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adriano

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Data engineer: son salaire et ses missions

La quantité de données augmente de façon exponentielle et de plus en plus d’entreprises recherchent des experts capables de les aider à comprendre, analyser et utiliser le potentiel d’une telle quantité d’informations. Le data engineer est un expert essentiel pour ces organisations. Cependant, entre les tâches et le salaire d’un data engineer, il existe quelques différences . La distinction est simple : alors que le data scientist est plus orienté vers le développement d’algorithmes pour l’analyse de données, le data engineer est en quelque sorte le pont liant le Big Data au scientifique des données.

Que sont le data engineer et le data engineering ?

Bien qu’on n’en parle pas beaucoup, l’ingénieur des données est un expert fondamental de la data science. C’est un profil très demandé dans tout environnement où les données doivent être traitées. Nous pourrions définir un data engineer comme un professionnel axé sur la conception, le développement et la maintenance de systèmes de traitement de pipelines de données dans le cadre d’un projet Big Data.

L’objectif du data engineering est de créer et de maintenir les structures de données et les architectures technologiques. Celles-ci sont nécessaires au traitement, à la gestion et au déploiement à grande échelle d’applications gourmandes en données. Autrement dit, les data engineers conçoivent et construisent les référentiels de données brute. À partir de là, il les collecte, transforme et prépare pour l’analyse. Une fois prêtes, les data scientists se chargent de mettre en place des modèles.

En bref, les scientifiques des données forment des modèles à partir des données préparées par les ingénieurs de données. Ils ont ainsi plus de faciliter à extraire des connaissances sur un problème à résoudre à partir de ces informations. Ils le font en utilisant des outils mathématiques et une connaissance du domaine des affaires. Mais, pour qu’il soit possible de définir et de former les modèles, il est nécessaire de disposer d’un ensemble de données valide sur lequel travailler, d’où l’importance du rôle des data engineers.

Quelles compétences doit-il avoir ?

Pour se consacrer au data engineering, un data engineer doit avoir une vision pratique et spécialisée du domaine des données et des nouveaux besoins des entreprises. Par exemple, il doit savoir comment les données sont modélisées et comment fonctionnent les bases de données SQL.

D’autre part, le data engineer effectue et planifie aussi des acquisitions de données. Il effectue également des processus de nettoyage et de validation des données. Tout cela a pour objectif de fournir des informations correctes au data scientist. Il configure également le cluster dans Spark afin que les modèles statistiques s’exécutent efficacement.

Parmi les technologies qu’il utilise, il doit maîtriser Linux et Git s’il souhaite travailler sur des projets logiciels. Il doit également savoir utiliser :

Hadoop et Spark au niveau de l’environnement
HDFS, MongoDB et Cassandra au niveau des technologies NoSQL
Map Reduce au niveau de modèles de calcul.

En même temps, il doit avoir une connaissance des outils d’apprentissage automatique et de Big Data. Il en va de même pour les outils de streaming des données tels que Hive ou Kafka.

Par ailleurs, selon l’entreprise, il est généralement indispensable de maîtriser l’un des langages suivants :

Python : pour le traitement des données
Scala : comme langue native de Spark et Java

Quel est le salaire d’un data engineer en France ?

Selon une estimation de Glassdoor, un data engineer en France gagne un salaire moyen de 44 000 euros par an. Mais, en fonction de l’expérience et du niveau de compétences, cet expert des données peut espérer entre 36 000 et 75 000 par an.

Cependant, outre les facteurs cités précédemment, le lieu de travail influence également le niveau de salaire d’un data engineer selon l’Economic Research Intitute. En effet, il peut obtenir plus de 90 000 euros par an s’il travaille dans une grande ville telle que Paris. Toutefois, PayScale et Glassdoor évaluent la fourchette des salaires d’un ingénieur des données à 45 000 et 50 000 par an dans les grandes agglomérations de l’Hexagone.

D’ailleurs, Opinionway a mené une étude en 2018 sur des data engineers travaillant dans 45 entreprises. Cette enquête a permis de mettre en exergue une augmentation de 10% du salaire en fonction des années d’expérience. Elle a également confirmé le fait que les data engineers seniors (plus de 5 ans d’expérience) sont les plus recherchés.

Toujours d’après cette étude, un data engineer junior peut espérer environ 38 000 euros par an. Après 2 années dans la même entreprise, il peut avoir une augmentation de 12%. En ayant plus de 2 ans d’expérience, il peut voir son salaire atteindre les 58 000 euros par an.

En comparaison à ceux dans Paris, les data engineers juniors dans les provinces ont un salaire inférieur de 4%. Pour les confirmés et seniors, l’écart est plus important et peut atteindre 8,5%.

