.

V ) La différence en terme de salaires

Data Analyst et Data Scientist sont des postes  très demandés par les entreprises et bénéficient de salaires considérablement supérieurs au salaire annuel moyen national.

Le salaire d’un analyst ou d’un scientist des données peut varier en fonction de son ancienneté, de son secteur d’activité et de l’entreprise pour laquelle il travaille.

A) Data Analyst

Le salaire d’un data analyst débutant oscille entre  35 K€ et 38 K€.

Avec de l’expérience, un data analyst sénior gagne en moyenne 55 389 €/an. La data analyst peut également évoluer et prendre plus de responsabilités afin de devenir data scientist.

B) Data Scientist

En sortie d’études, un Data Scientist junior gagne en moyenne 41 529€ / an. Avec une certaine expérience, il peut aisément prétendre à un salaire plus élevé.

Un Data scientist senior gagne en moyenne 55 121€/an et peut monter jusqu’à 80 000€/an.

VI) Perspectives d’emploi

La demande d’experts et de passionnés en Data Science n’est pas prête de s’essouffler. Clairement, la Data Science est un métier, ou plutôt un ensemble de métiers, d’avenir. Ceux qui doivent s’inquiéter, ce ne sont pas les professionnels de la Data Science, mais plutôt les entreprises ayant besoin de ces talents car il y a clairement une pénurie en la matière. Les entreprises générant chaque jour des données massives, les emplois d’analystes de données et de scientifiques de données continuent de croître et resteront en demande dans les années à venir.

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Le PRODUCT MANAGER est capable de développer une technologie qui rendra la vie plus facile à ses utilisateurs.

Un simple exemple… vous venez de passer une super soirée entre amis et il est temps de rentrer chez vous. Vous débloquez votre téléphone, cliquez sur votre app UBER puis sur « confirmez la course » et attendez tranquillement que votre chauffeur arrive, en suivant son déplacement. Pas de queue dans les transports publics ou de problème pour trouver un taxi tard le soir…

Devinez qui est derrière cette expérience sans faille ? Qui sait répondre de manière optimale à la demande client ? Le PRODUCT MANAGER bien sûr !

Product Manager, PM ou encore Manager Produit, ce poste stratégique qui n’existait pas en France il y a encore 10 ans, est aujourd’hui l’un des plus prisés dans la Tech.

Le Product Manager est responsable du produit numérique depuis sa conception jusqu’à son lancement, que ce produit soit un logiciel software, ou une application par exemple.

Pourvu d’une vision créatrice, et de qualité de leadership, de compétences techniques et marketing, le Product Manager peut faire la différence entre un lancement qui échoue ou celui qui dépassera les objectifs de l’entreprise.

On parle souvent à son égard de chef d’orchestre ou de couteau suisse et cela n’est pas surprenant vu l’ampleur et la variété de sa tâche…

Quel est le rôle d’un PRODUCT MANAGER ?

Le Product Manager a un rôle stratégique dans l’entreprise puisqu’il va superviser l’ensemble du cycle de vie d’un produit numérique, depuis sa conception jusqu’à son lancement.

Le Product Manager exerce en quelque sorte le rôle de chef d’orchestre d’une équipe pluridisciplinaire : Il doit avoir une vision globale et pouvoir imaginer comment chaque membre de son équipe contribuera au succès du produit.

Pour être un bon Product Manager, il faut donc nécessairement avoir une connaissance pratique et claire des différents métiers de l’équipe technique et orchestrer le travail de cette équipe avec qui il passera la majorité de son temps.  Outre ces capacités techniques, et de leadership, le Product Manager devra également avoir une vision « business » du produit.

Son rôle nécessite donc une gamme de compétences allant de l’étude de marché et de la clientèle, à la conception de l’architecture du produit, au développement de l’interface utilisateur et à la planification de la chaîne d’approvisionnement.

Quelles sont les compétences requises pour devenir PRODUCT MANAGER ?

Le Product Manager gère le produit dans sa globalité. Il possède donc des connaissances dans plusieurs domaines comme l’ingénierie, le marketing, ou le design et possède donc un bagage complet lui permettant de communiquer avec ses équipes sans l’aide d’un tiers.

1 – Analyse du marché

Les compétences d’un Product Manager consistent d’abord en l’analyse du marché, étape durant laquelle il acquiert une vision globale des besoins du consommateur. Ensuite, il réalise une stratégie de production, en estimant si le potentiel produit pourra ou non être intéressant sur le long terme.

2 – Planification Stratégique

Un bon Product Manager doit avoir une vision globale du produit, il devra évaluer qui jouera quel rôle et quand pour assurer le succès du produit.

Dès lors, il doit être un bon planificateur et avoir des compétences d’organisation de haut niveau.

Il aura la charge de gérer la feuille de route du produit (roadmap), essentielle pour déterminer ce que l’équipe va et ne va pas construire.

Cette feuille de route est un aperçu de toutes les technologies et des produits qui seront construits. Elle définira en outre les missions confiées à chacun.

