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Google Cloud Platform – La solution d’hébergement pour votre site WordPress

OVH, Infomaniak, Hostinger, IONOS, o2switch, SiteGround, … Il existe des dizaines de solutions d’hébergement pour votre site internet. Mais avez-vous pensé à GCP ?

Cette infrastructure cloud ultra robuste vous offre des services d’hébergement de pointe pour répondre aux besoins croissants de votre entreprise. Découvrez comment installer votre site WordPress sur Google Cloud Platform. 

Qu’est-ce que Google Cloud Platform ? 

Avant de rentrer dans les détails de l’installation d’un site WordPress sur Google Cloud Platform, un point de rappel s’impose. 

Qu’est-ce que GCP ? Et pourquoi choisir cette solution d’hébergement ? 

Google Cloud Platform est une solution d’hébergement cloud à faible coût et hautement disponible. 

Grâce au cloud computing, GCP vous permet de stocker et de diffuser vos contenus via des serveurs distants ; garantissant ainsi une rapidité de chargement exceptionnelle. 

Grâce à ses fonctionnalités de mise à l’échelle automatique, votre site reste disponible à tout moment, quel que soit le volume de trafic entrant. 

Enfin, grâce à l’environnement sécurisé de Google, vos données bénéficient d’une protection maximale. 

Si vous souhaitez profiter de tous ces avantages, il est temps d’installer votre site WordPress sur GCP. 

Approfondir sur le cloud computing

Comment héberger son site WordPress sur Google Cloud Platform ? 

Pour profiter de tous les avantages Google Cloud Platform sur votre site web, vous devez d’abord créer un compte GPC. Sachez que vous bénéficiez d’un crédit de 300 $ pour tester les produits Google. 

Une fois que votre compte est créé, plusieurs solutions d’hébergement sont disponibles. Tout dépendra de la taille de votre site. 

WordPress sur Compute Engine

Cet hébergement Google Cloud Platform est recommandé pour tous les propriétaires de site WordPress ayant un trafic faible à moyen. Par exemple, le blog ou le e-commerce d’un solopreneur ou d’une TPE. 

Avec Google Compute engine, vous pouvez déployer votre site en seulement quelques clics. Voici les étapes à suivre : 

  • Créez une machine virtuelle : elle servira de serveur pour votre site web. GCP vous propose plusieurs types de machines (en termes de mémoire, processeur, … ), vous permettant ainsi de choisir celle qui correspond aux besoins de votre site internet. 
  • Installez WordPress : une fois la machine virtuelle configurée, vous pouvez installer WordPress. Pour cela, le plus simple est d’utiliser un package prêt à l’emploi comme Bitnami. 
  • Configurer les paramètres réseau : comme les adresses IP ou encore les règles de pare-feu. 

Bien qu’il soit réservé aux petits sites, ce déploiement vous offre une grande flexibilité et un contrôle total sur votre infrastructure d’hébergement. Vous pouvez par exemple activer la scalabilité automatique, profiter des services Google Cloud CDN (Content Delivery Network), utiliser les outils de surveillance pour suivre les performances de votre site, etc. 

Apprendre à héberger un site WordPress sur GCP

WordPress sur App Engine 

Google App Engine (GAE) est une plateforme d’hébergement sans gestion de serveur. Contrairement aux solutions classiques, où vous devez gérer l’infrastructure, l’installation, la configuration et la maintenance des serveurs, App Engine vous libère de ces contraintes. Cette solution automatise tous ces processus (paramétrage, mise à jour, correctif, … ), vous permettant ainsi de vous concentrer sur votre site web.  

Outre l’absence de gestion de serveur, cette option de Google Cloud Platform présente aussi d’autres bénéfices pour votre site WordPress. Notamment une scalabilité automatique, une sécurité et une disponibilité intégrées. 

Ce qui en fait la solution idéale pour les sites ayant un trafic variable avec des pics importants. 

WordPress avec Google Kubernetes 

Google Kubernetes Engine (GKE) permet d’héberger WordPress en utilisant des conteneurs. Autrement dit, vous pouvez déployer et gérer votre site internet dans un environnement distribué, automatisé et hautement performant. 

Comme il s’agit de l’option la plus avancée et la plus complexe, elle est principalement réservée aux grandes entreprises et celles ayant un fort potentiel de croissance. Dans tous les cas, elles doivent faire appel à une équipe de développeurs expérimentés pour déployer leur site WordPress avec cette option de Google Cloud Platform. 

Mais en contrepartie, elles en retirent une multitude de bénéfices : 

  • Scalabilité automatique et gestion des ressources : si votre site WordPress connaît une hausse soudaine du trafic, GKE ajuste instantanément les ressources allouées, vous évitant les temps de latence ou les pannes. 
  • Isolation et sécurité renforcées : chaque composant de votre site WordPress (serveur web, base de données, etc.) peut être isolé dans des conteneurs distincts. Cette indépendance des conteneurs garantit une meilleure sécurité et une meilleure résilience.
  • Déploiements simplifiés et automatisés : vous pouvez déployer de nouvelles versions ou fonctionnalités sans temps d’arrêt. 
  • Optimisation des coûts et gestion des microservices : vous n’utilisez que les ressources nécessaires à tout moment. 

