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Power BI API : Tutoriel complet sur cette fonctionnalité

Les APIs permettent de connecter Power BI à des sources de données externes. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur ces interfaces, et comment maîtriser la plateforme de Microsoft.

Il existe plusieurs façons d’assembler les données pour les rapports Power BI. Outre les fichiers Excel et les bases de données sur site ou sur le cloud, les APIs sont de plus en plus utilisées.
De nombreuses organisations fournissent des données par le biais d’APIs, dont les agences gouvernementales, les entreprises de médias, les fournisseurs de services logiciels ou même les ONG.
Ces outils peuvent aussi être utilisés en interne par les entreprises souhaitant intégrer des données entre de multiples systèmes. C’est l’un des cas d’usage les plus courants de Power BI et autres plateformes de reporting.
Même si la source de données principale d’un rapport est généralement interne, comme une Data Warehouse, il est possible d’enrichir les données existantes grâce à une API.
Il peut s’agir par exemple de données économiques et démographiques de la Banque Mondiale, des données des réseaux sociaux, des taux d’échange actuels ou même d’informations sur Wikipedia. Il existe de nombreuses APIs permettant d’obtenir de telles données.

Qu’est-ce que Power BI ?

Power BI est la plateforme de Business Intelligence de Microsoft. Cet outil self-service permet à tous les employés d’une entreprise d’analyser et de visualiser les données.
Il s’agit d’une suite logicielle regroupant plusieurs composants pour la collecte, l’analyse et la visualisation de données, le reporting et la création de tableaux de bord.
Les avantages de Power BI sont une interface intuitive, une accessibilité sur PC, mobile et cloud, et une connectivité avec de nombreux logiciels et sources de données.

Qu’est-ce qu’une API ?

Le terme API est l’acronyme de « Application Programming Interface ». Il existe une large diversité d’APIs dans le domaine de l’informatique.
Différentes technologies permettent de délivrer les APIs, comme REST et SOAP. Chacun a ses propres mécanismes et capacités, et peut retourner les données dans différents formats comme JSON ou XML.
Heureusement, chaque API s’accompagne d’une documentation détaillant son fonctionnement. Elle indique notamment les définitions, les valeurs de requêtes autorisées, les limitations, des exemples d’usage et les formats de données.
Les APIs gratuites et publiques ne requièrent aucune authentification, mais les APIs privées et commerciales peuvent exiger une clé ou un mot de passe.
Les APIs de données web comme celle de Wikipedia permettent d’effectuer une requête en entrant une simple adresse URL dans un navigateur web.

Qu’est-ce qu’une API REST ?

Une API REST est un style d’architecture logicielle conçue pour guider le développement et le design de l’architecture du World Wide Web. Elle définit un ensemble de contraintes pour la façon dont l’architecture système doit se comporter.
Les APIs REST offrent une façon flexible et légère d’intégrer les applications. Elles permettent d’effectuer des recherches en envoyant des requêtes à un service, et renvoient des résultats en provenance de celui-ci.
Les éléments composant l’API Rest sont les headers indiquant le mode d’authentification et les types de contenu, la méthode d’appel telle que POST et GET, le endpoint sous forme d’URL et les données textuelles au format JSON.
Pour accéder à la REST API de Power BI, il est nécessaire de demander au préalable un token avec lequel vous pourrez appeler l’API et exécuter les fonctions.

À quoi sert la REST API de Power BI ?

La REST API de Power PI délivre des endpoints de service pour l’intégration, l’administration, la gouvernance ou les ressources utilisateurs. Elle permet d’organiser le contenu Power BI, d’exécuter des opérations administratives ou encore d’intégrer du contenu en provenance de Power BI.

Maîtriser la REST API de Power BI

Son avantage est de permettre de construire des applications personnalisées délivrant les données sur un tableau de bord Power BI à l’aide d’un accès programmatique aux composants du tableau de bord : datasets, tableaux, lignes…
Elle permet de créer, d’obtenir ou de modifier des ensembles de données, des tableaux, des couloirs, des groupes, ou encore des tableaux de bord. Voici comment procéder pour établir une connexion entre Power BI et une source de données via la REST API.
La première étape est d’enregistrer une application à partir du Portail Développeur de Power BI. Vous devez ensuite conférer à l’utilisateur l’autorisation d’accéder à l’application, et générer un token d’accès à l’aide de la méthode POST.
Par la suite, vous pouvez utiliser la REST API de Power BI pour assembler les données dont vous avez besoin. Il peut s’agir par exemple d’une liste de rapports ou d’ensembles de données en provenance de votre espace de travail personnel.

