All Posts By

adriano

formation-data-engineer.jpg
Dossier

Qu’attendre d’une formation data engineer ?

Le data engineer est l’une des professions les plus demandées ces dernières années. Connaissant une grande croissance, il s’agit de l’une des professions les plus rémunératrices au même titre que le métier de data scientist (data science, Machine Learning…). L’augmentation massive des données générées et des technologies qui ont émergé autour d’elle en sont les principales causes. Alors, que ce soit via une formation data engineer à distance ou dans une école d’informatique, qu’acquiert-on en apprenant à devenir un expert du data engineering ?

Des notions de base

Parmi les notions de base que les futurs data engineers devraient acquérir se trouve Linux. Ce système d’exploitation est le plus utilisé dans les déploiements Cloud et Big Data. Un data engineer doit au moins être à l’aise avec ces technologies. Ainsi, il peut éditer facilement des fichiers, exécuter des commandes et naviguer dans le système.

Il doit aussi maîtriser un langage de programmation comme Python. Ce point inclut la possibilité d’interagir avec les API et d’autres sources de données de manière simple et directe.

Par définition, le Big Data se déroule généralement dans des systèmes distribués. Ces derniers font partie des connaissances fondamentales qu’un bon ingénieur de données doit acquérir. Ces systèmes présentent de nombreuses particularités concernant la réplication des données, la cohérence, la tolérance aux pannes, le partitionnement et la concurrence. À ce stade, la formation comprend des technologies telles que HDFS, Hadoop ou Spark.

hadoop-data-engineer

Des compétences de base

Technologies et services Cloud

La demande pour ces technologies ne cesse de croître. Ainsi, se lancer dans des projets de migration vers le Cloud est devenu un impératif pour les entreprises. Un bon data engineer doit connaître et avoir de l’expérience dans l’utilisation des services Cloud, leurs avantages, leurs inconvénients et leur application dans les projets Big Data. Il doit au moins être à l’aise avec une plate-forme comme Microsoft Azure ou AWS. De plus, il doit connaître les bonnes pratiques en matière de sécurité et de virtualisation des données. Il ne faut pas oublier que ces technologies sont là pour durer. Par conséquent, suivre une formation qui les inclut dans le programme est toujours une bonne idée.

Bases de données

Les data engineers doivent connaître le fonctionnement et l’utilisation des bases de données, les différences entre les bases de données relationnelles et NoSQL. Le langage de base pour interagir avec ces bases de données est SQL. En ce sens, un futur data engineer doit se familiariser avec les requêtes d’écriture et de lecture ainsi que la manipulation de données. En outre, il doit comprendre la différence entre les types de bases de données NoSQL et les cas d’utilisation pour chacun d’eux.

Pipelines de données

L’un des principaux rôles des ingénieurs de données est de créer des pipelines de données. Pour ce faire, il utilise des technologies ETL (Extraction-Transform-Load) et des cadres d’orchestration. Le data engineer est formé pour connaître ou se sentir à l’aise avec certaines des plus connues telles que Apache NiFi ou Airflow.

processus-etl-data-enginering

Des compétences avancées

Il existe d’autres compétences et connaissances acquises lors d’une formation data engineer en plus des compétences de base. Elles ajoutent une grande valeur aux compétences professionnelles.

  • Systèmes de mise en file d’attente de messagerie comme Kafka ou RabbitMQ : les data engineers doivent comprendre les avantages du déploiement de ces technologies et leur architecture.
  • Langage de programmation orienté objet comme Python : ces langages sont très utiles dans le secteur du Big Data. La plupart des frameworks et outils open source sont développés avec des langages JVM. Ils seront particulièrement utiles pour développer des intégrations de technologies, résoudre les erreurs et comprendre les journaux.
  • Traitement de flux avec des outils de traitement de streaming comme Flink, Kafka Streams ou Spark Streaming : une formation data engineer doit inclure l’apprentissage de ces outils. Les entreprises doivent aujourd’hui mettre en place des projets avec des exigences en temps, avec de faibles latences de traitement. En ce sens, la formation à ces technologies est très intéressante avec de nombreux cas d’utilisation à exploiter.
formation-python
Dossier

Formation Python : pourquoi et comment ?

Pourquoi apprendre Python ?  C’est l’une des premières questions que les étudiants se posent dans de nombreux centres académiques et formations Python. La réponse coule d’elle-même pour de nombreuses raisons. Python est un langage de programmation très populaire. Il a été une pièce maîtresse dans de grands projets et surtout dans l’introduction de pratiques innovantes lors de la programmation.

L’une des forces de ce langage de programmation est la large communauté de développeurs qui l’entoure. Tous ces professionnels cherchent à contribuer, partager et créer des logiciels évolutifs en communauté. En ce sens, il y a une sorte d’ambiance Python. Cela attire les programmeurs, les chercheurs et les professionnels de tous horizons qui cherchent à améliorer leurs performances de travail.

Python est un langage de programmation totalement gratuit et interprétatif qui est assez polyvalent. Il permet de mettre en place des projets variés allant du développement d’un site Web aux applications pour les systèmes d’exploitation.

La simplicité de la ligne de commande lors de la programmation est remarquable. C’est un fait connu de tous ceux qui l’utilisent. Et si vous n’êtes pas encore convaincu de suivre une formation Python, nous allons vous donner ici 5 raisons d’apprendre ce langage de programmation orienté objet.

Pourquoi suivre une formation Python ?

Python est un langage de programmation qui a beaucoup de qualité. C’est pour cette raison qu’il est actuellement très utilisé dans plusieurs domaines.

Open source

Si vous avez déjà programmé dans un autre langage, vous avez probablement remarqué qu’il s’agit de langages propriétaires avec quelques défauts dans la partie support. Et c’est encore pire pour les entreprises détenant des droits et faisant face par la suite à des problèmes juridiques.

Python est complètement open source. Il est accessible au public et tout le monde peut le modifier à sa guise en ajoutant ou en mettant de côté une partie du code toujours dans le but d’améliorer le travail de programmation.

accessibilité-python

En effet, Python a une licence connue sous le nom de PSFL ou Python Software Foundation License. Elle est compatible avec la licence publique générale GNU. De cette manière, il permet l’utilisation du code dans tout type de projet sans violations possibles du travail du programmeur et de ses actifs.

Multi-paradigme et multiplateforme

Initialement, Python a été conçu pour Unix. Mais, aujourd’hui, il peut fonctionner avec n’importe quel autre système. Il n’y a aucun risque qu’il y ait des problèmes d’implémentation tant que les utilisateurs recevront le Compiler approprié qui peut être configuré à partir du site officiel de Python.

Lorsqu’un langage est multi-paradigme, il permet non seulement de créer du développement Web, mais aussi de créer des applications ou des programmes sous d’autres critères de code structurel. Ainsi, Python est pratique pour développer des sous-paradigmes de programmation avancés contrairement à d’autres formes de programmation conventionnelles que l’on trouve notamment avec les langages plus anciens.

Python rassemble le meilleur de tous les langages en un seul. Il permet de développer des jeux, des applications, des sites Web et tout ce dont un programmeur est capable de faire, quelle que soit la complexité du projet.

