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Dossier

Métiers de la Data : Tour d’horizon des métiers phares

Vous souhaitez devenir un professionnel de la Data mais vous ne savez pas quel métier répondra au mieux à vos attentes dans le domaine ? Dans cet article, nous allons essayer de répondre à toutes vos questions en vous présentant en détail chacun des métiers de la Data.

Le Data Scientist

Le Data Scientist est un scientifique. Il a pour but de trouver des solutions grâce à l’analyse de données. Ainsi, le Data Scientist doit trouver ou créer l’algorithme le plus intéressant pour répondre aux différents besoins de son entreprise.

Le métier de Data Scientist peut souvent faire penser qu’une connaissance très développée en mathématiques statistiques est obligatoire. Néanmoins, ce métier demande surtout d’être capable de comprendre des données et de savoir différencier un algorithme efficace et utilisable, d’un algorithme qui ne fonctionne pas correctement. Ainsi, le Data Scientist devra comparer les modèles d’analyse de données et partager ensuite son impression avec le reste de l’équipe.

Concernant les salaires, en France et selon une enquête de DataScientest sur les salaires des metiers de la data menée auprès des entreprises du CAC 40, Data Scientist peut gagner entre 35 000 et 55 000 euros par an en début de carrière. En devant senior, il peut un salaire compris entre 45 000 et 60 000 euros par an.

Devenir Data Scientist

Le Data Engineer

Le Data Engineer est comme son nom l’indique un ingénieur : il fabrique.
Ainsi, le Data Engineer se doit de réunir des données brutes et venant de nombreuses sources différentes dans une Data Warehouse centralisée : il doit donc créer et organiser les bases de données en mettant en place un pipeline pour rendre l’obtention de données et leur stockage automatique. Ensuite, le Data Engineer trie les données et les rend analysable pour les Data Scientists.

Concernant les salaires, toujours selon la même enquête de DataScientest, un Data Engineer gagne annuellement entre 35 000 et 60 000 euros et son salaire peut nettement augmenter avec les années d’expériences.

Devenir Data Engineer

Le Data Analyst

Le Data Analyst a pour mission principale d’analyser les données. Le Data Analyst possède de grandes compétences en « Data Visualization ». Il étudie notamment des bases de données nettoyée pour y trouver des connaissances qui aideront l’entreprise à prendre des décisions.  Néanmoins, à la différence du Data Scientist, le Data Analyst ne formule pas lui-même les problèmes auxquels il va trouver des solutions : il se suffit à résoudre des problèmes soulignés par son entreprise notamment grâce à SQL. 

Concernant le salaire, le Data Scientist a plus de compétences que le Data Analyst. Il n’est donc pas étonnant que son salaire soit supérieur. En France, toujours selon l’enquête de DataScientest, il varie annuellement entre 35 000 et 60 000 euros selon son expérience.

Devenir Data Analyst

Le Data Manager

Le Data Manager recueille et classe les informations de l’entreprise. Ses missions principales sont de recueillir toutes les données, les organiser, les rendre compréhensible, ajouter les données manquantes, supprimer les erreurs, et enfin, sécuriser les données.

Le Data Manager peut exercer en tant que salarié de l’entreprise où il exerce ou consultant d’une entreprise extérieure à son entreprise. Concernant les salaires, un Data Manager touche mensuellement entre 2 200 et 2 600 euros bruts par mois et augmente par la suite en fonction de ses responsabilités et du domaine d’activité de son entreprise.

Devenir Data Manager

Le Business Analyst

Le Business Analyst a un rôle très opérationnel et étudie les stratégies de l’entreprise au niveau marketing et financier. Contrairement au Data Analyst, il effectue l’analyse de l’activité de manière interne à l’entreprise.

Le Business Intelligence Manager

Le Business intelligence manager doit fouiller dans les données de l’entreprise, les trier et les analyser pour produire des guides d’aide à la prise de décision dans lequel il expose un constat, y expose ses recommandations de solutions de marketing et de data science.