Qu’est-ce que la DAX REST API de Power BI ?

Depuis le mois d’août 2021, la nouvelle API REST de Power BI permet d’effectuer des requêtes de datasets en utilisant le langage DAX. Cette API REST DAX évite les dépendances aux librairies client Analysis Services, et ne requiert pas de connexion aux endpoints XMLA.
Il est possible dans presque n’importe quel environnement de développement moderne et sur n’importe quelle plateforme dont les applications no-code Power Apps, les langages basés JavaScript ou le langage Python. Toute technologie permettant l’authentification avec Azure Active Directory et la construction d’une requête web est compatible.

Qu’est-ce que la Client API de Power BI ?

L’API Client de Power BI est une librairie client side permettant de contrôler programmatiquement le contenu intégré Power BI en utilisant JavaScript ou TypeScript.
Cette API permet la communication entre les éléments de Power BI tels que les rapports et les tableaux de bord, et le code d’application. Ainsi, vous pouvez concevoir une expérience utilisateur selon votre propre design.

Comment connecter Power BI à une API ?

La connexion entre Power BI est une API nécessite d’utiliser un connecteur de source de données web. On entre ensuite le endpoint de l’API et ses paramètres en guise d’URL.
Après avoir fourni les détails d’authentification requis par l’API, il ne reste qu’à formater les résultats de la requête dans un format de tableau pouvant être intégré au modèle Power BI.
Par défaut, Power BI essayera automatiquement de convertir les résultats JSON vers un format de tableau. Le format XML requiert un peu plus d’efforts, et les étapes spécifiques peuvent varier.

Comment apprendre à manier Power BI ?

Une connexion API apporte de nombreux avantages pour le reporting sur Power BI. Elle peut notamment permettre d’enrichir les données grâce à des sources externes, ou fournir une façon plus flexible de connecter ses données au cloud. Il existe de nombreuses APIs disponibles gratuitement sur le web.
Toutefois, pour maîtriser Power BI et toutes ses fonctionnalités, vous pouvez choisir DataScientest. Nous proposons une formation Power BI permettant à un débutant d’acquérir la maîtrise complète de l’outil en seulement cinq jours.
Notre cursus s’effectue intégralement à distance, via internet. En tant que Microsoft Learning Partner, DataScientest vous permet d’obtenir la certification PL-300 Power BI Data Analyst Associate à la fin du parcours.
Pour le financement, notre organisme est reconnu par l’Etat est éligible au Compte Personnel de Formation. N’attendez plus, et découvrez DataScientest !

Découvrir la formation Power BI

Vous savez tout sur Power BI et les APIs. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur Power BI et notre dossier sur la Business Intelligence.

2 mars 2023 by adriano

Formations

Quelle sont les spécificités d’une formation DevOps ?

Avec le progrès de la méthode Agile, la démarche DevOps est devenue un mode d’organisation du travail particulièrement populaire dans le milieu du développement logiciel. Dans les faits, elle consiste à réunir les services de développement et des opérations dans une unique suite de déploiements continus.

Ainsi le développement et la mise en place sont réalisés de manière simultanée et cela permet de pallier les faiblesses de communication qui pouvaient exister entre ces deux pôles, les retours sont plus rapides et le développement est par conséquent plus efficace puisqu’il s’inscrit dans un unique flux de travail. Ce mode d’organisation possède de nombreux avantages aussi bien du point de vue de la qualité que de la rapidité. Si vous souhaitez en savoir plus sur le DevOps, vous pouvez consulter notre article détaillé sur le sujet.

De son côté, DataScientest est un organisme spécialisé dans la formation dans les métiers et les compétences liés au développement et à la data depuis 2016. Nos formations ont été co-construites avec les groupes avec lesquels nous travaillons maintenant depuis plusieurs années et qui continuent aujourd’hui à nous faire confiance. C’est pourquoi nous avons mis notre savoir-faire dans la formation au service de la conception d’une formation DevOps.

Quels sont les prérequis pour pouvoir accéder à une telle formation ?

Le métier de DevOps est exigeant aussi bien techniquement que théoriquement. Bien que cela ne soit pas nécessairement obligatoire, il demeure néanmoins très intéressant avant de suivre une telle formation de maîtriser les bases d’un ou plusieurs langages de programmation tels que Javascript, Go ou encore Python. Pour ce qui est du niveau mathématique attendu, un niveau équivalent à celui d’un Bac +2. Ces prérequis peuvent vous permettre d’être très à l’aise lors du suivi de votre formation, mais leur absence ne doit pas pour autant vous dissuader de vous lancer dans votre projet de formation. Il est en effet toujours possible de rattraper le niveau requis ! DataScientest propose par exemple une formation Python qui peut être votre première approche avec un langage de programmation.