S’inscire à notre formation GCP

Et pour aller plus loin dans l’utilisation de Google Cloud Platform, rejoignez DataScientest. 

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SHAP, pour l’interprétabilité des modèles d’IA

La capacité à comprendre et à expliquer les décisions prises par les modèles d’Intelligence Artificielle ou de Machine Learning est devenue primordiale. Ces technologies sophistiquées s’intègrent de plus en plus dans des domaines critiques tels que la santé, la finance ou encore la sécurité. Les solutions comme SHAP (SHapley Additive exPlanations) connaissent un essor fulgurant.

SHAP s’inspire des concepts de la théorie des jeux coopératifs, et offre une méthode rigoureuse et intuitive pour décomposer les prédictions des modèles en contributions individuelles de chaque caractéristiques.

Fondements théoriques de SHAP

Il est nécessaire d’analyser un tant soi peu les racines théoriques de SHAP afin de comprendre sa valeur ajoutée mais également la raison qui le rend efficace pour interpréter des modèles parfois complexes.

Théorie des jeux coopératifs

Cette théorie, une branche de la théorie des jeux, se concentre sur l’analyse des stratégies pour les groupes d’agents qui peuvent former des coalitions et partager des récompenses. Au cœur de cette théorie se trouve la notion de “valeur équitable”, une façon de distribuer les gains (ou les pertes) parmi les participants d’une manière qui reflète leur contribution individuelle. C’est dans ce contexte que la Valeur de Shapley.

La Valeur de Shapley

Il s’agit d’un concept mathématique, introduit par Lloyd Shapley en 1953, servant à déterminer la part juste de chaque joueur dans un jeu coopératif. Elle est calculée en considérant toutes les permutations possibles de joueurs et en évaluant l’impact marginal de chaque joueur lorsqu’il rejoint une coalition. En d’autres termes, elle mesure la contribution moyenne d’un joueur à la coalition, en tenant compte de toutes les combinaisons possibles dans lesquelles ce joueur pourrait contribuer.

Lien avec SHAP

Dans le contexte du machine learning, SHAP utilise la Valeur de Shapley pour attribuer une « valeur d’importance » à chaque caractéristique d’un modèle prédictif. Chaque caractéristique d’une instance de données est considérée comme un « joueur » dans un jeu coopératif où le « gain » est la prédiction du modèle.

Implications de la Valeur de Shapley en IA

Cette valeur représente une avancée significative dans l’interprétabilité des modèles d’IA. Elle permet non seulement de quantifier l’impact de chaque caractéristique de manière juste et cohérente, mais offre aussi une transparence qui aide à construire la confiance dans les modèles d’apprentissage automatique.

Comment fonctionne SHAP ?

Au cœur de SHAP se trouve l’idée de décomposer une prédiction spécifique en un ensemble de valeurs attribuées à chaque caractéristique d’entrée. Ces valeurs sont calculées de manière à refléter l’impact de chaque caractéristique sur l’écart entre la prédiction actuelle et la moyenne des prédictions sur l’ensemble des données. Pour y parvenir, SHAP explore toutes les combinaisons possibles de caractéristiques et leurs contributions à la prédiction. Ce processus utilise la Valeur de Shapley, que nous avons abordée précédemment, pour assurer une répartition équitable et précise de l’impact parmi les caractéristiques.

Prenons un exemple

Imaginons un modèle prédictif utilisé dans le secteur financier pour évaluer le risque de crédit. SHAP peut révéler comment des caractéristiques telles que le score de crédit, le revenu annuel et l’historique de remboursement contribuent à la décision finale du modèle. Si un client se voit refuser un crédit, SHAP peut indiquer quelles caractéristiques ont le plus influencé cette décision négative, fournissant ainsi des indicateurs pertinents.

Utilisation avec Python

Python propose une bibliothèque pour SHAP. Cette dernière permet aux utilisateurs de tirer pleinement parti des avantages de SHAP pour l’interprétabilité des modèles.

Installation

La première étape, est bien sûr l’installation de la bibliothèque

pip install shap

Une fois installée, il ne reste plus qu’à l’importer dans votre environnement : 

import shap

Préparation des données

Supposons que vous ayez un modèle de Machine Learning déjà entraîné, tel qu’un modèle de forêt aléatoire pour la classification (RandomForestClassifier). Vous aurez donc besoin d’un ensemble de données pour l’analyse : 

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

import pandas as pd

# Load and prepare datas

data = pd.read_csv('my_amazing_dataset.csv')

X = data.drop('target', axis=1)

y = data['target']

# Split train and test set

X_train, X_test, y_train, y_test =
train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Train the model

model = RandomForestClassifier(random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

Analyse SHAP

Après entraînement du modèle, l’utilisation de SHAP vous permettra d’analyser l’impact des caractéristiques. Pour la poursuite de cet exemple, nous pouvons utiliser le Explainer Tree.