Le Chief Data Officer

Le Chief Data Officer dirige la collecte des données et leur optimisation. Il décide la manière avec laquelle l’entreprise va utiliser les données qu’elle possède. Le Chief Data Officer peut être comparé à un véritable manager qui aurait certaines connaissances en Data.  

Le Data Protection Officer

Le Data Protection Officer est en charge de la protection des données : il fait le lien entre la loi et la technologie. Ainsi, il donne la possibilité à son entreprise d’exploiter les données qui sont à sa disposition sans enfreindre la vie privée des utilisateurs.

Le Data Architect

Le Data Architect est, comme son nom l’indique, un architecte. Il gère la façon dont les données vont être enregistrées. Il maîtrise donc les outils du Big Data et les solutions Cloud comme l’iCloud d’Apple.

Le Data Miner

Le Data Miner extrait, trie et rend lisible les données brutes. Il intervient souvent dans les structures qui ont des sources de données extrêmement variées et qui demandent un grand nettoyage.

Le Master Data Manager

Ce métier est réservé aux personnes très qualifiées. Le Master Data Management est un terme qui désigne la gestion des données critiques. Toutes ces données sont au sein d’un seul fichier, le Master File, et permet de faciliter le partage de données entre les départements de l’entreprise.

L’Ingénieur Big Data

L’ingénieur Big Data a des tâches très variées mais se charge notamment de la valorisation des données. Il analyse en effet des grands volumes de données à l’aide de différents logiciels pour les rendre exploitable pour ensuite les classer et les mettre en avant dans des rapports détaillés. L’ingénieur Big Data est aussi en charge de la création et de la mise en place des clusters. Il doit aussi se charger de la mise en place des algorithmes et de son contrôle qualité, pour ensuite assurer la cohérence du résultat.

11 mars 2021 by
Formations

TOP 10 des Meilleurs Masters en Data Science

Vous envisagez d’obtenir un master en data sciences ? Le blog de DataScientest t’a élaboré une petite liste des 10 meilleurs diplômes, notés par les Chief data Officiers et managers de 30 entreprises du CAC 40. C’est parti :

Si tu veux devenir Data Scientist :

  1. ENSAE Paris Tech, MS Data Science (4,75/5)

Tarif : entre 9 500€ et 14 000€

Durée : 420 heures de cours + stage de 4 à 6 mois

Description : C’est un master d’excellence qui apporte tout le bagage nécessaire pour devenir data scientist, data analyst ou encore chief data officer. Les cours sont conçus de telle manière à ce que les étudiants puissent mettre en pratique ce qui leur a été enseigné. Master alliant les connaissances à la fois techniques et théoriques, il te permettra de mener une carrière d’expert ou te hissera à la plus haute place des postes décisionnels de la data.

  1. Polytechnique, Master Data Science (4,73/5)

Durée : 1 an

Description : Ce master est proposé en partenariat avec l’Université Paris-Saclay, l’ENS et Télécom Paristech. Il propose un parcours pédagogique d’excellence alliant théorie et pratique. Il offre également aux étudiants qui le souhaitent, la possibilité d’obtenir un doctorat et de continuer dans la recherche.

  1. ENS Mathématiques vision Apprentissage (4,70/5)

Durée : 6 mois de cours + 4 mois de stage minimum

Description : Ce master est en association avec les écoles et universités les plus prestigieuses : Centrale Supélec, Polytechnique, Télécom Paristech et Jussieu. Il dote les étudiants de connaissances techniques solides qui leur permettront d’obtenir les meilleurs postes aussi bien en startups que dans les plus grandes entreprises du CAC 40, et ce, quelque soit le secteur d’activité.

  1. Université Paris Dauphine-MASH- Mathématiques, Apprentissage et Sciences Humaines (4,61/5)

Durée : 6 mois de cours + 4 mois de stage

Description : Ce master est reconnu par le CEREMADE (Centre de Recherche en Mathématiques de la Décision). Il offre un bagage en statistiques appliquées à l’économie numérique et aux sciences humaines.