Quel est le contenu d’une formation DevOps ?

Le DevOps doit posséder un solide bagage technique et maîtriser un vaste ensemble d’outils. Pour ce qui est des langages de programmation qu’il doit maîtriser, on retrouve évidemment les grands classiques du développement web comme HTML, CSS, PHP ou encore Ruby. Néanmoins d’autres langages sont également nécessaires notamment pour ce qui touche au développement d’applications tels que Python ou Java. Pour ce qui est des outils du DevOps, ce sont par exemple les outils d’intégration comme Jenkins ou alors les différents CMS comme Drupal.

Parallèlement à ses compétences techniques, le DevOps doit également posséder un ensemble de qualités qui lui seront d’une grande aide lors de l’exercice de son activité. Il lui est par exemple impératif de faire preuve d’une grande rigueur et d’une bonne capacité d’autonomie afin de faire cohabiter ses deux activités. Par ailleurs, le DevOps doit également être passionné par son domaine d’activité puisque ce domaine évolue rapidement, il lui incombe donc de mettre à jour régulièrement ses connaissances. Pour cela, Data Scientist publie régulièrement des articles sur son blog afin que vous puissiez rester au courant des dernières actualités du milieu du développement et de la data.

Suivre une formation Data Scientist

Quels sont les objectifs d’une formation DevOps ?

Le poste de DevOps présente de multiples intérêts. Tout d’abord, ses missions sont variées et cette formation ouvre donc les portes sur une profession très peu répétitive. Parmi ses principales activités, on trouve la mise en place d’applications mais également l’instauration de tests puis la surveillance du bon fonctionnement des applications précédemment implantées.

D’autre part, une telle formation ouvre les portes à un marché de l’emploi très favorable puisque les profils de DevOps sont aujourd’hui particulièrement sollicités tout simplement car le volume de données à traiter continuent de croître et car la transformation digitale des entreprises s’accélère. Certains enjeux au cœur du métier de DevOps comme la sécurité des données deviennent donc cruciaux pour tous les champs d’activité.

Les perspectives d’évolution pour un DevOps sont multiples et permettent de prétendre à terme à des postes comme lead tech, CTO ou encore ingénieur réseau et structure. Pour ce qui est de la rémunération, un DevOps peut prétendre à environ 36 000€ annuel en salaire avec une possibilité d’augmentation rapide jusqu’à 60k€-90k€ annuel. Il s’agit d’un des métiers les plus demandés en France ce qui exerce une pression à la hausse sur les salaires.

Quel est l’avantage de réaliser une formation DevOps au sein de DataScientest ?

Notre organisme propose une formation DevOps dont le support de cours est conçu par nos experts directement en interne. Ce sont ces mêmes professeurs qui forment notre équipe pédagogique et qui vont mettre en place un accompagnement personnalisé tout au long de la formation. Parallèlement à un enseignement de qualité, DataScientest s’engage également à fonder un véritable accompagnement pour ses apprenants. À partir du milieu des formations et jusqu’à l’emploi, nos apprenants sont accompagnés par notre pôle carrière qui peut vous aider à mettre en forme votre CV, mais également à préparer vos entretiens. DataScientest est aujourd’hui le leader de la formation data en B2B et nous disposons de nombreux partenaires que nous pouvons mettre en relation avec nos apprenants. Par ailleurs, nos apprenants représentent désormais une communauté de plus de 3000 alumni et nous instaurons en véritable esprit de promotion à l’aide de différents ateliers tout au long de la formation.

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22 juin 2022 by adriano

Dossier

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.

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 %)

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.

4 septembre 2021 by Aurelia F

Définitions

Qu’est-ce que la Data Science ? À quoi sert-elle ? Pourquoi est-elle importante aujourd’hui ?

Il y a beaucoup de discussions sur ce qu’est la Data Science ou Science des données. Mais, nous pouvons la résumer par la phrase suivante : « La Data Science est la discipline du 21e siècle qui convertit les données en connaissances utiles ».

La Data Science combine plusieurs domaines, dont les statistiques, les méthodes scientifiques (scientific methods) et l’analyse des données (analyzing data). Elle permet d’extraire de la valeur dans les données, de la collecte de celles-ci (Data Collections) à l’analyse prédictive (Predictive Analytics) en passant par la présentation des résultats (Data Visualization). Le praticien de la Science des données est le Data Scientist qui travaille de près avec d’autres experts du Big Data tels que le Data Analyst et le Data Engineer (Data Science Team).