# Create Explainer Tree
explainer = shap.TreeExplainer(model)

# Compute SHAP Values on the test set

shap_values = explainer.shap_values(X_test)

Visualisation des résultats

SHAP offre bien évidemment diverses options de visualisation pour interpréter les résultats. Ainsi, pour avoir un résumé quant à l’importance des caractéristiques : 

shap.summary_plot(shap_values, X_test)
Il est également possible d’examiner l’impact d’une caractéristique spécifique : 
# Need to initialize javascript in order to display the plots
shap.initjs()

# View impact

shap.plots.force(explainer.expected_value[0], shap_values[0])

Pour conclure

SHAP (SHapley Additive exPlanations) est un outil puissant et polyvalent pour l’interprétabilité des modèles de Machine Learning. En s’appuyant sur les principes de la théorie des jeux coopératifs et de la Valeur de Shapley, il offre une méthode rigoureuse pour décomposer et comprendre les contributions des caractéristiques individuelles dans les prédictions d’un modèle.

L’utilisation de la bibliothèque SHAP en Python démontre sa facilité d’intégration et de mise en œuvre dans le workflow de data science. De plus, avec une Intelligence Artificielle devenant de plus en plus omniprésente, l’interprétabilité des modèles ne peut pas se permettre d’être sous-estimée.

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Salaire d’un Data Engineer : Combien gagne un ingénieur Data ?

Le métier de data engineer est en plein essor, et les salaires sont à la hausse. En 2023, les data engineers en France gagnent en moyenne 60 000 € brut par an. Cependant, le salaire peut varier en fonction de différents facteurs, tels que le niveau d’expérience, les compétences, la localisation et le type d’entreprise.

Données salariales

Selon une étude de Glassdoor, le salaire médian des data engineers en France est de 55 000 € brut par an. Le salaire minimum est de 45 000 € brut par an, et le salaire maximum est de 75 000 € brut par an.

Les data engineers avec moins de 3 ans d’expérience gagnent en moyenne 45 000 € brut par an. Les data engineers avec 3 à 5 ans d’expérience gagnent en moyenne 50 000 € brut par an. Les data engineers avec plus de 5 ans d’expérience gagnent en moyenne 60 000 € brut par an.

Les data engineers travaillant dans les grandes entreprises technologiques ont tendance à gagner plus que ceux travaillant dans les petites entreprises. Les data engineers travaillant dans les industries de la finance ou de la santé ont également tendance à gagner plus que ceux travaillant dans d’autres industries.

Devenir Data Engineer

Facteurs influençant le salaire

En plus du niveau d’expérience et de l’industrie, d’autres facteurs peuvent influencer le salaire des data engineers, tels que :

  • Les compétences et les qualifications : Les data engineers avec des compétences et des qualifications spécifiques, telles que la connaissance de certaines technologies ou la maîtrise de certaines méthodologies, peuvent gagner plus.
  • La localisation : Les data engineers travaillant dans les grandes villes ont tendance à gagner plus que ceux travaillant dans les petites villes.
  • Le type d’entreprise : Les data engineers travaillant dans les grandes entreprises technologiques ont tendance à gagner plus que ceux travaillant dans les petites entreprises.

Conseils pour négocier un bon salaire

Voici quelques conseils pour négocier un bon salaire en tant que data engineer :

  • Faites vos recherches : Avant de négocier, il est important de faire vos recherches sur les salaires moyens de la profession. Vous pouvez utiliser des sources telles que Glassdoor ou Indeed pour obtenir des informations sur les salaires dans votre région et votre industrie.
  • Connaissez vos compétences : Il est également important de connaître vos propres compétences et qualifications. Vous pouvez utiliser vos expériences passées pour justifier votre demande de salaire.
  • Soyez confiant : Lors de la négociation, il est important d’être confiant et de défendre votre valeur. Il ne faut pas avoir peur de demander ce que l’on veut.
  • Soyez prêt à partir : Si vous n’êtes pas satisfait du salaire proposé, soyez prêt à partir. Cela montre à l’employeur que vous êtes sérieux dans vos demandes.

Conclusion

Le salaire des data engineers est en plein essor, et les perspectives d’emploi sont excellentes. En suivant les conseils ci-dessus, vous pouvez négocier un bon salaire et réussir dans votre carrière de data engineer.

S’inscrire à une formation Data Engineer

Certification DA-100
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Préparation à l’examen DA-100 Analyser des données avec Microsoft Power BI : les grandes lignes

Le « DA-100 Certification » est l’un des examens ou « Certification Exams » proposés sur Microsoft Learn à destination de nombreux professionnels et experts des données, dont les Data Analysts. Le certificat « Microsoft Certified Data Analyst » est un titre donné à tous les candidats qui réussissent l’examen et maîtrisent les outils Power BI (Power Bi Desktop et Power BI Service) pour l’analyse des données.

Afin de mieux se préparer et réussir l’examen (pass the exam DA-100), il est important de bien se préparer à travers des « practice tests » et de se référer au guide de l’examen (DA-100 learning paths).