Si tu veux devenir Data Analyst :

  1. Formation X-HEC data science for business (4,66/5)

Tarif : 41 300€

Durée : 2 ans

Description : C’est un master de prestige qui allie la renommée de la plus grande école de commerce de France à celle de la plus grande école d’ingénierie française. Le programme est conçu de telle sorte à ce que les étudiants puissent mettre en application toutes les connaissances techniques apprises lors de la première année à Polytechnique et ainsi répondre à des problématiques commerciales dans le cadre des cours à HEC.

  1. ESSEC-Centrale Supélec master of science, data science & business analytics (4,57/5)

Tarif : 23 000€

Durée : entre 1 et 2 ans

Description : À l’instar du master précédent, il allie le prestige de deux des plus grandes écoles de commerce et d’ingénierie de France. La particularité de ce master est le grand choix proposé aux étudiants quant à l’élection de leurs cours avancés. Ce diplôme est classé 3ème mondial et 1er européen par le classement mondial des universités QS.

  1. Telecom Paristech, master spécialisé big data (4,14/5)

Tarif : 18 500€

Durée : 9 mois de cours + 3 mois de stage

Description : La renommée internationale de ce master permet aux étudiants de décrocher les meilleurs postes dans les plus grandes entreprises. Ce master de qualité promeut l’innovation avec son incubateur Télécom Paris Novation Center Entrepreneurs et tous ses chercheurs.

Si tu veux devenir Data Engineer

  1. Telecom Paristech, master spécialisé big data (4,56/5)

Tarif : 18 500€

Durée : 9 mois de cours + 3 mois de stage

Description : voir description plus haut (si tu veux devenir data analyst 3)

  1. Université Paris Saclay- Finalité M2 Statistiques et Machine Learning (4,2/5)

Durée : 1 an de cours + 4 mois de stage

Description : Attention ! Cette formation est ultra sélective puisqu’elle n’offre que 20 places. C’est un master orienté plutôt Machine Learning qui aide les étudiants à préparer leur thèse en leur apprenant tous les outils nécessaires à l’analyse et à la prise de décision.

  1. Université Paris-Dauphine- Master Intelligence Artificielle, Systèmes, Données (IASD) (4,14/5)

Durée : 1 an de cours + 6 mois de stage

Description : C’est un master à haut niveau d’exigence qui apporte aux étudiants les connaissances théoriques les plus pointilleuses afin de devenir les prochains créateurs des meilleurs systèmes d’IA. Les cours sont dispensés par des grands chercheurs et des professionnels reconnus. Les étudiants auront également le choix entre un large panel d’options qui leur permettra de se spécialiser.

5 octobre 2020 by
Conseils

Plan de Reprise d’Activité (PRA) : un guide essentiel pour la continuité des entreprises

Un Plan de Reprise d’Activité (PRA) est essentiel dans une entreprise moderne pour assurer la continuité des opérations en cas de cyberattaque ou autre situation de crise. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette pratique, et le rôle clé de l’analyse de données.

Face aux nombreux risques de cybersécurité et autres incidents imprévisibles, il n’est pas toujours simple d’assurer la continuité des activités pour une entreprise.

Or, une interruption prolongée des opérations peut avoir des conséquences financières désastreuses, mettre en péril la confiance des clients et nuire à la réputation d’une organisation.

Afin d’éviter une telle catastrophe, il est essentiel de mettre en place un dispositif dénommé PRA : Plan de Reprise d’Activité.

Qu’est-ce qu’un PRA ?

Il s’agit d’un ensemble de procédures et de stratégies, visant à minimiser les perturbations et à rétablir rapidement les opérations après un événement imprévu.

L’objectif principal est d’assurer la continuité des activités les plus critiques, mais aussi de protéger les actifs de l’entreprise et donc de réduire les pertes financières.

Souvent confondu à tort avec le Plan de Continuité des Activités (PCA), le PRA est pourtant un concept bien distinct.