Qu’est-ce que la Data Science ?

En termes simples, la Science des données consiste à appliquer l’analyse prédictive pour tirer le meilleur parti des informations d’une entreprise. Il ne s’agit pas d’un produit, mais d’un ensemble d’outils (parfois Open source) et de techniques interdisciplinaires intégrant les statistiques (statistical analysis et statistical modeling), l’informatique (computer science) et les technologies de pointe (Artificial Intelligence AI et Machine Learning models) qui aident le Data Scientist à transformer les données en informations stratégiques (actionable insights).

La plupart des entreprises sont aujourd’hui submergées de données et ne les utilisent probablement pas à leur plein potentiel. C’est là qu’intervient le Data Scientist qui met à leur service ses compétences uniques en matière de Science des données pour les aider à transformer les informations en données stratégiques significatives et en véritable avantage concurrentiel (Data Driven Marketing).

En appliquant la Data Science, une organisation peut prendre des décisions en toute confiance et agir en conséquence, car elle travaille avec des faits et la méthode scientifique, plutôt qu’avec des intuitions et des suppositions.

Que font exactement les Data Scientists ?

Les Data Scientists sont des experts dans trois groupes de disciplines :

– Les statistiques et les mathématiques appliquées

– L’informatique

– L’expertise commerciale

Si les Scientifiques des données peuvent avoir une expertise en physique, en ingénierie, en mathématiques et dans d’autres domaines techniques ou scientifiques, ils doivent également comprendre les objectifs stratégiques de l’entreprise pour laquelle ils travaillent afin d’offrir de réels avantages commerciaux.

Le travail quotidien d’un Data Scientist consiste à :

– Définir un problème ou une opportunité commerciale

– Gérer et à analyser toutes les données pertinentes pour le problème

– Construire et tester des modèles pour fournir des aperçus et des prédictions

– Présenter les résultats aux parties prenantes de l’entreprise

– Écrire du code informatique pour exécuter la solution choisie

Lorsqu’il fait du codage, il applique ses connaissances d’une combinaison de langages utilisés pour la gestion des données et l’analyse prédictive tels que Python, R, SAS et SQL/PostgreSQL.

Enfin, le Data Scientist est également chargé d’analyser et de communiquer les résultats commerciaux réels.

En raison du grand nombre de compétences spécifiques impliquées, les scientifiques de données qualifiés sont difficiles à identifier et à recruter. En outre, leur maintien au sein d’une équipe interne est coûteux pour une organisation.

Pourquoi la Data Science est-elle soudainement si importante ?

La théorie mathématique et statistique qui sous-tend la Data Science est importante depuis des décennies. Mais, les tendances technologiques récentes ont permis la mise en œuvre industrielle de ce qui n’était auparavant que de la théorie. Ces tendances font naître un nouveau niveau de demande pour la Science des données et un niveau d’excitation sans précédent quant à ce qu’elle peut accomplir :

– L’essor du Big Data et de l’Internet des objets (IoT)

La transformation numérique du monde des affaires a donné lieu à une énorme quantité de données (amounts of data) et différents jeux de données (data sets) sur les clients, les concurrents, les tendances du marché et d’autres facteurs clés. Comme ces données proviennent de nombreuses sources et peuvent être non structurées, leur gestion est un défi. Il est difficile, voire impossible pour les groupes internes (analystes d’entreprise traditionnels et équipes informatiques travaillant avec les systèmes existants) de gérer et d’appliquer cette technologie par eux-mêmes.

– La nouvelle accessibilité de l’Intelligence artificielle (IA)

L’Artificial Intelligence (Intelligence artificielle) et la Machine Learning (apprentissage automatique) qui relevaient autrefois de la science-fiction sont désormais monnaie courante et arrivent juste à temps pour relever le défi du Big Data. Le volume, la variété et la vitesse des données ayant augmenté de manière exponentielle, la capacité à détecter des modèles et à faire des prédictions dépasse la capacité de la cognition humaine et des techniques statistiques traditionnelles. Aujourd’hui, l’Intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont nécessaires pour effectuer des tâches robustes de classification, d’analyse et de prédiction des données.