Dans cet article, nous expliquons les grandes lignes des compétences mesurées durant l’examen (DA-100 Exam skills mesured).

Analyse du guide de l’examen

La première chose qu’on constate sur le guide du DA-100 Exam est qu’il explique à qui s’adresse l’examen. Ce sont notamment les personnes responsables de la conception et de la création de modèles de données ou de rapports, du nettoyage et de la transformation des données et du développement de capacités d’analyse avancées qui ont une valeur commerciale importante.

Tablette Microsoft avec tasse en carton et mains

Cependant, l’examen n’est pas organisé de cette manière. De plus, cette liste n’est pas exhaustive. Cela signifie qu’il peut y avoir des sujets qui ne sont pas traités ici, mais qui sont testés lors de l’examen de certification. Malgré cela, le guide est d’une grande aide dans la préparation à l’examen.

Les compétences évaluées sont classées dans ces 5 domaines :

          Préparer les données (prepare the data)

          Modéliser les données (data models)

          Visualiser les données (visualize data)

          Analyser les données (data analysis process/advanced analytic)

          Mettre en œuvre et maintenir les livrables

Par rapport à cette liste, il y a beaucoup de sujets qui sont évalués. La principale raison à cela est qu’un Data Analyst doit vraiment avoir toutes ces compétences pour pouvoir s’acquitter correctement de son rôle. Chacune de ces sections a un poids différent, ce qui signifie que ce pourcentage est égal au nombre de points à l’examen qui sont liés à cette section.

Les principaux sujets et leur poids pour la note finale

Les learning paths du DA-100 Exam sont divisés en 5 points :

1.      Préparer les données (pondération : 20-25 %)

Cette section évalue la capacité du Data Analyst à connecter, nettoyer et transformer les données, ce qui se fait essentiellement avec l’éditeur de requêtes.

Il indique tout d’abord que l’analyste doit être capable d’obtenir des informations de différentes sources de données, de travailler avec des ensembles de données partagées, d’identifier les éventuels problèmes de performance dans la requête de données, d’utiliser des paramètres, entre autres.

Il parle ensuite du profilage des données, qui consiste à comprendre la structure des données, à identifier les statistiques de nos données et à obtenir leurs propriétés.

Enfin, cette section évalue que les données sont nettoyées, transformées et chargées. Par exemple, il est évalué que vous pouvez résoudre les incohérences, les problèmes de qualité des données, être capable de remplacer des valeurs, appliquer des changements à la forme de l’ensemble de données, travailler dans l’éditeur avancé pour modifier le code M, parmi plusieurs autres choses.  

2.      Modélisation des données (25-30 %)

Il évalue d’abord si le candidat sait comment définir un modèle de données. Cette étape inclut la définition des tables, l’aplatissement des hiérarchies, la définition des cardinalités des relations, la résolution des relations plusieurs à plusieurs, la définition du niveau de granularité approprié (c’est-à-dire le degré de désagrégation de nos informations dans notre table de faits).

Il évalue ensuite si le candidat est capable de développer un modèle de données en utilisant la direction du filtre, de créer des tableaux et des colonnes calculées, de créer des hiérarchies, de mettre en œuvre des rôles de sécurité au niveau des lignes et de mettre en place des Q&A.

La création de mesures via DAX est également incluse dans cette section. Ici, il est important de maîtriser la fonction CALCUL, de comprendre l’intelligence temporelle, de remplacer les colonnes numériques par des mesures, entre autres choses. Cependant, même si l’utilisation de DAX est spécifiée, la vérité est qu’il n’est pas très compliqué de passer l’examen. Si nous maîtrisons les fonctions CALCULATE et RELATED, ainsi que la différence entre les fonctions SUM et SUMX, nous pouvons réussir la partie DAX.

Enfin, il évalue si le candidat peut optimiser les performances du modèle. Par exemple : identifier les colonnes qui peuvent être supprimées du modèle de données pour le rendre plus efficace, identifier les mesures, les relations ou les visualisations qui sont peu performantes et optimiser le modèle en changeant les types de données.

3.      Visualiser les données (20-25 %)

Visualisation de vos données dans Power BI Desktop

Cette section évalue si le candidat peut ajouter des visualisations à ses rapports, modifier le format et les configurer, ajouter des visualisations avec R ou Python, configurer la mise en forme conditionnelle entre autres.

Ensuite, l’examen le soumet à la création de tableaux de bord : pouvoir établir une vue mobile, configurer des alertes de données, configurer la fonctionnalité Q&R, etc.

Cependant, il ne faut pas oublier que Power BI fait une distinction entre les rapports et les tableaux de bord. Les rapports sont ceux créés dans Power BI Desktop, tandis que les tableaux de bord sont créés dans Power BI Service et peuvent contenir des visualisations de différents rapports. 

Pour conclure cette section, l’examen évalue la facilité d’utilisation des rapports du candidat à l’aide des signets, des tooltips personnalisés, éditer et configurer les interactions entre les écrans.