C’est ainsi que les grandes entreprises utilisent Python au quotidien, notamment celles qui doivent interpréter des volumes massifs de données grâce à la data science et le Machine Learning.

Python est également présenté comme multiplateforme. En effet, il peut fonctionner sur n’importe quel système d’exploitation et a même été adapté à d’autres gadgets avec beaucoup de succès.

Polyvalence lors de la programmation

Avec Python, tout est possible. On peut créer n’importe quoi, du site Web à un programme ou une application pour effectuer une tâche telle que le calcul de valeurs statistiques ou la résolution de mathématiques complexes.

Syntaxe parfaite simple

La syntaxe Python est conviviale et cet élément met certainement en évidence la programmation. Pour les novices en programmation, il sera très facile d’effectuer le processus d’écriture du code.

Lorsqu’on parle de syntaxe, nous nous référons aux règles de protocole qui font partie d’un processus. D’une certaine manière, il s’agit des règles de grammaire et de style qui rendent un message lisible et compréhensible. On peut dire que le code est l’âme, mais la syntaxe donne forme à cette âme et lui donne le plus nécessaire pour avoir une certaine valeur.

syntaxe-Python

En d’autres termes, la syntaxe de Python facilite fortement la formation à ce langage de programmation, d’où d’ailleurs cet engouement vers ce langage de programmation. Pour les personnes qui ne font que programmer, elle est très facile à comprendre par rapport à d’autres langages de programmation qui sont beaucoup plus compliqués.

Python rend la programmation beaucoup plus facile. Dans de nombreuses situations, lors d’un projet mené en équipe, c’est généralement la faiblesse des autres langages de programmation. Mais c’est tout le contraire avec Python, car le code est beaucoup plus compréhensible.

De quoi se compose une formation Python ?

Une formation Python avec un programme et une qualité pédagogique similaire peut durer 12 mois au maximum. Elle nécessite bien évidemment des supports de cours, que ce soit une formation à distance, initiale ou en continue. Les sessions de formation peuvent comprendre plusieurs modules avec des exercices pratiques ou travaux pratiques en programmation Python (conception de base de données, création des applications avec des interfaces graphiques, développement web…), des pré-requis pour maîtriser ce langage de programmation. Mais avant tout, il faut savoir l’utiliser selon les deux modes de programmation proposés par Python.

Programmation structurée

Python a plusieurs paradigmes de programmation et l’un d’eux est la programmation structurée. Ce paradigme est basé sur 3 sous-programmes :

  • La séquence qui se produit naturellement dans le langage. C’est l’ordre d’exécution dans lequel les instructions sont écrites.
  • La sélection qui est l’exécution de phrases selon une condition.
  • L’itération (cycle ou boucle) qui est l’exécution d’énoncés répétitifs ou non selon une condition vraie.

Programmation orientée objet

Le deuxième paradigme enseigné lors d’une formation Python est la programmation orientée objet, mais uniquement lorsque le premier paradigme est maitrisé. Ici, les étudiants apprennent à fusionner les deux paradigmes pour travailler avec des classes en Python. Ce paradigme est basé sur :

  • L’héritage simple et multiple qui consiste à faire hériter à une classe enfant les méthodes et les attributs d’une classe parent.
  • Le polymorphisme et l’encapsulation où le premier envoie les mêmes messages à différents objets et le second change l’état d’un objet uniquement à travers les opérations définies pour cet objet.
  • La modularité qui consiste à subdiviser une application en modules indépendants.
jeu-de-données
Définitions

Qu’est-ce qu’un jeu de données ?

Un jeu de données ou data set est un ensemble ou une collection de données. Cet ensemble prend forme dans un tableau avec des lignes et des colonnes. Chaque colonne décrit une variable particulière. Et chaque ligne correspond à un élément donné de l’ensemble de données. Cela fait partie de la gestion des données.

Les ensembles de données décrivent les valeurs de chaque variable pour des quantités inconnues d’un objet ou des valeurs de nombres aléatoires. Les valeurs de cet ensemble sont appelées une donnée. L’ensemble de données se compose de données d’un ou plusieurs éléments correspondant à chaque ligne.

Les différents types de jeux de données

Dans les statistiques, il existe différents types de jeux de données publiés :

  • Jeu de données numériques : un ensemble de chiffres tels que le poids et la taille d’une personne, son âge, le taux de globule rouge dans son sang dans son rapport médical, etc.
  • Jeu de données bivariées : un ensemble de données qui a deux variables comme le rapport poids/puissance d’une voiture par exemple.
  • Jeu de données multivariées : un ensemble de données à plusieurs variables comme le volume des colis qui nécessite trois variables (longueur, largeur et hauteur).
  • Jeu de données catégorielles : un ensemble de données catégorielles qui représentent les caractéristiques d’une personne ou d’un objet.
  • Jeu de données de corrélation : un ensemble de données qui démontrent la corrélation entre plusieurs variables ou données par exemple.

Comment créer un jeu de données ?

Il existe différentes manières de créer des jeux de données . En effet, il existe plusieurs liens menant vers des sources contenant toutes sortes de jeux de données. Certains d’entre eux seront des données générées par des robots. D’autres sont produites par des outils de Business intelligence créés à partir de la Machine Learning. D’autres seront des données collectées via des enquêtes. Il existe également des jeux de données enregistrées à partir d’observations humaines ou extraites des sites Web et des API.

machine-learning-jeu-de-données

Avant de travailler sur un jeu de données, il est important de répondre aux questions suivantes :

  1. D’où viennent les données ?
  2. Comment cet ensemble de données est-il été créé ?

Il ne faut pas se lancer directement dans l’analyse. L’idéal est de prendre le temps de comprendre d’abord les données sur lesquelles travailler.

Les jeux de données publiques pour les projets de visualisation de données

Lorsqu’on recherche un bon jeu de données pour un projet de visualisation de données :

  • Bien ordonné pour ne pas avoir à passer beaucoup de temps à nettoyer les données.
  • Suffisamment nuancé et intéressant pour faire des graphiques.
  • Chaque colonne doit être bien claire de sorte que la visualisation des données soit précise.
  • Pas trop de lignes ou de colonnes pour simplifier le travail.

De nombreux sites d’actualités publient des données ouvertes ou open data. Ils sont d’excellents endroits où trouver de bons jeux de données pour des projets de visualisation de données. Ils respectent la politique de confidentialité des gens qui ont permis de générer ces données. Généralement, ils le nettoient et proposent des graphiques pouvant être reproduits ou améliorés.

data-marketing
Définitions

Qu’est-ce que le data marketing ? Quelle est son importance ?

Avec l’explosion des données clients, notamment des données personnelles, les entreprises cherchent des moyens d’obtenir des informations sur ce qui les entoure. Cela est fait dans le respect de la politique de confidentialité soutenue par le RGPD (règlement général sur la protection des données). Afin d’obtenir une perspective de leur activité sur le marché, elles ont recours à ce que beaucoup ont convenu d’appeler le data marketing : les moyens de connaître et de planifier des actions marketing à travers la mesure et le contrôle des données.