Alors que le PCA vise à garantir la continuité des opérations dans des conditions de fonctionnement dégradées, le PRA se concentre spécifiquement sur la reprise après un événement perturbateur majeur.

Maîtriser le PRA

Les étapes et composants du PRA

Pour être efficace, un PRA doit réunir plusieurs composants clés. La première étape est l’analyse et l’évaluation des risques potentiels auxquels l’entreprise est exposée.

Ceci implique d’identifier les menaces internes et externes, d’évaluer leurs impacts potentiels sur les opérations, et de prioriser les actions à entreprendre.

Après avoir cerné ces risques, la marche à suivre consiste à identifier les processus clés nécessitant d’être rétablis en priorité.

Il peut s’agir par exemple des activités telles que la production, la gestion des stocks ou encore la communication avec les clients. Tout dépend du secteur de l’entreprise et de son fonctionnement.

Pour chacun de ces processus critiques, des stratégies de reprise doivent être élaborées. On peut notamment mettre en place des sites de secours, sécuriser les sauvegardes des données ou élaborer des plans de rechange pour les principaux fournisseurs.

Pendant cette période de reprise, une communication efficace avec les parties prenantes internes et externes est cruciale. De fait, un plan de communication détaillé doit être établi pour informer les employés, les clients, les partenaires commerciaux, les autorités et les médias sur la situation et les mesures prises.

Afin de s’assurer que tout le personnel soit bien préparé à réagir, des formations et des opérations de sensibilisation sont indispensables. Des équipes de gestion de crise doivent aussi être désignées et préparées pour prendre les décisions appropriées en cas d’incident.

Enfin, l’efficacité du PRA doit être régulièrement vérifiée. Ceci passe notamment par des exercices de simulation et des tests pratiques visant à évaluer sa fiabilité et à identifier les éventuelles lacunes à corriger.

Quels sont les avantages pour l’entreprise ?

En ayant un plan de reprise clair et exécuté à la lettre, les entreprises minimisent les temps d’arrêt et les pertes liées aux incidents. La reprise rapide des opérations limite les effets négatifs sur les revenus et la productivité.

C’est aussi un moyen de maintenir la confiance des clients, partenaires et investisseurs. L’entreprise reste capable de fournir produits et services de manière cohérente, même après un événement perturbateur.

Pour les entreprises de secteurs soumises à des réglementations et normes de conformité, un PRA aide à s’assurer que ces obligations légales soient respectées. Ceci peut éviter de lourdes sanctions et des litiges potentiels.

Enfin, une réaction rapide et efficace en situation d’urgence renforce la réputation et l’image de marque d’une organisation. Elle démontre qu’elle est digne de confiance et résistante face aux aléas.

Apprendre à élaborer un PRA

Le PRA à l’ère numérique

Avec la numérisation croissante des activités commerciales et l’essor des technologies modernes, les PRA ont évolué pour s’adapter aux défis spécifiques de cette nouvelle ère.

Désormais, la sauvegarde des données régulière et sécurisée des données est essentielle. Des procédures de sauvegarde automatisées doivent être mises en place, ainsi que des politiques de gestion et des mécanismes de récupération pour assurer l’intégrité et la disponibilité de la data en cas de sinistre.

Un PRA doit aussi inclure des mesures de sécurité pour prévenir, détecter et contre les cyberattaques. Les outils tels que les pare-feu, les logiciels de détection des intrusions ou les solutions de cryptage permettent de se protéger contre cette menace majeure.

Les technologies de cloud peuvent aussi aider à renforcer les PRA. Il est notamment possible d’utiliser des services de reprise dans le cloud pour stocker les données et les systèmes critiques. Ceci permet une reprise rapide et accroît la résilience.

L’importance de l’analyse de données

Le PRA est essentiel pour protéger les données sensibles utilisées dans les projets de Data Science. Les pratiques comme le cryptage et les sauvegardes backups font partie intégrante d’une stratégie efficace.

De l’autre côté, les techniques d’analyse de données avancées sont aussi au cœur du PRA. Elles permettent d’identifier les risques potentiels, d’évaluer l’impact des incidents sur les opérations, et d’optimiser les stratégies de reprise.