4.      Analyse de données (10-15 %)

Premièrement, il est évalué ici l’amélioration des rapports afin que le public puisse détecter les informations. Il faut savoir appliquer le format conditionnel, faire une analyse TOPN, utiliser la visualisation Q&A et l’axe de lecture d’une visualisation entre autres.

Pour terminer cette section, le candidat doit savoir mettre en œuvre une analyse avancée (advanced analytic). Ici, il doit savoir identifier les données incontrôlées, effectuer une analyse des séries chronologiques, utiliser la fonctionnalité de regroupement, utiliser la fonctionnalité des influenceurs clés et l’arbre de répartition.

5.      Mettre en œuvre et maintenir les livrables (10-15 %)

Les Data Analysts génèrent des rapports qui les aident dans leur travail. Mais au sein d’une organisation, l’important est de partager ces rapports avec l’équipe de travail. C’est exactement ce que Microsoft essaie de changer et de faire avancer avec Power BI. C’est dans cette section que ces livrables sont évalués.

Ici, l’évaluation du candidat porte sur la configuration des données pour la mise à jour récurrente, de la sécurité au niveau de la ligne et de la mise à jour incrémentielle ainsi que l’approbation des ensembles de données.

Enfin, l’examen évalue la capacité du candidat à créer et configurer un espace de travail dans Power BI Service qu’il puisse partager ses rapports et ensembles de données avec l’organisation, soit pour les afficher, soit pour développer des rapports ensemble dans le Cloud. De plus, il lui est demandé de créer une application à partager avec l’ensemble de l’organisation.

Brainstorm business intelligence
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Power BI: solution de Business Intelligence pour les entreprises

Il existe de nombreux outils appliqués au secteur des entreprises qui, dans bien des cas, facilitent la prise de décision pour les parties prenantes, des chefs de département aux équipes commerciales et jusqu’au Directeur général. Si aujourd’hui, nous manipulons de plus en plus de données et d’informations pour prendre des décisions, nous devons avoir l’aide supplémentaire de la technologie et nous appuyer sur des solutions logicielles d’entreprise pour rationaliser ces tâches.

Les solutions logicielles Microsoft Power BI, qui en Anglais se réfère à Business Intelligence, et que l’on peut traduire par l’intelligence d’affaires. Il s’agit de solutions commerciales qui aideront les responsables des entreprises à accélérer le processus de prise de décision.

La différenciation des entreprises passe par une prise de décision correcte. Aujourd’hui, nous vivons dans une époque entièrement numérique où les décisions doivent reposer sur une base solide d’informations et de données bien contrastées.

BI ou Business Intelligence

Power BI

Parler de Power BI, c’est parler des services Power BI, c’est-à-dire, de l’ensemble de solutions et des méthodes axées sur l’analyse et la compréhension du Big Data. Ce dernier fait ici référence au grand volume de données qui sont générées à la fois dans les environnements professionnels et personnels, que ce soit par les personnes ou toute autre entité constituée de plusieurs individus.

Tous ces outils sont compilés sous les méthodologies d’un plan d’affaires d’entreprise qui doit se concentrer sur la collecte, l’analyse et la vérification du Big Data afin de développer une trajectoire visuelle et synthétisée.

Si l’on veut vraiment disposer d’une solution logicielle de Business Intelligence, elle doit permettre de faire :

          Des extractions de données volumineuses

          De l’analyse de données en temps réel

          De la création de modèles de données

          Des visualisations de données

          De la création de rapports

À partir de ces lignes directrices, toute entité commerciale doit localiser et travailler sur les incidents qui se sont produits et choisir l’option la plus bénéfique et la plus correcte pour l’entreprise.

Microsoft Power BI pour les entreprises

Power BI est une solution de Business Intelligence présentée par Microsoft. Elle est axée sur les entreprises et les indépendants et permet de disposer à tout moment et en tout lieu de toutes les informations et de la situation de l’entreprise.

En utilisant Power BI, il est possible de créer des rapports et des visualisations personnalisées présentant l’ensemble de l’entreprise. Cela se fait par le biais de tableaux de bord générés par diverses bases de données, l’évolution des projets, le développement commercial et plusieurs autres actions de l’entreprise.

Power BI est l’un des outils de Microsoft qui ont la possibilité d’être localisés dans le Cloud, ce qui permet de connaître de manière rapide les informations les plus importantes des différents panneaux qui sont continuellement mis à jour.

Les données collectées pour cet outil sont produites à partir de sources de données très diverses, y compris à une base de données Microsoft SQL Server.

À travers le programme, on peut développer et connecter des bases de données, configurer l’évolution graphique pour plusieurs objectifs : évaluer l’état de l’entreprise, analyser l’évolution des ventes, connaître le volume des commandes, vérifier les paiements fournisseurs et bien d’autres actions d’analyse, le tout en temps réel.

Une autre nouvelle fonctionnalité de la solution Power BI Desktop est son canevas à partir duquel des onglets peuvent être générés selon les besoins. Cela permet à l’utilisateur de créer sa propre idée, de mieux comprendre, d’interpréter et d’avoir une plus grande capacité d’argumentation lorsque les parties prenantes de l’entreprise devront prendre des décisions sur la base des données.