Qu’est-ce que le data marketing ?

Le data marketing est la mesure et l’analyse de toutes les sources d’informations disponibles, y compris sur les réseaux sociaux. Cette approche est ce qui est défini comme étant le data driven marketing. Les entreprises qui l’appliquent peuvent prendre des décisions qui influencent le contrôle et la définition d’une stratégie marketing et commerciale.

On peut dire que le data marketing n’est pas un type de marketing spécifique à l’instar du marketing entrant ou du marketing digital par les moteurs de recherche (SEO, SEM…). Bien que ces types de marketing coexistent, ils sont en grande partie séquentiels. Chacun d’eux fait partie de différentes parties de ce que l’on appelle l’entonnoir de vente marketing.

entonoire-des-ventes-data-marketing

Les bases de données marketing couvrent tous les composants d’une stratégie marketing. Chacun des éléments d’un plan marketing doit pouvoir être mesurable. De par sa nature même, il est une pièce complémentaire à l’ensemble des actions marketing qu’une entreprise mène. Ainsi, il permet de connaître l’utilisation des données qui affectent l’ensemble de sa stratégie marketing, soutenant son activité passée et présente pour établir de nouvelles campagnes publicitaires.

Que faire des données ?

La chose fondamentale dans le data marketing est que les entreprises peuvent étudier les modèles de comportement, la tendance des utilisateurs et leurs habitudes. Une fois que tout cela a été détecté, elles ont la possibilité de définir clairement les actions à appliquer en marketing.

Pour ce faire, elles ont deux solutions. L’une est manuelle où elles évaluent et supervisent toutes les données avec leur équipe. L’autre est d’utiliser l’intelligence artificielle par le biais d’outils d’apprentissage automatique qui se charge de révéler le moment pour réaliser l’action de communication.

En remontant l’histoire d’au moins une dizaine d’années, les données fondamentales pour exercer le contrôle de l’information et la gestion des données ont commencé à être développées dans le marketing. Cela a permis d’avoir le contrôle de toutes les informations qui affectent une entreprise.

Des données importantes et volumineuses sont collectées par les entreprises à chaque seconde. Il est essentiel de les reconnaître, de les stocker, de les collecter, de les classer et de les exporter. Ces techniques doivent aller de pair pour faciliter la compréhension de tous les processus.

Comment appliquer le data marketing ?

Pour mettre en place le data marketing dans une stratégie marketing, toute entreprise doit connaître les points suivants :

  • Volume de données. Toutes les données nécessaires sont tirées du Big Data. Il est essentiel de détecter celles qui affectent ou non le business model.
  • Organisation et hiérarchie. Grâce à un diagramme de flux de travail marketing, on sélection les données. Puis, on les hiérarchise et les organise.
  • Accès rapide. Il faut disposer d’un processus pour pouvoir consulter immédiatement les données lorsque c’est nécessaire.
  • Plusieurs sources. Toute entreprise doit disposer de différentes sources de données du Big Data pour pouvoir les intégrer dans sa stratégie marketing.
  • Procédure de données. Il est important de connaître et de croiser toutes les variables. L’objectif est de pouvoir extraire les informations sans erreur.
  • Visualisation des données. Les informations doivent donner la possibilité de les représenter sous forme de graphiques ou d’images pour les rendre plus compréhensibles.

stratégie-marketing-data-science

En appliquant toutes ces recommandations, une entreprise possède une valeur ajoutée précieuse pour la prise de décision dans sa stratégie marketing. Pour faire simple, il s’agit d’un modèle de gestion intelligent des données.

Quels sont les avantages du data marketing ?

Parmi les avantages, on peut citer les suivants :

  • Facilite la prise de décision.
  • Améliore la capacité stratégique d’une entreprise.
  • Améliore la mesure du risque et la capacité de gestion de l’entreprise.
  • Aide à comprendre l’entreprise et les clients.
  • Donne la possibilité de rechercher de nouvelles opportunités d’affaires.
  • Soutiens la réalisation des objectifs de l’entreprise.
métier-big-data
Dossier

Métier Big Data : les profils très recherchés par les entreprises

Il est de plus en plus fréquent de trouver des offres d’emploi qui recherchent des spécialistes de la gestion de gros volumes de données ou plus précisément des experts en Big Data. Considéré comme l’un des métiers les plus prometteurs du 21e siècle, l’expert Big Data se présente comme la nouvelle spécialité la plus demandée par les entreprises pour transformer les données en connaissances. Dans cet article, nous apportons des explications sur les emplois les plus demandés dans le Big Data.

Pourquoi les entreprises recherchent-elles différentes spécialités dans le Big Data ?

Il existe de nombreux emplois dont les entreprises n’ont pas besoin pour plusieurs raisons. Cependant, il y en a de nouveaux qui surgissent en raison des besoins exigés par la transformation numérique.

Dans un environnement qui évolue si rapidement sur le plan technologique, les entreprises recherchent de plus en plus des spécialistes capables de travailler avec les gros volumes de données stockés chaque jour. Ces données, dûment analysées et traitées sont en réalité des informations très utiles et représentent de nouvelles opportunités commerciales, des aides dans les prises de décision, une connaissance plus précise du public cible, etc.

Cependant, il y a un manque de personnes spécialisées dans le Big Data sur le marché actuel du travail. Néanmoins, ceux qui sont formés dans ce domaine ont devant eux une opportunité unique et un net avantage dans le domaine professionnel.

opportunité-travail-big-data

Les métiers Big Data les plus recherchés

En raison de l’arrivée d’un besoin total de transformation numérique au sein des entreprises, celles qui n’ont pas encore fait la transition font face aux nouveaux besoins technologiques du Big Data :

  • Collecte de données
  • Gestion des données
  • Analyse de données
  • Traitement de données

Une fois qu’elles sont converties en informations, elles peuvent les utiliser pour comprendre le comportement de leurs clients et prendre des décisions stratégiques.

La demande pour les différents profils de métier Big Data s’est également reflétée dans les classements des organismes de recrutement où des postes tels que le data scientist ou le data analyst figurent parmi les dix les plus demandés par les entreprises.

Mais, tous les emplois dans le Big Data n’ont pas le même profil ou n’effectuent pas les mêmes fonctions. Il existe différentes spécialités dans le metier Big Data. Ci-dessous, nous avons listé les spécialités du métier Big Data les plus demandés par les entreprises.

1.      Chief data officer (CDO)

Il est responsable de toutes les équipes spécialisées dans le Big Data au sein de l’organisation. Sa fonction est de diriger et de gérer les données et les analyses associées à l’activité. Il doit également veiller à ce que l’entreprise soit axée sur les données. En d’autres termes, il est chargé d’exploiter les actifs de données pour créer de la valeur commerciale.

chief-data-officer-metier-big-data

Le rôle d’un CDO combine l’obligation de rendre compte et la responsabilité de la confidentialité et de la protection des informations, de la qualité des données et de la gestion des données. Il s’agit du directeur numérique de l’entreprise. C’est un personnage clé, car ce professionnel est le directeur numérique de l’entreprise.