Le Machine Learning et l’IA peuvent aussi être exploités pour automatiser une partie du processus de reprise, ou pour détecter les anomalies encore plus rapidement.

Conclusion : le PRA, un dispositif de sécurité basé sur l’analyse de données

Face aux enjeux du numérique, une entreprise moderne ne peut plus se permettre de risquer une interruption d’activité.

Afin d’éviter les conséquences catastrophiques d’une fuite de données ou d’une cyberattaque, un PRA est désormais indispensable.

L’analyse de données est une composante essentielle de cette approche stratégique, car elle permet d’identifier les principales menaces et les processus les plus importants.

Afin d’apprendre à maîtriser cette discipline, vous pouvez choisir les formations DataScientest. Nos différents programmes permettent d’acquérir toutes les compétences requises pour devenir Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer.

Vous découvrirez le langage Python, très utilisé pour l’analyse de données, mais aussi les bases de données et les techniques de Machine Learning.

Nos cursus vous ouvrent les portes d’un domaine professionnel tourné vers l’avenir, et se complètent intégralement à distance. En fin de parcours, vous pourrez recevoir une certification délivrée par Mines ParisTech PSL Executive Éducation ou par nos partenaires cloud AWS et Microsoft Azure. Découvrez vite DataScientest !

Commencer une formation

Vous savez tout sur le PRA. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier sur le métier d’administrateur de sécurité informatique et notre guide sur l’analyse de données.

5 novembre 2023 by
Formations

Formation cloud : pourquoi et comment devenir expert AWS ou Azure ?

Faut-il suivre une formation cloud pour propulser votre carrière vers de nouveaux horizons ? L’informatique en nuage s’impose en entreprise, et sa maîtrise devient essentielle pour les professionnels. Découvrez pourquoi et comment acquérir cette expertise !

Afin de profiter de ses nombreux avantages, de plus en plus d’entreprises migrent vers le cloud computing.

Cette technologie apporte des bénéfices considérables en termes de coût, d’évolutivité, d’accessibilité, de sécurité, d’innovation et permet même de réduire son empreinte carbone.

Toutefois, pour en tirer pleinement profit, des compétences techniques sont indispensables. Pour cette raison, suivre une formation cloud permet d’acquérir une expertise très recherchée.

Pourquoi suivre une formation cloud ?

Au cours de la dernière décennie, le cloud a transformé le fonctionnement des entreprises. Même les métiers non techniques migrent vers cette technologie.

De nombreuses entreprises ont remplacé leur infrastructure informatique locale traditionnelle par le cloud computing, et le marché mondial est passé de 24 à 156 milliards de dollars entre 2010 et 2020.

À l’heure actuelle, selon O’Reilley, plus de 90% des organisations utilisent le cloud computing. Et cette tendance va se poursuivre à l’avenir.

Par conséquent, les experts peuvent très facilement trouver un emploi aussi bien dans les petites entreprises qu’au sein des plus larges organisations.

Et les salaires proposés sont attractifs. D’après le BLS des États-Unis, la rémunération annuelle moyenne pour un architecte réseau travaillant sur le cloud atteint par exemple 120 000 dollars.

En France, d’après Talent.com, le salaire annuel moyen pour un administrateur cloud avoisine 40 000 euros.

De manière générale, face à l’adoption massive du cloud en entreprise, une formation est désormais essentielle pour tous les professionnels de l’informatique. Ceci inclut les experts en cybersécurité, en développement de logiciels, en l’ingénierie de données ou même en machine learning.

Commencer une formation cloud

Les différents types de formations cloud

Il existe une large variété de formations cloud. Certaines s’adressent aux utilisateurs finaux, à savoir les professionnels qui utilisent les applications et services cloud.

Ceci inclut les logiciels de traitement de texte, les plateformes de stockage de données ou même les services de vidéoconférence comme Zoom et Microsoft Teams.