Et bien sûr, tout cela a l’avantage d’être disponible et opérationnel dans l’environnement de l’informatique en nuage. Le Cloud se chargera d’effectuer et de générer les opérations et les calculs nécessaires pour obtenir les résultats.

Enfin, il faut souligner une autre des caractéristiques des plus attrayantes. Il s’agit de la possibilité de sauvegarder les informations sur ordinateur et ensuite de publier les données et les rapports depuis le site Power BI pour les partager avec d’autres utilisateurs en ligne.

Quels sont les avantages de l’application de Power BI ?

Employés faisant du business intelligence

Tous les départements d’une entreprise sont essentiels au bon fonctionnement de celle-ci. Si l’un d’entre eux échoue dans ses objectifs, une chaîne d’échecs se produira. Par conséquent, l’entreprise dans son ensemble en souffrira également. C’est là qu’intervient l’outil Power BI.

Les solutions Microsoft pour entreprises (Power BI, Power Query, Office 365…) permettent la transformation numérique pour un travail beaucoup plus productif. L’outil Power BI permet d’intégrer tous les départements dès sa mise en œuvre.

En effet, il existe 4 avantages pertinents concernant cette solution de Business Intelligence :

          Accessibilité : les bases de données et les services Power BI sont à la fois accessibles dans le Cloud et sur Desktop.

          Informations mises à jour en temps réel : lorsque des problèmes ou des opportunités sont détectés instantanément, une plus grande optimisation du fonctionnement de l’entreprise est obtenue. Avec Power BI, cette détection et cette identification se font en temps réel.

          Interface intuitive : les informations sont claires et hiérarchisées et proviennent depuis tous les départements de l’entreprise. Elles sont également intuitives pour garantir une accessibilité complète à tout utilisateur.

          Agilité : de par sa conception, sa stratégie d’organisation et sa hiérarchie, Power BI permet une restitution détaillée des informations autant de fois que nécessaire. La mise à jour se fait en temps réel.

En conclusion, Microsoft Power Bi est une application intelligente et prédictive qui est un grand encouragement pour les entreprises et leurs dirigeants lorsqu’il s’agit d’interpréter et d’analyser toutes les informations. Il permet d’interpréter tous types de données et de les afficher dans des graphiques totalement compréhensibles par tous. D’ailleurs, Power BI a encore une fois été élue meilleure plateforme d’analyse de données et de Business Intelligence dans le Magic Quadrant de Gartner.

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Les différents cours pouvant être suivis durant une formation Power BI

Microsoft Power BI est une famille d’outils de Business Intelligence. À partir des données d’une entreprise, il permet de générer des rapports et donc des informations d’aide à la décision.

Le terme « famille d’outils » est ici employé, car les éléments qui composent Power BI sont nombreux. Les principaux sont :

          Power BI Desktop: une application de bureau qui peut être téléchargée gratuitement sur PC. C’est l’outil principal pour le traitement des données et la création de rapports.

          Power BI Service : l’environnement Cloud où les rapports créés avec Power BI Desktop sont publiés, analysés et partagés. On s’y connecte via un compte Microsoft.

          Power BI Mobile : les rapports peuvent également être analysés via une application pour appareils mobiles (Smartphones et tablettes).

Les utilisateurs de Power BI comprennent à quel point cet outil est incontournable. C’est la raison pour laquelle des cours spécifiques à destination de spécialistes des données et des TIC sont proposés par différents établissements et centres de formation.

Power BI pour les développeurs

Bien que Power BI soit un logiciel gratuit, en tant que service (SaaS), il permet d’analyser des données et de partager des connaissances. Les tableaux de bord Power BI offrent une vue à 360 degrés des métriques les plus importantes en un seul endroit, avec des mises à jour en temps réel et une accessibilité sur tous les appareils.

Développeurs heureux devant un ordinateur

Une formation Power BI à destination des développeurs consiste à apprendre à utiliser l’outil pour développer des solutions logicielles personnalisées pour les plateformes Power BI et Azure. Au terme de la formation, les étudiants auront acquis les compétences suivantes :

          Configurer des tableaux de bord en temps réel

          Créer des visualisations personnalisées

          Intégrer des analyses riches dans des applications existantes

          Intégrer des rapports interactifs et visuels dans des applications existantes

          Accéder aux données depuis une application

Création de tableaux de bord à l’aide de Microsoft Power BI

Cette formation couvre à la fois Power BI sur le web et Power BI Desktop. Elle s’adresse généralement aux chefs d’entreprise, aux développeurs, aux analystes, aux chefs de projet et aux chefs d’équipe. L’objectif est que les étudiants acquièrent une compréhension de base des sujets ci-dessous, ainsi qu’une capacité à utiliser et à mettre en œuvre les concepts appris.