2.      Data Scientist

Sa fonction consiste à traduire de grands volumes de données et à les convertir en informations utiles pour l’entreprise. Il/elle a des connaissances en mathématiques, statistiques et informatiques (Intelligence artificielle, Machine Learning, etc.). Il a également une vision de l’entreprise et des compétences en communication pour pouvoir faire part des résultats de son travail au reste de l’organisation.

Le data scientist est un autre profil qui est très demandé dans tous les domaines du numérique. Il n’est donc pas surprenant que les entreprises aient du mal à trouver ces professionnels spécialisés sur le marché du travail. Ils ont pour rôle d’apporter des réponses fiables aux problèmes quotidiens. Par exemple, savoir quel est le meilleur moment pour acheter un billet d’avion.

3.      Data analyst

Comme son poste l’indique, il participe à l’analyse des données et recueille les besoins des clients pour les présenter au data scientist. Il est également en charge de :

  • L’extraction, le traitement et le regroupement des données
  • L’analyse de ces groupes de données
  • La production de rapports détaillés

L’analyse des données est devenue une pratique incontournable dans les stratégies marketing des entreprises. Pour cette raison, elle nécessite des professionnels capables non seulement d’extraire ces données, mais de les interpréter.

4.      Data engineer

La tâche de l’ingénieur des données consiste à distribuer les données de manière accessible aux Data Scientists. Son profil est plus spécialisé dans la gestion de bases de données et dans les systèmes de traitement et de programmation. Nous pourrions définir un data engineer comme un professionnel axé sur la conception, le développement et la maintenance de systèmes de traitement de données dans le cadre d’un projet Big Data.

Son objectif est de créer et de maintenir les architectures et les structures technologiques nécessaires au traitement, à l’assimilation et au déploiement à grande échelle d’applications gourmandes en données.

En bref, il conçoit et construit des pipelines de données brutes. À partir de là, il collecte, transforme et prépare les données pour l’analyse.

5.      Data manager

Le rôle principal d’un data manager est de superviser les différents systèmes de données d’une entreprise. Il est chargé d’organiser, de stocker et d’analyser les données de la manière la plus efficace possible.

Le gestionnaire de données possède des connaissances en informatique et 1 à 4 ans d’expérience dans sa spécialité. Il se démarque dans le monde des chiffres, des enregistrements et des données brutes. Mais, il doit également être familiarisé avec l’ensemble du système de données. Parallèlement, il doit avoir un esprit logique et analytique avec de bonnes compétences en résolution de problèmes.

convolutional-neural-network
Définitions

Qu’est-ce qu’un convolutional neural network ?

Le convolutional neural network est une forme spéciale du réseau neuronal artificiel. Il comporte plusieurs couches de convolution et est très bien adapté à l’apprentissage automatique et aux applications avec Intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la reconnaissance d’images et de la parole, de la vente et du marketing ciblé et bien plus encore.

Introduction au convolutional neural network

L’appellation convolutional neural network signifie « réseau neuronal convolutif » en Français. L’abréviation est CNN. Il s’agit d’une structure particulière d’un réseau de neurones artificiels spécialement conçu pour l’apprentissage automatique et le traitement d’images ou de données audio.

Dans une certaine mesure, son fonctionnement est calqué sur les processus biologiques derrières les réflexions du cerveau humain. La structure est similaire à celle du cortex visuel d’un cerveau. Le convolutional neural network se compose de plusieurs couches. La formation d’un réseau de neurones convolutifs se déroule généralement de manière supervisée. L’un des fondateurs du réseau de neurones convolutifs est Yann Le Cun.

Mise en place d’un convolutional neural network

Des neurones selon une structure entièrement ou partiellement maillés à plusieurs niveaux composent les réseaux de neurones conventionnels. Ces structures atteignent leurs limites lors du traitement d’images, car il faudrait disposer d’un nombre d’entrées correspondant au nombre de pixels. Le nombre de couches et les connexions entre elles seraient énormes et ne seraient gérables que par des ordinateurs très puissants. Différentes couches composent un réseau neuronal convolutif. Son principe de base est un réseau neuronal à propagation avant ou feedforward neural network partiellement maillé.

couches-cnn

Les couches individuelles de CNN sont :

  • Convolutional layers ou couches de convolution (CONV)
  • Pooling layers ou couches de Pooling (POOL)
  • ReLU layers ou couches d’activation ReLU (Rectified Linear Units)
  • Fully Connected layers ou couches Fully Connected (FC)

La couche de Pooling suit la couche de convolution et cette combinaison peut être présente plusieurs fois l’une derrière l’autre. La couche de Pooling et la couche de convolution étant des sous-réseaux maillés localement, le nombre de connexions dans ces couches reste limité et dans un cadre gérable, même avec de grandes quantités d’entrées. Une couche Fully Connected forme la fin de la structure.

Les tâches individuelles de chacune des couches

La couche de convolution est le plan de pliage réel. Elle est capable de reconnaître et d’extraire des caractéristiques individuelles dans les données d’entrée. Dans le traitement d’image, il peut s’agir de caractéristiques telles que des lignes, des bords ou certaines formes. Les données d’entrée sont traitées sous la forme d’une matrice. Pour ce faire, on utilise des matrices d’une taille définie (largeur x hauteur x canaux).

La couche de Pooling se condense et réduit la résolution des entités reconnues. À cette fin, elle utilise des méthodes telles que la mise en commun maximale ou la mise en commun de la valeur moyenne. La mise en commun élimine les informations inutiles et réduit la quantité de données. Cela ne réduit pas les performances du Machine Learning. Au contraire, la vitesse de calcul augmente en raison du volume de données réduit.

La couche d’activation ReLU permet un entraînement plus rapide et plus efficace en définissant les valeurs négatives sur zéro et en conservant les valeurs positives. Seules les fonctionnalités activées passent à la couche suivante.

La couche Fully Connected forme la fin d’un convolutional neural network CNN. Elle rejoint les séquences répétées des couches de convolution et de Pooling. Toutes les caractéristiques et tous les éléments des couches en amont sont liés à chaque caractéristique de sortie. Les neurones entièrement connectés peuvent être disposés dans plusieurs plans. Le nombre de neurones dépend des classes ou des objets que le réseau de neurones doit distinguer.

La méthode de travail à l’exemple de la reconnaissance d’image

Un CNN peut avoir des dizaines ou des centaines de couches qui apprennent à détecter différentes caractéristiques d’une image. Les filtres sont appliqués à chaque image d’apprentissage à différentes résolutions. La sortie de chaque image alambiquée est utilisée comme entrée pour la couche suivante. Les filtres peuvent aller de caractéristiques très simples telles que la luminosité et les contours à des caractéristiques plus complexes comme des spécificités qui définissent l’objet de manière unique.