L’usage de ces solutions ne requiert pas d’expertise technique majeure, mais nécessite tout de même une compréhension fondamentale du cloud afin de les exploiter de manière optimale.

Face à la grande diversité des services, une large variété de professionnels peuvent être amenés à utiliser le cloud. Par exemple, les Data Engineers habitués à des logiciels on-premise doivent apprendre à manier les solutions en nuage.

Il existe aujourd’hui des services cloud pour la bureautique, la gestion de relation client, les RH, la comptabilité, la collaboration, le marketing ou encore le e-commerce. Et les catalogues des fournisseurs sont en constante expansion.

De même, les solutions verticales sont des applications spécifiques à un secteur d’activité visant à répondre à leurs besoins. En guise d’exemple, on peut citer un logiciel de gestion de dossier médical électronique en SaaS pour le secteur de la santé.

D’autres formations sont conçues pour les professionnels de l’informatique. Il s’agit notamment des administrateurs réseau, des ingénieurs système ou des architectes cloud.

Ce type de cursus leur permet d’acquérir des compétences pour la migration vers le cloud, la gestion des services, la conception d’architectures ou encore la cybersécurité.

En outre, les formations pour développeurs sont dédiées aux personnes souhaitant concevoir et construire des applications et des services cloud.

Elles permettent notamment d’acquérir des compétences en automatisation de processus et en intégration des services cloud.

Quelles compétences acquérir par une formation cloud ?

Une bonne formation cloud doit tout d’abord permettre de comprendre les bases du cloud computing, de découvrir les différentes catégories de services et les principales plateformes existantes.

Le programme doit couvrir les concepts tels que la gestion des identités et la gouvernance, la configuration du réseau virtuel, la gestion du stockage, le déploiement des ressources informatiques ou encore le monitoring.

Elle doit aussi conférer la capacité de diagnostiquer et de résoudre rapidement les problèmes de sécurité, de performance ou de disponibilité affectant les services cloud.

Enfin, les professionnels du cloud doivent être en mesure de travailler en équipe et de communiquer efficacement. Un cursus de qualité doit donc aborder ces notions.

Débuter une formation cloud

Les certifications cloud

Tous les principaux fournisseurs de cloud proposent des certifications permettant de valider la maîtrise de leurs plateformes, ou de services destinés à des métiers spécifiques.

Par exemple, AWS Solutions Architect démontre la capacité à déployer, gérer et utiliser les différents services Amazon Web Services.

Chez Microsoft, la certification AZ-900 Azure Fundamentals requiert une connaissance des principaux services et du fonctionnement de la plateforme. De même, AZ-104 Azure Administrator indique une expertise en implémentation, gestion et surveillance d’un environnement Azure.

Les utilisateurs de Google Cloud peuvent opter pour la certification Google Associate Cloud Engineer, tandis qu’IBM propose le titre Certified Technical Advocate pour sa plateforme.

Hormis les fournisseurs, plusieurs organisations délivrent des certifications hautement reconnues. On peut citer pour exemple le Certificate of Cloud Security Knowledge (CCSK) de la Cloud Security Alliance, focalisé sur la sécurité du cloud.

Parmi les certifications destinées à des spécialistes de l’informatique, Microsoft Azure DP-203 s’adresse par exemple aux Data Engineers. Elle confirme l’aptitude à l’ingénierie des données sur le cloud, à l’aide de services tels que Spark, Azure Synapse SQL ou Azure Data Factory.

Pour obtenir ces certifications, il est toutefois nécessaire de réussir un examen. Suivre une formation cloud peut donc aider à se préparer, afin d’atteindre le succès dès la première tentative.

Comment suivre une formation cloud ?

Il existe de nombreux cours, tutoriels, vidéos et autres simulateurs sur le web permettant d’apprendre les bases du cloud computing afin de pouvoir travailler avec cette technologie.

Par exemple, les MOOC (Massive Open Online Courses) sont des ressources populaires offertes gratuitement par les universités et d’autres organisations pour permettre à tout un chacun de s’initier à son rythme.