          Power BI

          Power BI Desktop

          Utilisation de feuilles de calcul CSV, TXT et Excel

          Connexion aux bases de données

          Fusionner, regrouper, résumer et calculer des données

          Création de rapports

Conception du tableau de bord Power BI

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Power BI est l’un des outils de visualisation de données les plus populaires et un outil de Business Intelligence. Il propose une collection de connecteurs de bases de données, d’applications et de services logiciels qui sont utilisés pour obtenir des informations de différentes sources de données, les transformer et produire des rapports. Il permet également de les publier pour pouvoir y accéder depuis des appareils mobiles. Mais, cela nécessite la conception de tableaux de bord.

Une formation axée sur la création de tableaux de bord s’adresse aux chefs d’entreprise, aux analystes commerciaux, aux Data Analysts, aux développeurs et aux chefs d’équipe qui souhaitent concevoir un tableau de bord Power BI parfait. À l’issue de cette formation, les participants pourront :

          Concevoir des tableaux de bord beaux et efficaces en suivant les règles critiques

          Choisir les bons graphiques en fonction du type de données à afficher

Data Analytics Process, solutions Cloud et solutions Power BI

Cette formation consiste à avoir une prise en main des solutions Cloud disponibles, des processus d’analyse de données nécessaires pour travailler avec des données dans le Cloud et des outils Power BI pour analyser les données.

L’objectif de la formation est d’apporter aux participants la capacité de :

          Installer et configurer Power BI

          Évaluer les différentes solutions de données offertes par les fournisseurs de cloud tels qu’Azure

          Acquérir une compréhension des différentes structures, approches de modélisation et conceptions de Data Warehouses utilisées pour stocker, gérer et accéder au Big Data.

          Appliquer des outils et des techniques pour nettoyer les données en vue de l’analyse.

          Construire des solutions de reporting et d’analyse basées sur des données sur site et dans le Cloud.

          Intégrer des solutions d’analyse de données à un Data Warehouse

          Atténuer les risques de sécurité des données et assurer la confidentialité des données

Excel vers Power BI

Exporter un fichier Excel vers Power BI est une connaissance essentielle aux Data Analysts qui souhaitent apprendre des techniques pour préparer des données dans Excel, puis les visualiser dans Power BI. Ainsi, ils pourront :

          Comprendre les principes de l’analyse des données, les objectifs de l’analyse des données et les approches de l’analyse des données

          Utiliser les formules DAX dans Power BI pour des calculs complexes

          Mettre en place des visualisations et des graphiques pour des cas d’analyse particuliers

Microsoft Azure
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Pourquoi se former à Microsoft Azure ?

Azure est un service de Cloud Computing par abonnement mensuel créé par Microsoft en 2010. Les services Cloud de Microsoft incluent l’hébergement Web, les machines virtuelles, les services d’applications, le stockage de fichiers, la gestion des données, l’analyse et bien plus encore. Ils sont hébergés dans plus de 35 régions de centres de données à travers le monde. Azure propose des solutions de gestion et de traitement du Big Data basées sur le Cloud, notamment l’apprentissage automatique, l’analyse en continu et les services d’IA qui peuvent tous être gérés à partir du portail Azure central.

Obtenir l’un des Azure Certifications est un laissez-passer vers les postes parmi les plus rémunérés. Les organisations de tous horizons tendent progressivement à opter pour le Cloud Computing, une solution économe, sécuritaire, fiable et performante. En ce sens, se former à Microsoft Azure est une opportunité de carrière et une ouverture sur l’avenir du Cloud en entreprise.

Quelles sont les utilisations de Microsoft Azure ?

Azure est un service de Cloud Computing très populaire avec de nombreux produits et applications, ce qui entraîne une forte demande d’employés capables de concevoir, de déployer et de gérer des solutions Azure.

Cloud computing

Pour illustrer son importance, Indeed a répertorié plus de 500 postes Azure disponibles avec des estimations de salaire de 75 000 euros et plus. Les postes incluent Azure Developer, Azure Consultant, Azure Architect, Azure Cloud Administrator, Azure Engineer et plus encore, y compris de nombreux postes chez Microsoft.

Construire sa propre expertise Azure peut considérablement améliorer son CV et optimiser ses chances d’entrer dans le monde passionnant du Cloud Computing.

Quels sont les avantages du Cloud Computing Azure ?

L’apprentissage automatique est un avantage pour l’utilisation des Azure services Cloud dans une entreprise. Azure Machine Learning devient plus intelligent à mesure que les utilisateurs font appel à ses services. La reconnaissance de noms, l’extraction intelligente de fichiers avec un ensemble de mots-clés… font tous partie de l’apprentissage automatique. Les services Cloud avec la Machine Learning récupèrent rapidement les données afin que les entreprises puissent profiter de ce type de service à la demande.

Les machines virtuelles et les réseaux virtuels permettent d’exécuter des tâches de mémoire lourdes. Au lieu d’investir sur des ordinateurs plus importants et plus puissants pour exécuter des tâches, les entreprises font appel à des experts en Azure capables de créer une machine virtuelle qui utilise le Cloud pour exécuter leurs tâches. Ce type d’avantage peut leur permettre d’économiser chaque année de l’argent qui aurait été dépensé en matériel physique.