Combien gagne un ingénieur des données chez les GAFA ?

Devenir un data engineer senior prend du temps. Et si l’objectif est de travailler chez les géants du Web tels qu’Amazon et Facebook, ça en vaut la peine !

L’important est d’acquérir plus de compétences en se mettant constamment à jour sur les nouveaux outils disponibles. Parallèlement, les expériences doivent refléter la maîtrise du data engineering.

Paysa a déjà effectué une étude des salaires des data engineers chez les GAFA. Il est clair qu’ils sont tout à fait à la hauteur des tâches qui les attendent dans ces grandes entreprises. Annuellement, ils peuvent gagner 139 513 dollars par an, une moyenne estimée sur 634 ingénieurs des données. Chez le numéro 1 des réseaux sociaux, un data engineer peut espérer 210 895 dollars annuels, une moyenne déduite à partir d’une enquête menée auprès de 94 ingénieurs des données de l’entreprise.

4 mai 2021 by adriano

Dossier

Data analyst : Rôle, metier et son salaire

Le métier de data analyst intéresse beaucoup de personnes actuellement. Dans cet article, nous apportons une vue d’ensemble des tâches de ce professionnel du Big Data et de son salaire mensuel en fonction de son niveau d’expérience.

Qui est le data analyst ?

Le data analyst est un véritable traducteur prêté au numérique qui joue avec les données. En résumé, il prend toutes les données à sa disposition et les traduit en des éléments concrets. Pour ce faire, il extrait les informations pertinentes pour développer des modèles utiles dans les prises de décision.

Il faut savoir que le Big Data est composé d’une quantité de données massives dont le flux passe par les serveurs d’une entreprise. Les données peuvent contenir une variété d’informations sur les clients et sont inestimables pour définir des stratégies de vente et de marketing. Elles incluent par exemple les habitudes d’achat d’une certaine cible ou l’historique d’un certain client. Elles permettent d’acquérir de nouveaux clients et de fidéliser ceux déjà acquis dans le passé.

Un metier au coeur de la stratégie marketing

Les données fournissent une véritable cartographie d’un certain public cible. Les habitués d’Internet qui vont sur les sites web marchands contribuent à la création de ces immenses bases de données. Celles-ci sont capturées au moment de la visite d’une page et lors d’une recherche. En réalité, même l’utilisation des réseaux sociaux produit d’énormes quantités de données comme tout autre service utilisé sur Internet. Et elles sont utiles pour les entreprises dans l’élaboration d’une stratégie marketing efficace.

Le Big Data a pour but de permettre aux entreprises de faire une opération également appelée profilage. En d’autres termes, ces données sont capturées et interprétées. Puis, elles sont utilisées pour tracer l’identité d’une cible potentielle vers laquelle se tourner. En résumé, grâce au Big Data, il est possible d’anticiper les besoins des clients. Par conséquent, on peut leur proposer des services ou produits ciblés, adaptés à un créneau spécifique. Sans le Big Data, les entreprises seraient autrement obligées de procéder par essais, faire des erreurs et dépenser des sommes très élevées. C’était une prémisse nécessaire. Mais aujourd’hui, grâce au data analyst qui use d’outils spécifiques, il est possible de donner un sens à ces données et de les utiliser à différentes fins.

Que fait l’analyste de donnée ?

Un analyste des données prend des éléments du Big Data sous forme brute. Ensuite, il les affine, les étudie et les convertit en données compréhensibles pour l’entreprise pour laquelle il travaille. Chaque organisation en a besoin, car cet expert peut faire économiser beaucoup d’argent grâce à son expertise d’analyste. Il est clair que ces facteurs délimitent certaines compétences qui doivent nécessairement appartenir à un data analyst.

Premièrement, il doit avoir une grande confiance dans les chiffres et par conséquent avec les mathématiques. Il est aussi évident qu’il doit posséder de grandes capacités de communication tout comme ceux qui traduisent un texte. Si d’une part, il est nécessaire de comprendre une analyse, d’autre part il est également nécessaire de le rendre compréhensible pour ceux qui devront l’utiliser à leurs propres fins stratégiques. Par conséquent, un data analyst permet aux entreprises de recevoir des données raffinées. Ainsi, elles peuvent être utilisées pour prendre toutes sortes de décisions, en particulier commerciales.

Cependant, c’est un discours qui peut être appliqué à n’importe quel domaine. Cela va de la logistique au marketing en passant par le commerce. On peut également inclure l’exportation et le transport. Entre autres, un data analyst doit avoir une spécialisation spécifique dans un secteur.