– Les gains énormes en puissance de calcul

La Data Science ne serait pas possible sans les récentes améliorations majeures de la puissance de calcul. Une percée cruciale a été de découvrir que les processeurs informatiques conçus pour restituer des images dans les jeux vidéos seraient également adaptés aux applications d’apprentissage automatique et d’Intelligence artificielle. Ces puces informatiques avancées sont capables de gérer des algorithmes mathématiques et statistiques extrêmement sophistiqués et fournissent des résultats rapides même pour les défis les plus complexes, ce qui les rend idéales pour les applications de science des données.

– Nouvelles techniques de stockage des données, y compris l’informatique dématérialisée

La Data Science dépend d’une capacité accrue à stocker des données de toutes sortes à un coût raisonnable. Les entreprises peuvent désormais stocker raisonnablement des pétaoctets (ou des millions de gigaoctets) de données, qu’elles soient internes ou externes, structurées ou non structurées, grâce à une combinaison hybride de stockage sur site et en nuage.

– Intégration de systèmes

La Data Science met en relation toutes les parties de votre organisation. Une intégration étroite et rapide des systèmes est donc essentielle. Les technologies et systèmes conçus pour déplacer les données en temps réel doivent s’intégrer de manière transparente aux capacités de modélisation automatisée qui exploitent les algorithmes de Machine Learning pour prédire un résultat. Les résultats doivent ensuite être communiqués aux applications en contact avec la clientèle, avec peu ou pas de latence, afin d’en tirer un avantage.

Quels avantages une entreprise peut-elle tirer de la Data Science ?

La Data Science peut offrir un large éventail de résultats financiers et d’avantages stratégiques, en fonction du type d’entreprise, de ses défis spécifiques et de ses objectifs stratégiques.

Par exemple, une société de services publics pourrait optimiser un réseau intelligent pour réduire la consommation d’énergie en s’appuyant sur des modèles d’utilisation et de coûts en temps réel. Un détaillant pourrait appliquer la Science des données aux informations du point de vente pour prédire les achats futurs et sélectionner des produits personnalisés.

Les constructeurs automobiles utilisent activement la Data Science pour recueillir des informations sur la conduite dans le monde réel et développer des systèmes autonomes grâce à la Machine Learning. Les fabricants industriels utilisent la Science des données pour réduire les déchets et augmenter le temps de fonctionnement des équipements.

Dans l’ensemble, la Data Science et l’Intelligence artificielle sont à l’origine des avancées en matière d’analyse de texte, de reconnaissance d’images et de traitement du langage naturel qui stimulent les innovations dans tous les secteurs.

La Science des données peut améliorer de manière significative les performances dans presque tous les domaines d’une entreprise de ces manières, entre autres :

– Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

– Augmentation de la rétention des employés

– Compréhension et satisfaction des besoins des clients

– Prévision avec précision des paramètres commerciaux

– Suivi et amélioration de la conception et des performances des produits.

La question n’est pas de savoir ce que la Data Science peut faire. Une question plus juste serait de savoir ce qu’il ne peut pas faire. Une entreprise dispose déjà d’énormes volumes d’informations stockées ainsi que d’un accès à des flux de données externes essentiels. La Science des données peut tirer parti de toutes ces informations pour améliorer pratiquement tous les aspects des performances d’une organisation, y compris ses résultats financiers à long terme.

Quel est l’avenir de la Data Science ?

La Data Science est de plus en plus automatisée et le rythme de l’automatisation va sûrement se poursuivre.

Historiquement, les statisticiens devaient concevoir et ajuster les modèles statistiques manuellement sur une longue période, en utilisant une combinaison d’expertise statistique et de créativité humaine. Mais aujourd’hui, alors que les volumes de données et la complexité des problèmes d’entreprise augmentent, ce type de tâche est si complexe qu’il doit être traité par l’Intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’automatisation. Cette tendance se poursuivra à mesure que le Big Data prendra de l’ampleur.

L’Intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont souvent associés à l’élimination des travailleurs humains. Mais, ils ne font en réalité qu’accroître l’essor des Citizen Data Scientists, ces professionnels de la Data Science sans formation formelle en mathématiques et statistiques.

En conclusion, rien n’indique que l’automatisation remplacera les spécialistes des données, les ingénieurs de données et les professionnels des DataOps qualifiés. Il faut autant de créativité humaine que possible à différentes étapes pour tirer parti de toute la puissance de l’automatisation et de l’Intelligence artificielle.

11 août 2021 by Aurelia F

Conseils

Devenir Data Scientist freelance

Depuis ces dernières années, les Data Scientist sont très recherchés par les entreprises. Ces professionnels travaillent avec d’importantes quantités de données ou Big Data. Leur rôle est de faire un croisement entre les données, les traiter et en déduire des conclusions qui permettent aux dirigeants de l’entreprise de prendre des décisions stratégiques en adéquation avec leurs objectifs.