Fonctionnalités d’apprentissage

Comme d’autres réseaux de neurones, une couche d’entrée, d’une couche de sortie et de nombreuses couches intermédiaires cachées composent un CNN. Ces couches effectuent des opérations qui modifient les données afin d’apprendre les caractéristiques spécifiques de ces données. Ces opérations se répètent en dizaines ou centaines de couches. Ainsi, chaque couche apprenne à identifier des caractéristiques différentes.

apprentissage-convolutional-neural-network

Poids partagé et valeurs de biais

Comme un réseau de neurones traditionnel, un CNN se compose de neurones avec des poids et des biais. Le modèle apprend ces valeurs au cours du processus de formation et les met continuellement à jour à chaque nouvel exemple de formation. Cependant, dans le cas des CNN, les valeurs des poids et des biais sont les mêmes pour tous les neurones cachés dans une couche spécifique.

Cela signifie que tous les neurones cachés détectent la même caractéristique telle qu’une bordure ou un point dans différentes régions de l’image. Cela permet au réseau de tolérer la traduction d’objets dans une image. Par exemple, un réseau formé à la reconnaissance des voitures pourra le faire partout où la voiture se trouve sur l’image.

Couches de classification

Après avoir appris les fonctionnalités multicouches, l’architecture d’un CNN passe à la classification. L’avant-dernière couche est entièrement connectée et produit un vecteur K-dimensionnel. Ici, K est le nombre de classes que le réseau pourra prédire. Ce vecteur contient les probabilités pour chaque classe de toute image classée. La couche finale de l’architecture CNN utilise une couche de classification pour fournir la sortie de classification.

Avantages d’un CNN dans le domaine de la reconnaissance d’images

Comparé aux réseaux neuronaux conventionnels, le CNN offre de nombreux avantages :

  • Il convient aux applications d’apprentissage automatique et d’Intelligence artificielle avec de grandes quantités de données d’entrée telles que la reconnaissance d’images.
  • Le réseau fonctionne de manière robuste et est insensible à la distorsion ou à d’autres changements optiques.
  • Il peut traiter des images enregistrées dans différentes conditions d’éclairage et dans différentes perspectives. Les caractéristiques typiques d’une image sont ainsi facilement identifiées.
  • Il nécessite beaucoup moins d’espace de stockage que les réseaux de neurones entièrement maillés. Le CNN est divisé en plusieurs couches locales partiellement maillées. Les couches de convolution réduisent considérablement les besoins de stockage.
  • Le temps de formation d’un CNN est également considérablement réduit. Grâce à l’utilisation de processeurs graphiques modernes, les CNN peuvent être formés de manière très efficace.
  • Il est la technologie de pointe pour le Deep Learning et la classification dans la reconnaissance d’images (image recognition).

Application d’un CNN dans le domaine du marketing

Le CNN est présent dans divers domaines depuis ces dernières années. La biologie l’utilise principalement pour en savoir plus sur le cerveau. En médecine, il fonctionne parfaitement pour la prédiction de tumeurs ou d’anomalies ainsi que pour l’élaboration de diagnostics complexes et de traitements à suivre en fonction des symptômes. Un autre domaine dans lequel il est couramment utilisé est celui de l’environnement. Il permet d’analyser les tendances et les modèles ou les prévisions météorologiques. Dans le domaine de la finance, il est couramment utilisé dans tout ce qui concerne la prévision de l’évolution des prix, l’évaluation ou l’identification du risque de contrefaçon.

Un CNN a de ce fait une application directe dans de nombreux domaines. Et pour faire face à l’accroissement de la quantité de données disponibles, il est également utilisé dans le marketing. En effet, dans le domaine des affaires et plus particulièrement en marketing, il a plusieurs usages :

  • Prédiction des ventes
  • Identification des modèles de comportement
  • Reconnaissance des caractères écrits
  • Prédiction du comportement des consommateurs
  • Personnalisation des stratégies marketing
  • Création et compréhension des segments d’acheteurs plus sophistiqués
  • Automatisation des activités marketing
  • Création de contenu

 crm-convolutional-neural-network

De toutes ses utilisations, la plus grande se trouve dans l’analyse prédictive. Le CNN aide les spécialistes du marketing à faire des prédictions sur le résultat d’une campagne, en reconnaissant les tendances des campagnes précédentes.

Actuellement, avec l’apparition du Big Data, cette technologie est vraiment utile pour le marketing. Les entreprises ont accès à beaucoup données. Grâce au travail de leur équipe experte dans la data science (data scientist, data analyst, data engineer), le développement de modèles prédictifs est beaucoup plus simple et précis. Les spécialistes du marketing pourront ainsi mieux ciblés les prospects alignés sur leurs objectifs.

metier-data-engineer
Définitions

Qu’est-ce qu’un data engineer et que fait-il ?

Le métier de data engineer est l’une des spécialisations qui se généralise dans l’écosystème Big Data. Selon un rapport de LinkedIn sur les offres d’emploi émergentes de 2020, le poste de data engineer fait partie des 15 professions les plus importantes des cinq dernières années. Il se place aux côtés des autres nouveaux métiers tels que les experts de la data science et de l’Intelligence Artificielle (IA) ainsi que des ingénieurs en fiabilité de site.

Cependant, beaucoup de gens se demandent encore s’ils seraient à l’aise de travailler en tant que data engineer. Est-ce un cheminement de carrière intéressant ? Nous apportons des éléments de réponse dans cet article en définissant succinctement ce qu’il est, ce qu’il fait ainsi que les connaissances et compétences qu’il doit avoir.

Qu’est-ce qu’un data engineer ?

L’ingénieur de données est le professionnel chargé de l’acquisition, du stockage, de la transformation et de la gestion de données dans une organisation. Ce professionnel assume la configuration de l’infrastructure technologique nécessaire pour que les volumes de données de l’entreprise deviennent une matière première accessible pour d’autres spécialistes du Big Data tels que les data analysts et les data scientists.

Les data engineers travaillent sur la conception de pipelines de données, sur la création et la maintenance de l’architecture de ces données. Pour faire simple, le data engineering consiste à veiller à ce que les travaux ultérieurs d’exploitation, d’analyse et d’interprétation des informations puissent être effectués sans incident.

Que fait un data engineer au quotidien ?

Le quotidien d’un data engineer consiste à travailler avec des outils ETL (Extract – Transform – Load). Grâce à une technologie d’intelligence artificielle basée sur des algorithmes de Machine learning, il développe des tâches d’extraction, de transformation et de chargement de données. Ensuite, il les déplace entre différents environnements et les nettoie de toute erreur pour qu’elles arrivent normalisées et structurées aux mains du data scientist et data analyst.

taches-data-engineer

En ce sens, le rôle du data engineer est comparable à celui d’un plombier. Il consiste à mettre en place et à entretenir le réseau de canalisations à travers lequel les données vont passer. Ainsi, il garantit le bon fonctionnement de l’ensemble de l’organisation.

1.      Extraction

Dans la première étape du processus ETL, le data engineer prend les données de différents endroits et étudie l’incorporation de nouvelles sources dans le flux de données de l’entreprise. Ces données sont présentées dans différents formats et intègrent des variables très diverses. Ensuite, elles vont vers des data lakes ou un autre type de référentiel où le stockage de données est fait de manière brute et facilement accessible pour toute utilisation future.

2.      Transformation

Dans la deuxième étape, le data engineer procède au nettoyage des données. Il élimine les doublons et corrige les erreurs. Puis, il les classe pour les transformer en un ensemble homogène.