Quel est le salaire du data analyst?

L’apparition du premier poste de data analyst date de seulement quelques années. Mais actuellement, c’est l’un des métiers les plus demandés du marché. Bien sûr, il existe des différences liées au pays et à l’activité de l’entreprise. Un data analyst débutant dans des pays comme la France peut gagner entre 35 000 et 40 000 par an (en euro). Et le salaire annuel d’un data analyst ayant 4 ans d’expérience peut aller de 45 000 à 55 000 euros.

En ce sens, pour qu’un data analyste puisse augmenter le salaire qu’il perçoit annuellement, il doit acquérir de nouvelles expériences. Celles-ci viennent enrichir à la fois ses acquis, mais aussi sa capacité à faire face aux aléas de sa profession. En effet, le salaire d’un data analyst ayant 5 années d’expérience ou plus peut atteindre 60 000 euros annuel, voire plus selon les conditions et les résultats.

Cependant, il faut savoir faire la distinction des niveaux de salaire en fonction du domaine dans lequel le data analyst met en application son savoir-faire. Les salaires les plus élevés sont payés dans des secteurs tels que les TIC, les assurances et les banques selon une analyse faite par Burning Glass Technologies. Viennent ensuite les salaires plus ou moins élevés dans le commerce et le marketing pour l’amélioration des ventes.

En conclusion, le métier de data analyste est exigeant en tous points de vue, mais certainement intéressant pour une raison économique.

Comment devenir un data analyst ?

Rien n’empêche une personne ayant un niveau bac de projeter de devenir un data analyst. Mais, un diplôme en informatique, en statistique ou en mathématiques semble être une base fondamentale pour aspirer à cette profession. Ensuite, il doit enrichir ses compétences en s’inscrivant dans une formation spécialisée une fois ce diplôme obtenu.

Il est également utile de maîtriser un langage informatique comme Python afin de développer des outils d’apprentissage automatique ou Machine Learning. Bien évidemment, il est important de savoir utiliser les logiciels graphiques pour pouvoir ensuite créer des infographies permettant de traduire les données en concepts. Sans ces outils, un data analyst ne pourrait jamais les expliquer correctement aux dirigeants d’une entreprise. Enfin, il faut préciser que l’analyste de données doit se mettre à jour en permanence comme le ferait un informaticien ou un expert en marketing.

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16 avril 2021 by adriano

Définitions

Data scientist : l’expert du Big Data

L’utilisation quotidienne de services tels que les médias sociaux, la navigation mobile et la numérisation de toutes les transactions font depuis longtemps partie de la vie quotidienne. D’énormes quantités de données en découlent. Non seulement de nouvelles apparaissent chaque jour, mais elles augmentent de façon exponentielle d’année en année.

Les entreprises utilisent ces données au quotidien pour prendre des décisions stratégiques. Le rôle du data scientist est de créer une base de données structurée à partir de ces données brutes. Il y apporte ensuite son analyse et les traite afin qu’elles aient de la valeur et soient utiles (à des fins marketings par exemple).

À première vue, le rôle d’un data scientist semble se résumer à valoriser le Big Data. Cependant, la taille des données et leur caractère hétérogène sont des facteurs qui complexifient ses tâches.

Quelles sont les missions d’un data scientist ?

Le data scientist est un expert du Big Data. Il ne fait pas que collecter des données, mais les traite et les valorise en ce qu’on appelle communément le Smart Data. Pour ce faire, il effectue des analyses avancées via des outils de Business Intelligence (BI) qui s’occupent des processus et des procédures d’analyse commerciale.

Les outils d’analyse de Business Intelligence examinent principalement les données historiques. Les analyses qui sont ainsi réalisées par le data scientist sont non seulement plus avancées sur le plan technologique, mais se concentrent souvent sur la prédiction des tendances. L’analyse prédictive fait partie des analyses avancées faites par cet expert du Big Data. Cela lui permet d’évaluer les effets de certains changements futurs.

Mais avant d’en venir à l’analyse, le data scientist s’assure d’abord qu’il dispose d’une base de données solide. Sans cela, il ne peut apporter des prédictions fiables.

Toutefois, même s’il travaille sur des données brutes, le data scientist n’a pas de difficulté à analyser des données non structurées. En effet, elles le sont généralement au début de leur cycle de vie. Dans ce bric-à-brac d’informations, son travail consiste à extraire uniquement les données pertinentes. Ensuite, il les filtre par ordre d’importance et à les cartographie grâce à des outils de cartographie. Il convertit également l’ensemble de données triées dans le format approprié.

Quelles sont les compétences requises pour devenir data scientist ?

