De nos jours, l'automatisation et les algorithmes font partie du quotidien. La nécessité de manier les données s'est progressivement glissée au cœur des activités professionnelles, et avec elle, un panier de compétences techniques devenues incontournables.
Une chose est sûre, parmi ces compétences phares de la data, le célèbre langage informatique Python occupe une place de choix chez les recruteurs, notamment grâce à sa simplicité d’apprentissage ainsi qu'une communauté large et très active.
D'ailleurs, un sentiment d'urgence grandit chez beaucoup d'apprenants et de professionnels bien au-delà des métiers de la Data Science et de l'IA, qui s'interrogent aujourd'hui sur l'opportunité de s'initier à Python.
Est-il absolument nécessaire d'apprendre Python ? Quelles spécificités faut-il viser en fonction de son domaine professionnel ? A quel niveau de maitrise aspirer ?
Dans cet article, nous tentons d'apporter quelques réponses et faisons un point du côté de la demande pour Python, analysant plus de 10M offres d'emploi au cours des deux dernières années.
Python, la référence dans l’analyse des données
Les données le confirme, Python fait partie des langages de programmation les plus demandés, au même rang que JavaScript ainsi que d'autres langages très communs comme Java et PHP.
Mais si Python dispute encore sa place sur le podium des langages « backend » les plus utilisés, il est de loin le plus demandé dans les domaines de la donnée, une référence bien devant les autres langages tels que R, Kotlin ou Perl. Certains métiers comme celui de Data Scientist ou Data Analyst exigent d'ailleurs majoritairement et parfois même obligatoirement une excellente maîtrise en Python.
D'un point de vue macro, les métiers qui recherchent cette maîtrise de Python relèvent logiquement et principalement des domaines informatiques, et plus particulièrement ceux de la data, souvent requérant un niveau d'étude bac+5. Des thèmes comme l'intelligence artificielle (IA) et l'automatisation reviennent très souvent dans les offres qui mentionnent Python, et on note également les questions relatives au cloud, à l'analyse et à la visualisation des données.
Si l'on zoom sur certains métiers spécifiques comme les métiers de statisticien ou d'économiste, traditionnellement caractérisés par une demande plutôt tournée vers le langage R, l’analyse des offres d'emploi montre une percée notoire de Python au cours des dernières années. Les recruteurs dans ces domaines semblent en effet de plus en plus friands de cette alternative, qui ouvre par ailleurs la voie à bien d'autres opportunités en matière d'automatisation.
Enfin, au-delà du développement informatique et des métiers techniques de la donnée, de nombreux domaines sont concernés par la demande grandissante pour Python. On y trouve notamment les métiers de la finance, du marketing, de la vente et même du droit. Certes, le nombre d'offres dans ce cas n'est pas encore aussi significatif, mais cette tendance se précise et devrait de toute évidence alerter les professionnels et les acteurs de la formation.
Data Scientists vs Marketing Specialists : une demande différente
Il est naturel de se demander si les compétences Python demandées se ressemblent dans tous les métiers, qu'elles soient spécifiques à Python ou simplement associées à ce dernier.
On se doute bien que Python est central chez un Data Scientist, mais qu'en est-il pour un spécialiste du marketing, à qui on demande des notions en Python pour optimiser les campagnes ?
Chez les Data Scientists, la demande est surtout articulée autour d'un nombre de spécialités et de techniques implémentées dans ce langage. Les Data Scientists exploitent ces techniques dans le développement et la mise en œuvre des modèles d'intelligence artificielle par exemple. Il est à noter dans ce sens qu'en plus de certaines techniques communes, les exigences peuvent varier en fonction des spécialisations. On peut citer par exemple Tensorflow et Scikit Learn pour les fonctions orientées vers le Machine Learning, ou encore PySpark quand il s'agit d'un environnement Big Data.
Dans le marketing, où la programmation informatique n'est pas si commune que ça, le niveau d'exigence et les objectifs derrière la demande en Python ne sont pas du tout les mêmes. Visant généralement une analyse plus fine et le gain en efficacité à travers des premiers niveaux d'automatisation, Python est considéré chez les marketeurs comme un atout souhaitable, au même titre que d'autres compétences qui viennent l'accompagner, tel que SQL, et qui permettent une interaction plus fluide avec les données. Parfois, avoir ces notions aide simplement ces marketeurs à collaborer plus efficacement au sein des équipes technologiques.
Il est à souligner tout de même que la maitrise de Python offre un avantage incontestable aux candidats sur le plan salarial. Outre les évolutions professionnelles possibles, la comparaison des salaires à travers les offres d’emploi montre un écart positif de 100 à 300 euros bruts mensuels au profit des compétences relatives au traitement des données, dont Python.
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