3.      Chargement

Dans la dernière étape, le data engineer charge les données vers leur destination. Il peut s’agir des propres serveurs de l’entreprise ou du Cloud. À part cela, il doit également veiller sur un point important de cette étape finale : la sécurité des données. En effet, il doit garantir que les informations soient correctement protégées des cyberattaques et des accès non autorisés.

Quelles connaissances doit avoir un data engineer ?

Tout d’abord, il doit avoir une connaissance courante des bases de données relationnelles et du langage de requête SQL. Cela lui permet de connaître les techniques de modélisation de données les plus utilisées et de savoir comment accéder aux données sources lorsqu’elles sont disponibles.

Il doit aussi connaître les techniques de nettoyage, de synthèse et de validation des données. Ainsi, les informations parviennent à leurs utilisateurs de manière adaptée pour leur exploitation correcte.

Il doit également savoir utiliser de manière optimale les moteurs de traitement de Big Data tels que Spark ou Flink.

Quelles technologies sont essentielles pour un data engineer ?

Les technologies utilisées par le data engineer comprennent les bases de données non relationnelles et les méthodes de modélisation des données. Parmi ces technologies, on peut citer comme exemple HBASE, Cassandra ou MongoDb. Il est aussi intéressant qu’il sache utiliser les moteurs d’indexation tels que SolR et ElasticSearch.

elasticsearch-data-engineering

Dans les systèmes de collecte de données d’aujourd’hui, il est très important pour ce professionnel de maîtriser les technologies qui lui permettent d’y accéder en temps réel. On parle généralement de technologies de streaming comme Flume, Kafka ou Spark Structured Streaming.

Son système d’exploitation habituel est Linux où il doit maîtriser parfaitement l’environnement. Côté langages de programmation, les plus communs sont Java, Scala ou Kotlin pour le développement de processus de traitement de données. Concernant Python, il sert pour l’analyse et la préparation préalable des données.

Par ailleurs, il est de plus en plus important qu’il ait une connaissance du développement d’applications natives pour le Cloud. Aujourd’hui, c’est un mouvement que de nombreuses entreprises suivent. Connaître les différences entre le développement d’applications locales et basées sur le Cloud est nécessaire. La principale raison est la transition en toute sécurité.

Enfin, l’ingénieur de données doit pouvoir évoluer en toute confiance dans un grand nombre de domaines différents de l’informatique. Il ne doit jamais cesser d’apprendre et d’ajouter de nouveaux outils à ses bagages professionnels.

master-big-data
Dossier

Travailler dans le Big Data : pourquoi suivre un cursus Master ?

Un Master Big Data peut signifier un débouché vers de nombreuses entreprises. Ces dernières ont en effet besoin de personnel professionnel pour gérer des données massives. Une formation en Big Data sert à obtenir des informations pertinentes permettant d’aider à la prise de décision. Et cela est essentiel dans la stratégie et la gestion de toute organisation, de la plus petite start up à la plus grande multinationale.

À grande échelle, le volume de données est énorme. Cela peut aller des transactions bancaires aux incidents de circulation en passant par les enregistrements des patients dans les hôpitaux, etc. Des milliards de données sont produites chaque seconde. En ce sens, une formation initiale ou continue dans le domaine du Big Data est l’un des pré-requis pour pouvoir travailler sur ces quantités colossales d’informations.

Quelques raisons de faire un Master Big Data

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles il est tout à fait envisageable de se spécialiser dans le Big Data. En effet, un métier Big Data tel que le data analyst est un projet professionnel à la fois motivant et enrichissant.

Préparation aux défis

Le Master Big Data est intéressant pour la raison suivant : le professionnel se prépare à faire face à de nouveaux défis. Parmi ces derniers, on peut citer la vente, le Business Intelligence (BI), la gestion de bases de données, etc.

Vision globale

Le professionnel apprend à avoir une vision beaucoup plus globale de la nature des données. Sur cet aspect, il peut remarquer la différence dans leurs types et leur origine. Ainsi, il peut prendre une excellente décision lors de leur utilisation.

Développement des compétences techniques

Dans le Big Data, il est important que le professionnel soit capable de développer différentes techniques. Celles-ci lui permettront de faire une analyse des données. Comme pour le cas des data scientists, le développement d’une Intelligence artificielle via la Machine Learning permet de construire des modèles prédictifs.

machine-learning-big-data

Utilisation d’outils

Un Master Big Data permet de savoir comment utiliser les différents outils nécessaires à l’analyse des données, à leur bonne segmentation, à la description du client, etc.

Forte demande

Actuellement, les entreprises ont une très forte demande pour les métiers du Big Data. Par conséquent, un Master Big Data est une excellente voie pour se former dans l’un des domaines du Big Data qui sont requis par les meilleures entreprises du monde.

De meilleures opportunités d’emploi

Le Big Data est actuellement l’un des sujets les plus évoqués sur le marché du travail. La recherche d’expériences professionnelles est en hausse en raison du salaire élevé. Par conséquent, suivre un cursus Master Big Data augmente les chances de postuler pour de meilleurs emplois.

Une meilleure préparation

Un Master Big data permet d’avoir un profil et un cursus beaucoup plus spécialisés qui sont plus intéressants pour les entreprises. De cette manière, les possibilités sont plus larges et importantes.

Les sujets traités tout au long d’un Master Big Data

Un cursus Master Big Data peut se composé de différents modules de formation. Leur nombre dépend de l’école ou de l’université qui le propose. À titre d’exemple, celui de l’Université Paris 8 est une formation continue sur plusieurs domaines. Par exemple, l’Intelligence artificielle, les systèmes d’information, le Big Data et l’apprentissage automatique.

Pour faire simple, un Master Big Data consiste avant tout à inculquer aux étudiants le contenu de la partie calcul ou traitement du Big Data : développement de l’infrastructure, du stockage et du traitement des données. Ensuite, il y a la partie analytique de la data science qui porte sur le traitement, le nettoyage et la compréhension des données ainsi que l’application algorithmique et la visualisation des données.

Une fois ces bases acquises, les étudiants passent vers la partie concernant le Business Intelligence en mettant l’accent sur la réception et l’application pratique des données. Bien évidemment, des matières optionnelles peuvent être ajoutées au cursus afin d’acquérir des compétences spécifiques comme la gestion de projet Big Data, le Cloud Computing ou le Deep Learning.

Les compétences développées durant un Master Big Data

  • Programmation en R pour les méthodes statistiques et Python pour le Machine Learning.
  • Utilisation des plateformes telles qu’AWS, BigML, Tableau Software, Hadoop, MongoDB.
  • Gestion et récupération d’informations à l’aide de systèmes de gestion de bases de données relationnelles et NoSQL.
  • Traitement des données distribué et application des modèles MapReduce et Spark.
  • Configuration du framework Hadoop et utilisation des conteneurs.
  • Visualisation des données et de reporting pour l’évaluation des modèles de classification et des processus métier.
  • Procédures ETL et utilisation appropriée des stratégies à l’aide d’outils de pointe.
  • Conception de stratégies de Business Intelligence et intégration du Big Data avec le Data Warehouse.

data-warehouse

Les points forts d’un Master Big Data

Ceux qui souhaitent faire Master Big Data sont formés tout au long d’un cursus d’avant-garde. De plus, des mises à jour du contenu sont constamment enseignées en raison de l’évolution des technologies. Chaque étudiant acquière un profil professionnel qui répond aux besoins réels du marché.