Un autre avantage des services Cloud est la possibilité d’utiliser des applications mobiles et Office 365 avec Azure. Avec le travail mobile d’aujourd’hui, il est facile d’accéder à des données critiques via des applications mobiles n’importe où et n’importe quand. Ainsi, grâce à l’intégration Azure et des solutions Cloud dans une entreprise, cette dernière s’appuiera moins sur un ordinateur spécifique pour charger des documents.

Qui doit suivre cette formation Azure Certification ?

Le mot « Cloud » a influencé la croissance de la carrière de nombreuses personnes et aujourd’hui experts Azure qui ont été auparavant des développeurs, des administrateurs système, des Ingénieurs de données, des Scientifiques de données et même des responsables informatiques.

Azure devient une compétence indispensable pour les professionnels de l’informatique, car des compétences en matière de Cloud Azure sont précieuses pour une entreprise cherchant à analyser, évaluer, gérer, adapter et optimiser l’offre et le coût de l’infrastructure informatique.

Étant donné que Microsoft Azure est open source, hybride et sécurisé, il propose une plate-forme Cloud en constante expansion qui dispose d’un réseau mondial massif pour les futures activités d’une organisation.

Une formation certifiante Mastering Microsoft Azure, permettant aux candidats de passer le Microsoft Certification Exam, est destinée aux professionnels de l’informatique qui veulent poursuivre une carrière dans le Cloud Computing et devenir Microsoft Azure Developer Specialist. Elle convient parfaitement aux :

          Professionnels de l’informatique

          Développeurs d’applications

          Data Engineers

          Data Scientists

          Solutions architect

          Ingénieurs DevOps

Quels sont les postes proposés par les entreprises aux professionnels Azure ?

Le développement d’applications basées sur le Cloud se développe à un rythme rapide. Les compétences et l’expérience d’Azure peuvent aider ceux qui suivent une formation Azure à s’orienter vers une carrière lucrative.

Open space bureau de travail

Certains des postes proposés par les entreprises pour les professionnels Azure sont :

          Développeur d’applications Cloud : se concentre principalement sur la mise en œuvre et la maintenance de l’infrastructure Cloud d’une organisation

          Cloud Architect: responsable de la gestion de l’architecture du Cloud Computing dans une organisation

          Ingénieur infrastructure Cloud Automation : se concentre sur l’automatisation, l’orchestration et l’intégration du Cloud

          Ingénieur Cloud système réseaux : responsable de la mise en œuvre, de la maintenance et de la prise en charge du matériel réseau, des logiciels et des liens de communication de l’infrastructure Cloud de l’organisation

Quelle est la future portée de la formation Azure ?

Microsoft Azure est une plate-forme de Cloud Computing publique qui propose de la rapidité en réduisant le temps de chargement grâce à Azure Content Delivery Network. Il s’agit d’un atout qui attire de plus en plus d’entreprises à faire appel à ses solutions telles que l’infrastructure en tant que service, le logiciel en tant que service et une plate-forme en tant que service. Ils peuvent être utilisés efficacement pour des services tels que l’analyse, la mise en réseau, le stockage, l’informatique virtuelle et bien d’autres services.

La portée future d’Azure semble assez prometteuse si elle est vue du point de vue de l’investissement. En mars 2021, Microsoft a investi 200 millions de dollars à proximité de la ville de Chicago. Ce sera un complexe de 11 data centers qui s’étendront sur 21 hectares. Ils seront opérationnels en 2022 pour répondre à la hausse de la demande.

Pourquoi suivre une formation Azure ?

Le Cloud Microsoft Azure connaît une croissance exponentielle. Selon le rapport Microsoft, 57 % des entreprises du Fortune 500 utilisent le Cloud Azure. En 2020, la hausse des revenus générés par Microsoft Azure a été projetée à 57,6 %. Et malgré la pandémie de Covid19, elle a tout de même été à 29 %.

Microsoft Azure est énorme. Il y a eu une croissance de 50 % de ses revenus pour l’année 2021. En tout, cette plateforme de Cloud Computing a généré près de 15,1 milliards de dollars de chiffre d’affaires.

Quels sont les cours généralement dispensés dans une formation Azure (Learning Path) ?

D’un établissement à un autre, une formation Azure est généralement la même. Ci-dessous une liste non exhaustive des cours :

          Fondamentaux de Microsoft Azure (Course)

          Analyse de données avec Microsoft Azure

          Technologies de sécurité Microsoft Azure

          Développement de solutions pour Microsoft Azure

          Conception et mise en œuvre de solutions Microsoft DevOps

          Ingénierie des données sur Microsoft Azure

          Administration de bases de données relationnelles sur Microsoft Azure

          Migration des charges de travail SQL vers Azure

          Migration des charges de travail NoSQL vers Azure Cosmos DB

          Implémentation des solutions Microsoft Azure Cosmos DB

          Migration des charges de travail d’application vers Azure

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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.

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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.
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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.