3 – Gestion des priorités

Même dans les entreprises les mieux financées, le Product Manager travaille avec des moyens limités. Il a également un temps limité à consacrer à tout projet. C’est pourquoi il doit pouvoir identifier les bonnes idées sur lesquelles se concentrer, et les ajouter à sa feuille de route produit. Le Product Manager doit être impitoyable lorsqu’il s’agit de hiérarchiser les tâches et d’équilibrer les besoins de l’utilisateur final.

4 – Leadership et managment

Les dirigeants d’une entreprise créent une vision et une stratégie.

Les cadres et employés gèrent la mise en œuvre.

Le Product Manager doit combiner les deux rôles pour se concentrer sur l’objectif final tout en guidant les équipes tout au long du processus.

Cela signifie avoir de solides « soft skills » pour comprendre et anticiper les besoins des membres de son équipe. Savoir les motiver, faire preuve d’empathie à leur égard pour en tirer le meilleur parti. Savoir également gérer avec calme les conflits qui peuvent survenir entre eux etc.

5 – Design thinking

L’une des caractéristiques les plus importantes pour un Produt Manager est la capacité à faire du design thinking, c’est-à-dire d’être à même de mettre au point un produit que le client prendra plaisir à utiliser.

L’expérience utilisateur est une composante essentielle d’un produit numérique. Le meilleur logiciel ou application mobile échouera si son interface et son expérience utilisateur sont frustrantes ou peu claires.

Le Product Manager agira donc comme médiateur entre le client, et l’équipe technique ; Il  identifiera les besoins de l’utilisateur/client pour  les traduire en nouvelles fonctionnalités  qui seront conçues par l’équipe technique pour créer une expérience produit intuitive.

6 – Comprendre les données d’utilisation

Le Product Manager a un avantage sur le chef de produit traditionnel. En effet, il peut suivre la façon dont les utilisateurs se serviront de leur produit, et ainsi, apprendre ce qui fonctionne et ce qui doit être modifié.

La lecture et l’interprétation de ces données est donc une compétence que devra avoir le Product Manager qui lui permettra de toujours améliorer le produit final.

7 – Livrer en permanence de nouvelles versions du produit pour l’adapter au client

Aujourd’hui, le Product Manager n’a d’autre choix que d’adopter les principes agiles pour prioriser la satisfaction du client. Ces principes permettent de prendre en compte les besoins initiaux des clients et s’adapter en livrant en permanence des versions opérationnelles du produit numérique, grâce à de nouveaux « updates »

Quel est le salaire d’un PRODUCT MANAGER et quelles sont ses perspectives d’évolution au sein de l’entreprise ?

Un Product Manager junior gagne en moyenne entre 35000 € -45000€ bruts annuels.

Cette rémunération se situe entre 65000€-80000€ annuels pour un profil senior.

Évidemment, ces salaires peuvent varier en fonction de la taille de l’entreprise, son lieu d’implantation ou la taille du projet confié.

Le métier de Product Manager peut évoluer de différentes manières :

Chief Product Officer : le CPO accompagne la croissance la croissance économique d’une entreprise en étant en charge de la stratégie produit.

Lead Product Manager : son rôle sera alors de diriger l’ensemble de l’équipe de PM et de PO

Lead Expert : permet au PM de se spécialiser dans un domaine qu’il affectionne plus particulièrement

Head of Product : il aura alors pour mission de construire la stratégie et l’équipe du pôle produit

Quelles sont les entreprises qui créent des postes de Product Manager ?

On retrouve des PM dans des entreprises de toutes tailles, que ce soit dans des grandes entreprises traditionnelles ou en startups.

Les Product Managers sont actuellement des candidats très recherchés et il existe une pléthore d’opportunités pour tous ceux qui souhaitent se lancer.

Un rôle stratégique au sein de l’entreprise, un salaire attractif et un marché du travail très demandeur avec des perspectives d’évolution font de ce poste l’un des plus prisés dans la tech, ce qui nous amène directement à la question suivante,  : que faut-il faire pour devenir Product Manager… ?

Comment devient-on PRODUCT MANAGER ?

Comme beaucoup de nouveaux métiers dans la tech, il n’y a pas de profil ou de carrière type pour devenir Product Manager.

Des connaissances spécifiques seront, en outre, exigées en relation avec le domaine (agroalimentaire, industrie, informatique, etc.).

Étant donné la complexité du métier, un minimum de Bac+5 est souvent requis. De ce fait, intégrer une école de commerce ou devenir ingénieur après le baccalauréat permettra d’aboutir à ce choix de carrière.

Cela dit, les entreprises préfèrent en général former leurs propres Product Manager et avoir recours à une Société de formation, dès lors que le candidat a un bagage informatique important.

Associé à Wawiwa, Actinuum propose ce parcours de formation « Product Manager » sur le marché français. Vos collaborateurs pourront profiter des contenus pédagogiques éprouvés et des retours d’expérience de la Startup Nation (Israël).