En ce sens, un Data Scientist est un expert indispensable pour toute organisation qui souhaite se développer en anticipant les choix de ses clients grâce à une analyse des données les concernant.

Aujourd’hui, il s’agit d’un des métiers du Big Data (Data Analyst, Data Engineer…), dont la rémunération est l’une des plus élevées. Par considération de l’engouement des entreprises pour les compétences et l’expérience en Data Science, beaucoup se ruent pour décrocher un poste. Cependant, certains trouvent l’idée de devenir un Scientifique des données en freelance plus intéressant.

Le Data Scientist indépendant

Le Data Scientist connaît par cœur ce qu’est de gérer et d’analyser d’importantes quantités de données dans le genre du Big Data. Sa principale tâche est d’identifier des éléments grâce à l’analyse de données, et surtout le traitement de données qu’il a préalablement effectué pour la mise en place d’une stratégie apportant une solution à un problème.

Un freelance Data Scientist est donc un professionnel de la science des données en mission freelance. Tout comme un Scientifique des données en CDI dans une entreprise, il connaît tout ce qu’il faut faire avec le Big Data. Il anticipe les besoins de l’entreprise pour affronter ceux de ses clients.

Pour ce faire, il va :

– Déterminer les besoins de l’entreprise après exploration, analyse et traitement des données

– Conseiller les parties prenantes et les équipes par rapport à ces besoins

– Construire un modèle statistique

– Mettre au point des outils d’analyse pour la collecte de données

– Référencer et structurer les sources de données

– Structurer et faire la synthèse de ces sources

– Tirer parti des informations tirées des résultats

– Construire des modèles prédictifs

Compétences pour devenir Data Scientist freelance

Pour devenir Data Scientist indépendant, il faut bien évidemment avoir les compétences d’un Scientifique de données, à savoir :

Fondamentaux de la science des données
Statistiques
Connaissances en programmation (Python, R, SQL, Scala)
Manipulation et analyse des données
Visualisation de données
Apprentissage automatique (Machine Learning)
Apprentissage en profondeur (Deep Learning)
Big Data
Génie logiciel
Déploiement du modèle
Compétences en communication
Compétences en narration
Pensée structurée
Curiosité
Anglais

Devenir un Data Scientist, que ce soit en interne (dans une entreprise) ou en indépendant, il est nécessaire de suivre une formation spécifique à la Data Science avec ou sans aucune base sur les mathématiques et les statistiques.

En effet, la Science des données nécessite des connaissances en mathématiques, en statistique et en donnée informatique, et d’une certaine manière, en marketing. Être un Data Scientist, c’est devenir un expert dans la Data Science capable d’analyser les données dans le respect de la politique de confidentialité. Il en tire ensuite des informations précieuses permettant d’apporter des réponses aux problèmes actuels et des solutions aux besoins futurs.

Conditions pour devenir Data Scientist indépendant

Une fois que la certitude de pouvoir se lancer en freelance et d’assumer une variété de tâches est présente, il est possible de commencer à penser à passer dans l’environnement indépendant. Voici quelques éléments indispensables pour se lancer :

Expérience dans une variété de missions

Cette expérience peut résulter des études, d’une carrière en entreprise ou même d’un bénévolat. Pour un débutant, l’idéal est de proposer un service de consultant dans une entreprise locale pour acquérir de l’expérience tout en explorant ce qu’il faut pour être un freelance. Mais, il est essentiel d’avoir une expérience bien enrichie pour démontrer qu’une entreprise est très intéressée (ex : chef de projet data).

Portfolio des réalisations

Il est essentiel d’avoir un portfolio qui démontre le niveau de compétence. Cela devrait inclure plusieurs types de projets différents qui mettent en valeur la capacité à effectuer plusieurs types de travail tels que le développement et le test de diverses hypothèses, le nettoyage et l’analyse des données et l’explication de la valeur des résultats finaux.

Support du portfolio

Étant donné que l’un des avantages d’être indépendant est la possibilité de travailler à distance, il y a de fortes chances de décrocher un emploi à distance. Cela signifie que le premier contact avec des clients potentiels sera probablement en ligne. Un bon moyen de présenter les travaux déjà réalisés est de créer un site Web personnel afin de rendre le portfolio facile à parcourir. Il est important d’afficher clairement les moyens de contact.