En effet, le cursus comprend des phases pratiques. Ici, l’étudiant est formé aux nouvelles technologies liées au Big Data et aux outils les plus utilisés sur le marché du travail. Il travaille entre autre sur des projets pour développer et mettre en œuvre des solutions Big Data en situation réelle.

Par ailleurs, étant donné que des séminaires sur le domaine du Big Data sont souvent organisés, les étudiants en Master Big Data sont invités à y participer. Par exemple : des échanges avec des enseignants chercheurs, des chefs d’entreprise, etc. L’objectif est de compléter leurs connaissances des outils de Cloud Computing, Business Intelligence, Machine Learning, méthodologies de projet Big Data, etc.

Les débouchés avec un Master Big Data

Les professionnels du Big Data sont parmi les plus demandés par les entreprises. Ils seront également les plus recherchés à l’avenir. Les organisations se concentrent sur la collecte de données et l’analyse des informations clients ainsi que sur l’interprétation des données massives.

Le besoin de profils analytiques dans différents secteurs d’activité croît dans les entreprises. Par conséquent, elles requièrent plus d’analyse de données et de développement d’Intelligences Artificielles. C’est pour cette raison que les métiers du Big Data ci-dessous sont les postes en ligne de mire des détenteurs d’un Master Big Data.

1.      Chief data officer

Le chief data officer (CDO) est le responsable des données au plus haut niveau sur le plan technologique, commercial et sécuritaire. Il est chargé de la gestion des données en tant qu’actif de l’entreprise. Ses fonctions comprennent la stratégie d’exploitation des données et la gouvernance des données.

2.      Digital analyst

Sa mission est de donner du sens aux données collectées grâce à différents outils de mesure en ligne. À travers des rapports, des présentations et des tableaux de bord, il formule des recommandations stratégiques pour aligner les objectifs de l’entreprise sur ceux qu’il a pu mesurer en ligne. Il développe également des propositions d’optimisation pour les sites en ligne et conçoit des stratégies de mesure. Une connaissance approfondie du marketing, de la stratégie commerciale et des compétences en communication sont nécessaires pour qu’il ait la capacité de rendre compte des résultats.

3.      Data analyst

Il vise à donner du sens aux données collectées à partir des projets d’intégration Big Data et transforme ces données en informations utiles et pertinentes pour l’entreprise. Il est en charge de la gestion et de l’infrastructure des données, de la gestion des connaissances et de la direction des plans d’analyse de données dans des environnements tels que les réseaux sociaux. Une connaissance de la programmation, des bibliothèques d’analyse de données, des outils d’Intelligence artificielle et des rapports est requise.

4.      Data scientist

Le data scientist réalise des algorithmes d’apprentissage automatique qui seront capables d’automatiser les modèles prédictifs, c’est-à-dire, de prédire et de classer automatiquement les nouvelles informations. Pour ce faire, il possède des compétences en statistiques et mathématiques appliquées.

5.      Data architect

Ce professionnel est en charge de la conception et de la gestion de gros volumes de données. Il prépare les bases de données d’une manière alignée sur les objectifs de l’entreprise. Ainsi, d’autres professionnels peuvent effectuer l’analyse des données pertinentes.

6.      Business Intelligence analyst

Ce professionnel utilise des méthodes et des techniques analytiques pour comprendre le client et son impact sur l’entreprise. Il identifie les opportunités de monétisation grâce à l’analyse des données. Pour ce faire, il crée des stratégies centrées sur la relation client à partir de l’analyse des comportements issus du croisement des données CRM internes avec des données externes générées par l’interaction sociale. Cependant, il doit avoir un diplôme d’ingénieur, en statistiques ou en mathématiques ainsi que des compétences en gestion de bases de données et langages de programmation (ex : Python).

7.      Expert en éthique et confidentialité des données

C’est l’un des profils qui sera demandé à l’avenir. En effet, il s’adaptera rapidement à tous les changements à venir dans un environnement très complexe et ambigu.

data management
Définitions

Qu’est-ce que le data management ?

Le concept de data management ou gestion des données comprend une liste complète de sujets associés et connexes qui couvrent l’ensemble du processus de gestion et d’exploitation des données. Dans cette liste, nous pouvons trouver des termes tels que l’architecture de données, la modélisation de données, l’intégration de données, la qualité des données, le Big Data  la confidentialité et la sécurité des données. Il s’agit d’une partie du Business intelligence permettant, au même titre que les autres éléments clé de la data science, de mettre en place des outils optimisant la prise de décisions.

Qu’est-ce que le data management ?

On entend souvent parler de la gouvernance des données ou data governance. Mais, il ne s’agit que d’un élément clé du data management. Et la gestion des données est un ensemble complet de pratiques, de concepts, de procédures et de processus. C’est également un large éventail de systèmes complémentaires qui permettent à une organisation de prendre le contrôle de ses ressources d’informations, de la collecte à la sécurisation des données.

Le data management en tant que pratique générale concerne le cycle de vie complet de données de référence depuis leur point de création d’origine jusqu’à leur mise hors service finale.

Concepts autour du data management

Beaucoup de questions sont posées autour du sujet « data management » :

  • Est-il facile d’accéder, de nettoyer, d’intégrer et de stocker les données personnelles des gens ?
  • Quel type de données les acteurs au sein de l’entreprise utilisent-ils ?
  • L’entreprise dispose-t-elle d’un système efficace pour une analyse de données au fur et à mesure qu’elles circulent en interne ?

taches-data-management

Ces questions invitent à comprendre certains concepts permettant de connaître en profondeur ce qu’est réellement la gestion des données :

1.      Accès aux données

Ce terme fait référence à la capacité d’accéder et de récupérer des informations où qu’elles soient. Certaines technologies peuvent rendre cette étape aussi simple et efficace que possible afin que les entreprises puissent utiliser les données et ne pas seulement les trouver.

2.      Qualité des données

Il faut s’assurer que les données soient exactes et utilisables aux fins prévues. Cela commence à partir du moment où elles sont trouvées et se poursuit via divers points d’intégration avec d’autres données.

3.      Intégration de données

Ce terme définit les étapes pour combiner différents types de données. Les outils d’intégration de données permettent de concevoir et d’automatiser les étapes.

4.      Contrôle des données

Il s’agit d’un ensemble continu de règles et de décisions permettant de gérer les données d’une entreprise afin de garantir que la stratégie sur ces données est alignée celle de l’entreprise.

5.      Master data management (MDM)

Unification et gestion de toutes les données communes et essentielles à tous les domaines d’une organisation. Ces données de base sont généralement gérées à partir d’un seul emplacement ou concentrateur.

6.      Transmission de données

Implique l’analyse des données au fur et à mesure qu’elles se déplacent en appliquant une logique aux données : identification des modèles dans les données et filtration pour des utilisations multiples à mesure qu’elles circulent dans l’organisation.