Les fournisseurs de services cloud tels que AWS, Microsoft Azure et Google Cloud Platform proposent également une documentation complète en ligne et des guides de formations pour apprendre à manier leurs plateformes respectives.

Toutefois, le meilleur moyen de la maîtriser est de suivre une formation complète. En choisissant DataScientest, vous pourrez compléter un cursus à distance afin d’acquérir une certification professionnelle AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud.

Nos formations s’effectuent intégralement en ligne, et permettent d’assimiler toutes les compétences requises pour réussir l’examen de certification souhaité. Le passage de l’épreuve est compris dans le programme.

S’inscrire à une formation cloud

Conclusion : une formation cloud pour l’informatique de demain

Au fil des années à venir, le cloud computing va continuer à se démocratiser en entreprise. Cette technologie sera bientôt la principale approche de l’informatique.

Par conséquent, suivre une formation cloud permet d’acquérir une qualification tournée vers l’avenir. Les professionnels de AWS, Microsoft Azure et Google Cloud seront de plus en plus recherchés.

En choisissant DataScientest, vous mettez toutes les chances de votre côté pour obtenir une certification Microsoft Azure ou AWS.

Ce précieux titre vous permettra de démontrer votre maîtrise du cloud, et de vous distinguer des autres candidats auprès des employeurs.

Notre organisme détient les statuts officiels de Microsoft Learning Partner et AWS Training Partner, et nos formations sont éligibles au CPF pour le financement. Découvrez DataScientest !

Vous savez tout sur les formations cloud. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur le Cloud Computing et notre dossier sur les certifications cloud.

30 octobre 2023 by
Formations

Administrateur Cloud : En quoi consiste ce métier ?

Alors que le Cloud occupe une place toujours plus importante en entreprise, le rôle d’administrateur cloud est désormais essentiel pour la gestion des infrastructures technologiques. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur ce métier d’avenir, et les formations existantes pour l’exercer !

Depuis le début des années 2000, le Cloud Computing a connu un véritable essor. Dans tous les secteurs, les entreprises adoptent massivement les différents types de services tels que SaaS, IaaS et PaaS.

Parmi les principaux fournisseurs de Cloud, on compte notamment le pionnier Amazon Web Services, mais aussi Microsoft Azure, Google Cloud Platform ou encore Oracle Cloud.

De nombreuses organisations abandonnent leurs infrastructures sur site et migrent vers ces plateformes cloud. En conséquence, des professionnels de l’informatique capables de gérer les ressources, configurer les environnements et surveiller les performances sont devenus indispensables : les administrateurs cloud.

Qu’est-ce qu’un administrateur cloud ?

Se former au cloud computing

Ce professionnel est chargé de gérer et de superviser les environnements Cloud des entreprises. Il veille au bon fonctionnement des infrastructures, et garantit la disponibilité des services et la sécurité des données. Contrairement aux administrateurs système traditionnels, ce rôle moderne exige une compréhension approfondie des technologies Cloud, ainsi qu’une connaissance des différents fournisseurs et de leurs services.

Afin de maintenir les infrastructures Cloud opérationnelles et efficaces, ce métier englobe plusieurs responsabilités essentielles.

Tout d’abord, l’administrateur Cloud est chargé de la gestion des infrastructures. Il doit déployer, configurer et gérer les ressources telles que les machines virtuelles, les conteneurs, les bases de données et les réseaux.

Sa mission est de s’assurer que les infrastructures sont dimensionnées de manière appropriée pour répondre aux besoins des applications et utilisateurs finaux.

En outre, il s’occupe de la surveillance et de l’optimisation des performances : une tâche cruciale pour garantir une expérience utilisateur fluide. Il met en place des outils de surveillance et d’analyse, afin d’identifier les goulots d’étranglement, les pics de charge et les problèmes de latence.

C’est ce qui lui permet de prendre les mesures nécessaires pour optimiser les performances, et pour résoudre tous les problèmes éventuels.