S’inscrire sur une plateforme de recrutement en ligne

Un Data Scientist indépendant utilise généralement une plateforme en ligne ou un annuaire indépendant pour trouver du travail. Il y en a beaucoup où les entreprises publient des offres d’emploi et les freelances se vendent, ou où les entreprises contactent des freelances avec un projet data en tête.

Avoir de l’initiative pour trouver du travail

Bien que les plateformes de recrutement offrent la possibilité de soumissionner pour des emplois, un Data Scientist en freelance peut également sortir des sentiers battus dans la recherche d’un travail précieux et agréable. Il faut ne pas parfois chercher loin et penser « local » comme des entrepreneurs ou des start-ups qui pourraient bénéficier de compétences en Data Science.

Être leader dans son domaine

Au fur et à mesure que la situation d’indépendant prend de l’ampleur, il est important de mettre en valeur les connaissances et les compétences techniques dans le domaine de la Science des données. Par exemple, il est très vendeur d’être actif sur les forums en ligne pour les Data Scientists ou d’écrire des blogs ou des articles de leadership éclairé pour le site Web personnel. Les employeurs prendront note de ses connaissances, de cette perspicacité et de cette volonté de se démarquer lorsqu’ils recherchent un Data Scientist indépendant.

Avoir la volonté d’apprendre continuellement

Être dans un domaine nouveau et passionnant signifie qu’il faut être ouvert à tous et apprendre davantage sur la Data Science pour répondre aux besoins des futurs clients et plus encore. En ce sens, il ne faut pas hésiter à s’accorder du temps et les ressources nécessaires pour le perfectionnement professionnel comme la formation technique.

Pourquoi devenir Data Scientist indépendant ?

Maintenant que certaines des étapes clés à suivre sont connues, il est possible de se lancer dans une carrière de Data Scientist indépendant. Cependant, beaucoup se demandent pourquoi devenir un Scientifique des données en freelance.

Après tout, partir seul peut être un parcours intimidant. Il peut être effrayant de se demander où trouver du travail et si on gagne assez d’argent pour que cela en vaille la peine.

Si la présence d’un employeur, de collaborateurs et d’un lieu de travail n’est pas si importante, le statut d’indépendant est intéressant pour un Data Scientist. Voici quelques bonnes raisons de se lancer dans une carrière de freelance.

La place du marché

Le marché du travail indépendant en général a augmenté pour diverses raisons. Les employeurs sont de plus en plus à l’aise avec une main-d’œuvre distante et sont plus ouverts à l’embauche d’entrepreneurs plutôt que d’employés. Le marché des Data Scientists a également augmenté. Les entreprises comprennent de plus en plus la valeur de la Science des données et souhaitent que les efforts créatifs les aident à fournir des analyses et à traduire les informations en idées.

La flexibilité

En tant qu’indépendant, un Data Scientist travaille selon un horaire de travail flexible. Parfois, il doit travailler le week-end pour accélérer un projet. Mais parfois, il peut prendre un après-midi pour se reposer ou faire autre chose. C’est un réel avantage pour beaucoup. La flexibilité de travailler à distance, de n’importe où, est aussi un autre avantage d’être en freelance.

La diversité du travail

Il existe des profils de personnes qui aiment travailler sur une variété de projets pour une variété de clients. Une carrière de Data Scientist indépendant peut être dans ce cas le choix idéal.

28 juillet 2021 by Aurelia F

Formations

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.

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.

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.

7 juillet 2021 by adriano

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.

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.

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.

Suivre une formation Data Engineer

17 mai 2021 by adriano

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.

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.

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.

Suivre une formation Data Analyst

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.

14 mai 2021 by adriano

Définitions

Data analyst : fonctions et formation

Le métier de data analyst est de plus en plus prisé sur le marché du travail. Toutes sortes d’entreprises recherchent ses compétences. Tout le monde parle du Big Data, de l’apprentissage automatique ou Machine Learning, du traitement de données, de la gestion de l’analyse de données et de l’exploration de données.

Dans cet article, nous allons apporter des explications sur le cœur de métier d’un analyste de données et tout ce qu’il apprend tout le long de la formation data analyst.

Le Big Data : centre de gravité de la formation data analyst

Bon nombre de jeunes diplômés se demandent encore pourquoi suivre une formation en Big Data. La réponse peut se résumer comme suit : parce que c’est ainsi qu’ils peuvent s’assurer d’avoir un emploi à l’avenir.