Des connaissances dans des domaines techniques tels que les bases de données ou le génie logiciel sont aussi importants. En effet, le data scientist doit maîtriser des langages de programmation tels que Python ou Java pour développer des algorithmes lui permettant d’utiliser à bon escient les données qui lui sont confiées.

Il doit aussi avoir de solides connaissances dans diverses disciplines. On peut citer les mathématiques et les statistiques. Elles lui permettent de développer des modèles prédictifs qui seront des outils d’aide à la décision. Bien entendu, ses connaissances en mathématiques lui sont utiles pour pouvoir travailler sur des bases de données SQL et NoSQL.

Outre l’aspect académique de ses compétences, le data scientist doit également avoir un esprit analytique. En ce sens, il doit avoir la capacité de réagir de manière rationnelle face à un problème, de faire preuve de logique par rapport à ses décisions.

Quelles formations suivre pour être data scientist expert ?

En France, les cours et formations sur le métier de data scientist se multiplient. Quiconque étudie la science des données acquiert les compétences de base avec lesquelles les données peuvent être scientifiquement traitées et évaluées à des fins commerciales. Il existe également des cours de perfectionnement. Ils s’adressent aux personnes ayant déjà étudié les mathématiques, l’informatique ou les statistiques et qui souhaitent poursuivre leur développement professionnel.

Les grandes écoles françaises comme HEC, INP, IAMD (Telecom Nancy), ENSAE ParisTech et Télécom Paris Tech ont récemment ajouté à leurs formations en ingénierie informatique ou en mathématique des cours à destination des candidats au métier de data scientist. Parallèlement, des centres de formation se développent. Ils apportent des solutions répondant aux attentes des entreprises et des particuliers cherchant à devenir un expert de la data science.

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Quels sont les salaires proposés aux data scientists ?

La science des données est un secteur qui est encore en plein développement. Mais, les métiers qui y sont liés comme celui du data scientist bénéficient d’une excellente notoriété que les salaires attirent de plus en plus de jeunes diplômés et personnes en réorientation professionnelle.

Pour un débutant, il peut espérer un salaire net de 35 000 et 38 000 euros par an. Dès lors qu’il a acquis de l’expérience (4 ans minimum), il peut gagner 10 000 à 15 000 euros de plus. Pour le cas d’un data scientist confirmé et expert, le salaire peut aller jusqu’à 60 000 euros par an.

16 avril 2021 by adriano

Dossier

Power BI : Définition et 6 raisons d’utilisation

Jusqu’à présent, les données sont la meilleure source de connaissances pour les entreprises. En effet, elles en génèrent plus que jamais, d’où l’apparition du terme Big Data. Cependant, accumuler de telles quantités d’informations numériques à très peu d’utilité à moins que ces organisations en comprennent le sens. C’est là qu’interviennent les logiciels de Business Intelligence en self-service tels que Power BI.

Qu’est-ce que Power BI ?

Power BI est le nom commun attribué à une variété d’applications et de services basés sur le Cloud. Ces derniers sont conçus pour aider les entreprises à collecter, gérer et analyser diverses sources de données via une interface facile à utiliser. Il permet de rassembler les données et de les traiter. Mais surtout, il est utile pour transformer les données en informations intelligibles souvent à l’aide de graphiques et de tableaux visuellement précis et faciles à traiter. Cela permet aux utilisateurs de créer des rapports interactifs et de les partager à toutes les parties prenantes d’une entreprise.

Cette application Microsoft se connecte à une variété de sources de données. Il peut s’agir de feuilles de calcul Excel ou de bases de données sur un data warehouse. Il peut également se connecter à des applications à la fois dans le Cloud et sur les serveurs de l’entreprise.

Cette appellation est un terme général et peut faire référence à une application de bureau Windows appelée Power BI Desktop. Il peut s’agir d’un outil ETL (Extract, Transform and Load) dénommé Power Query ou d’un service en ligne SaaS (Software as a Service) appelé Power BI Service. Il peut aussi s’agir d’applications mobiles Power BI pour les Smartphones et tablettes Windows ainsi que pour les appareils iOS et Android.

Power BI est basé sur Microsoft Excel. En tant que tel, la courbe d’apprentissage d’Excel vers Power BI n’est pas si raide. Quiconque peut utiliser Excel peut utiliser Power BI. Mais, ce dernier est beaucoup plus puissant que la feuille de calcul.

Que fait cette application d’analyse de données ?