Avantages apportés par le data management

Pour une entreprise, le data management est la première étape dans la gestion d’un volume de données à la fois structurées et non structurées. Mais, ce n’est que grâce aux meilleures pratiques qu’elle peut exploiter la puissance de ces données. C’est également l’unique solution pour obtenir les informations dont elle a besoin pour rendre les données utiles.

En fait, le data management permet aux organisations d’utiliser l’analyse des données à des fins de marketing et de relation client :

  • Personnaliser l’expérience client
  • Ajouter de la valeur aux interactions avec les clients
  • Identifier en temps réel les causes des échecs marketing
  • Récolter les revenus associés au marketing axé sur les données
  • Améliorer l’engagement client
  • Augmenter la fidélité des clients

CRM-Data-Management

Bonnes pratiques dans le data management

Dans toute opération de data management, il faut savoir gérer les données et acquérir les connaissances nécessaires pour prendre de bonnes décisions. Pour ce faire, il faut commencer par se poser une question d’ordre commerciale et acquérir les données nécessaires pour y répondre.

Les entreprises collectent de grandes quantités d’informations à partir de diverses sources. Elles utilisent ensuite les meilleures pratiques tout au long du processus de stockage et de gestion, de nettoyage et d’extraction des données. Enfin, elles procèdent à l’analyse et la visualisation des données pour éclairer leurs décisions commerciales.

Il est important de noter que les meilleures pratiques de gestion des données se traduisent par des améliorations analytiques en même temps. En gérant et en préparant correctement les données pour l’analyse, les entreprises optimisent leur Big Data.

Certaines des meilleures pratiques de data management que les entreprises cherchent désespérément à mettre en œuvre sont :

  • La simplification de l’accès aux données traditionnelles et émergentes.
  • Le nettoyage des données pour insuffler de la qualité dans les processus métier existants
  • Le façonnage des données à l’aide de techniques de manipulation flexibles
salaire-data-scientist
Dossier

Quel est le salaire d’un data scientist ?

En termes de popularité, le métier de data scientist s’est avéré être un choix de carrière fructueux. La demande mondiale de ce professionnel croit d’année en année. Il est considéré comme un élément essentiel dans l’équipe d’une entreprise. Il apporte des informations permettant de prendre des décisions stratégiques et de fournir un service de qualité aux clients.

Ce cheminement de carrière connait un popularité croissante. Et l’une des principales questions que les gens se posent porte sur le salaire d’un data scientist. Combien pourrait gagner quelqu’un qui souhaite étudier le domaine de la data science et devenir un data scientist ?

Les compétences font la différence

La science des données est un terme assez général, bien que différent de l’analyse de données. Beaucoup de gens avec des spécialités différentes peuvent travailler comme data scientist. Du moins, ils peuvent effectuer certaines des tâches de ce professionnel.

Tous ceux qui souhaitent travailler sur le Big Data et devenir un data scientist ne sont pas tous des sortants de l’université avec un diplôme spécifique. En réalité, il y a d’autres spécialités qui ouvrent les portes des emplois liés aux data sciences, y compris le métier de data analyst.

Dans cet esprit, la chose la plus évidente est que les gens qui se forment pour devenir des data scientists et cherchent un emploi ont généralement des compétences différentes. Certains sont meilleurs dans l’organisation et la segmentation des données via des outils de data mining. D’autres sont compétents dans la détermination des ensembles de données et des variables par le biais de la Machine Learning. C’est pourquoi le salaire d’un data scientist peut varier. Déterminer un salaire moyen stable est un peu difficile même si une étude de PayScale confirme qu’il est estimé à 44 996 euros.

evolution-salaire-data-scientist

Le salaire d’un data scientist junior

Les data scientist juniors représentent le groupe de débutants intéressés par les sciences des données. Le salaire à ce niveau de compétence est un facteur qui affecte le salaire moyen de la profession. En discuter est donc important.

Les data scientists juniors sont des jeunes universitaires fraîchement diplômés en mathématiques ou statistiques qui sont à la recherche d’un emploi. Ils n’ont aucune expérience dans le domaine, sauf au-delà des stages professionnels qu’ils ont pu faire. Ils sont simplement à la recherche d’un premier emploi stable.

Évidemment, lorsqu’on parle de leur salaire, ce sont eux qui gagnent le moins.  L’apprentissage et l’acquisition d’expériences pratiques sont leurs principaux objectifs. Beaucoup d’entreprises embauchent des data scientists juniors en leur offrant une formation en interne et une préparation aux futures tâches.

La fourchette de salaire varie de 45 000 euros à 50 000 euros par ans, que ce soit un poste dans les grandes villes ou en région.

Le salaire d’un data scientist confirmé

Les data scientists confirmés sont considérés comme au milieu lorsqu’on parle de salaire. Ces professionnels ont déjà de l’expérience dans leur domaine (environ 2 à 5 ans). Ils travaillent généralement depuis longtemps dans une entreprise. Ils ont ainsi choisi leur cheminement de carrière et ont commencé à gravir les échelons à travers des expériences pratiques afin d’avoir une augmentation de salaire.

D’un autre côté, ces data scientists n’ont pas tous des emplois stables. Ils recherchent souvent des emplois temporaires ici et là même si honnêtement, ce n’est pas si facile dans ce domaine. Cependant, une chose est sûre : ils savent déjà ce qu’ils font et n’ont pas besoin d’aide.

Ils sont mentionnés quand on parle du salaire moyen d’un data scientist. On peut en effet s’attendre à ce qu’ils gagnent plus que le salaire d’un data scientist junior et moins qu’un data scientist senior. Mais, ce n’est pas souvent le cas.

Un data scientist peut peiner à pouvoir atteindre un niveau « confirmé » et continuer à apprendre les ficelles du métier. Il peut également devenir facilement un employé avec une certaine ancienneté et être sur la bonne voie pour devenir un data scientist « senior ».

Toutefois, de par la nature de son travail et de son expérience, il recevra un salaire bien plus élevé. Généralement, il est dans une fourchette de 51 000 euros à 70 000 euros par an selon le niveau d’expérience.

Le salaire d’un data scientist senior

Enfin, nous arrivons sur le sujet des salaires des data scientists seniors. Ce sont des scientifiques des données chevronnés. Ils sont entièrement dévoués à leur travail et peuvent s’adonner à toutes les tâches dans le domaine de la data science.

Les data scientists seniors sont des personnes qui ont consacré leur vie à leur profession. Ils travaillent généralement pour la même entreprise depuis de nombreuses années et font partie du personnel essentiel de l’équipe (5 à 9 ans d’expérience, voire même 10 à 19 ans d’expérience).

salaire-data-scientist-senior

Si le salaire d’un data scientist junior est le plus bas, celui d’un data scientist senior est à un niveau qui doit être dans les objectifs de carrière de tous les data scientists. Et pour cause, il est l’expert de la data science qui gagne le plus d’argent par rapport à ses autres collègues. Son salaire varie de 69 000 euros à 100 000 euros en fonction des expériences acquises.