Beaucoup ne savent pas encore ce qu’est l’analyse de données. Pour résumer, il s’agit du moyen de rendre toutes les données acquises dans l’environnement numérique compréhensibles et utiles pour les entreprises à travers son analyse et sa gestion. Différents domaines de l’entreprise en bénéficie : marketing, commerce, relation client ou CRM, etc. Pour ce faire, le data analyst travaille avec des méthodologies de business intelligence et des outils logiciels spécifiques.

Que fait un data analyst ?

Il est important de connaître les principales fonctions d’un data analyst avant d’avoir un projet professionnel d’en devenir un.

1. Identification des données

La première chose qu’un data analyst fait avant d’analyser et de traiter les données est d’identifier les informations. Il s’agit uniquement des données qui intéressent l’entreprise depuis différentes sources. Pour ce faire, il doit structurer ou ordonner toutes ces données dans des graphiques et des tableaux pour en faire une présentation adéquate.

2. Établir des directives sur le comportement des clients

Une des principales fonctions du data analyst est de mettre en œuvre les stratégies nécessaires pour guider l’entreprise en fonction du comportement des clients. Les canaux numériques sont généralement les principaux domaines concernés. En effet, des actions plus personnalisées doivent être menées pour déterminer exactement ce que le public souhaite.

3. Traitement et regroupement des informations

L’analyste de données doit développer un traitement de données ardu à travers des opérations mathématiques et l’utilisation de langages de programmation. Il faut ensuite les regrouper par catégories d’informations pour les ordonner et en tirer des conclusions à forte valeur ajoutée pour l’entreprise.

4. Effectuer une communication transparente avec l’organisation

Travailler en tant que data analyst est en réalité devenir le gardien de toutes les informations traitées par l’entreprise. Son rôle est de générer des rapports. Ces derniers sont destinés aux services qui bénéficient des données analysées. Par conséquent, ils doivent être conforme au domaine d’activité de l’entreprise. D’une certaine manière, il interprète les données pour en tirer des informations utiles pour la prise de décision.

Pré requis pour suivre une formation data analyst

Pour devenir data analyst, il est nécessaire de répondre aux exigences essentielles répondant aux rigueurs du poste.

Niveau d’étude minimum

Devenir un data analyst n’est pas à la portée de quelqu’un ayant un niveau bac. Il faut au minimum avoir suivi une formation dans une école de marketing ou une école spécialisée dans le digital. Il existe toutefois plusieurs formations dispensées par des écoles d’informatique, des centres de formation et même par Pôle Emploi.

Par ailleurs, il n’est pas rare de voir l’analyse de données comme une spécialisation. C’est le cas notamment dans certains cursus pour l’obtention d’une Licence professionnelle, d’un Master ou d’un Master spécialisée.

Capacité de synthèse de données

Il est nécessaire d’avoir la capacité de synthétiser des données pour savoir comment choisir et extraire les informations les plus pertinentes et utiles pour l’entreprise. Il est très important de connaître ses objectifs au même titre que le secteur dans lequel elle opère. La détection des problèmes et leur résolution grâce à une analyse exhaustive de leurs caractéristiques fait ensuite appel à cette extraction de données.

Communication fluide avec les parties prenantes

Il est nécessaire pour le data analyst d’avoir une communication fluide avec les dirigeants et les managers. Ce sont des pré-requis pour pouvoir expliquer les résultats de manière précise sans entrer dans les détails techniques. Un langage simple permettra à la direction de mieux comprendre la portée des conclusions de l’analyse.

Langage de programmation

Un data analyst doit avoir de bonnes compétences informatiques et savoir gérer les langages de programmation. En même temps, il doit maîtriser les mathématiques statistiques pour développer une analyse adéquate et tirer des conclusions d’un point de vue critique et objectif.

Transformer les données en recommandations est l’une des qualités les plus appréciées par les employeurs. C’est pour cela qu’ils décident d’inclure un data scientist et un data analyst parmi leur personnel.

Qu’apprend-on d’une formation data analyst ?

On peut trouver facilement en ligne une formation data analyst . Que ce soit chez Pôle Emploi ou via une formation mise en place à distance, il existe de multiples sujets traités. Certains sont souvent abordés jusqu’à la fin de la formation :

Fondamentaux du Big Data (techniques et concepts)
Data science (comprendre la science des données)
Comprendre le Big Data (analyse et visualisation des données)
Comprendre l’analyse des données (Power BI)
Business Intelligence (différence avec l’analyse de données)
Langages de programmation (Python, R…)
Techniques et outils de reporting essentiels
Techniques outils et de reporting avancés
Etc.
Suivre une formation Data Analyst

4 mai 2021 by adriano

Dossier

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

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