Dans tout environnement d’entreprise, il est essentiel d’unifier toutes les informations disponibles autour d’une même plateforme que ce soit dans le Cloud ou en local. Pour ce faire, Power BI est l’outil idéal. Il permet d’appliquer les connaissances de la Business Intelligence (BI) en exploitant des données en temps réel provenant de différentes sources et en créant des rapports. Sur un simple tableau de bord se trouvent les résultats de tous les éléments à analyser et partager entre plusieurs professionnels d’une même entreprise.

En effet, cette application d’analyse de données est utilisée pour la création de rapports basés sur les données de l’entreprise. En utilisant Power BI, l’utilisateur peut se connecter à un large éventail d’ensembles de données et classer les informations fournies par le biais de la data visualisation afin qu’elles puissent être mieux comprises et assimilées. Le tableau de bord généré à partir de ces données peut être partagé avec d’autres utilisateurs.

Power BI aide les entreprises à voir non seulement ce qui s’est déroulé dans le passé et ce qui se passe dans le présent, mais également ce qui pourrait se produire dans le futur. Cet outil d’analyse de données est doté de fonctionnalités d’apprentissage automatique. Il permet ainsi à son utilisateur de détecter un modèle de données et d’utiliser ce modèle pour effectuer des prédictions éclairées et exécuter des scénarios de simulation. Ces estimations permettent à l’entreprise pour laquelle il travaille de générer des prévisions. Elle aura ainsi la capacité de se préparer à répondre à la demande future et à adopter des mesures clés.

6 raisons d’utiliser Power BI

Pour les entreprises qui souhaitent plus de puissance de reporting et de force analytique que ce qu’offre Excel, Power BI est à un tout autre niveau du Business Intelligence. Avec cet outil, les entreprises peuvent collecter, analyser et visualiser l’ensemble de leurs données, ce qui leur donne un meilleur aperçu de leur productivité et de leur compétitivité. Ainsi, elles peuvent prendre des décisions plus éclairées basées sur des données réelles.

Pour mieux comprendre la puissance de Power Bi, voici quelques-uns de ses principaux avantages :

Les entreprises peuvent gérer de grandes quantités de données via cette application qu’en utilisant d’autres plateformes d’analyse de données.
Les informations peuvent être visualisées à l’aide de modèles afin que les entreprises puissent mieux comprendre leurs données.
Il est basé sur le service Cloud de sorte que les utilisateurs bénéficient de capacités d’intelligence de pointe et d’algorithmes puissants régulièrement mis à jour.
Plusieurs personnalisations permettent aux utilisateurs de créer des tableaux de bord afin d’accéder rapidement aux données dont ils ont besoin.
Il propose une interface intuitive qui le rend beaucoup plus facile à utiliser que les feuilles de calcul complexes.
Il garantit la sécurité des données en offrant des contrôles d’accessibilité internes et externes.

Pour résumer, Power BI est la solution professionnelle pour visualiser et transformer les données. Mais, il sert surtout à partager des informations avec tous les services de l’entreprise, de manière efficace et rapide. Grâce à ses tableaux de bord intuitifs et à son contrôle d’accessibilité, tout le monde dispose d’informations en temps réel. Toutes les parties prenantes pourront les consulter à tout moment et en tout lieu.

L’analyse des données pour soutenir la prise de décision

Power BI est l’un des plus pratiques et performants outils Microsoft pour l’analyse de données. Il s’est imposé comme le leader du secteur. Il reflète d’ailleurs les connaissances et l’expérience de Microsoft dans ce domaine à travers des solutions telles qu’Excel ou SQL Server et ses compléments (SSAS, SSIS et SSRS).

Power BI facilite la transformation des données en informations grâce à des modèles analytiques. Cela va de l’information à la connaissance en passant par des rapports analytiques avec des graphiques, des tableaux, etc. L’objectif de Microsoft est d’offrir un outil de prise de décisions intelligentes en réduisant les risques. Il apporte une réponse efficace aux besoins d’un des professionnels qui interviennent dans ce domaine : le data analyst.

À part cela, Power Bi est également un outil multiplateforme pour la surveillance de l’entreprise en temps réel par les parties prenantes partout et à tout moment.

L’autre atout de Power BI dans l’analyse des données est son intégration totale avec la suite Office 365. Il donne accès à SharePoint, à un calendrier, à Microsoft Flow pour les flux de travail et à une longue liste de fonctionnalités et de possibilités sans quitter l’environnement Office 365.

Par ailleurs, Microsoft s’est fortement engagé envers les techniques d’apprentissage automatique. Power BI offre de multiples fonctionnalités dans ce domaine :

L’analyse automatique des informations
Le calcul des corrélations
L’identification de valeurs aberrantes
Le regroupement
L’intégration de Python pour l’importation de données et la création de graphiques
Etc.

12 avril 2021 by adriano

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