Une autre préoccupation majeure liée au cloud est bien entendu la sécurité des données. Afin de protéger ces précieuses ressources, les administrateurs doivent mettre en place des mesures appropriées tout en veillant à ce que les infrastructures soient conformes aux réglementations telles que le RGPD.

En cas d’incident ou de panne, cet expert est également responsable de la résolution rapide et efficace des problèmes. Il doit disposer de compétences en dépannage, et pouvoir se coordonner avec les fournisseurs de services en cas de besoin.

Enfin, l’administrateur cloud doit être capable de développer des scripts pour automatiser et orchestrer les tâches les plus récurrentes comme le provisionnement des ressources, la sauvegarde des données et la gestion des mises à jour. Ceci lui permet d’accroître sa productivité.

Qu’apporte un administrateur Cloud à son entreprise ? Quels sont les avantages ?

En employant un administrateur Cloud, une entreprise bénéficie de nombreux avantages. D’abord, la gestion proactive des ressources Cloud permet d’ajuster rapidement les capacités en fonction de la demande.

Ceci permet aux organisations de s’adapter facilement aux fluctuations du trafic et de faire face à la croissance sans pour autant perturber les opérations.

De même, la gestion efficace des ressources permet de rationaliser les coûts d’exploitation. Les administrateurs peuvent identifier et supprimer les ressources inutilisées, optimiser l’allocation et mettre en place des politiques de gestions des coûts pour éviter les dépenses excessives.

Ils peuvent également déployer des stratégies de haute disponibilité pour garantir une accessibilité constante aux services Cloud. Les techniques comme la répartition de charge, la redondance des données et les sauvegardes régulières minimisent les temps d’arrêt et assurent une continuité des opérations.

Enfin, l’administration Cloud permet d’accélérer le déploiement des applications grâce à l’automatisation des processus ou à la simplification des tests et des mises à jour. Les environnements de développement et de pré-production agiles favorisent l’innovation et la mise sur le marché rapide.

Maîtriser l’administration cloud

Le rôle de l’administrateur Cloud dans la Data Science

Au sein des entreprises exploitant la science des données, l’administrateur Cloud travaille en étroite collaboration avec les équipes de Data Scientists. Il est d’abord responsable du provisionnement des ressources nécessaires aux projets. Ceci peut inclure la création de machines virtuelles, de clusters de calcul ou de bases de données.

Ces ressources doivent être correctement configurées pour répondre aux besoins spécifiques des professionnels.

Un administrateur intervient aussi sur la gestion des environnements de développement, nécessaires aux Data Scientists pour explorer, nettoyer et analyser les données. Il joue un rôle clé dans leur configuration et leur maintenance, notamment via l’installation et la configuration de bibliothèques, frameworks et outils dédiés.

En outre, la Data Science requiert souvent des pipelines de données complexes permettant l’ingestion, le nettoyage, la transformation et l’analyse des données.

La mise en place et la gestion de ces pipelines repose sur l’administrateur, à travers l’utilisation d’outils d’orchestration comme Apache Airflow ou Kubernetes pour gérer les flux de travail.

Cet expert peut aussi être amené à mettre en place l’infrastructure nécessaire pour l’entraînement, le déploiement et l’inférence des modèles de Machine Learning. Il veille à ce que les ressources comme les GPU soient disponibles et configurées comme il faut.

En cas d’utilisation de données sensibles et confidentielles, l’administrateur se charge de mettre en place les mesures de protection comme le chiffrement des données, l’authentification et l’autorisation, ainsi que la gestion des accès.

Enfin, aux côtés des équipes de Data Science, il optimise les performances des environnements et infrastructures grâce à l’utilisation d’outils de surveillance pour identifier les points faibles.

Pourquoi et comment devenir administrateur Cloud ?

En raison des nombreux bénéfices qu’ils apportent, les administrateurs cloud sont très recherchés et hautement rémunérés par les entreprises. En France, selon Glassdoor, le salaire annuel moyen pour cette profession dépasse les 30 000 euros.

Il existe plusieurs certifications hautement reconnues dans le domaine de l’administration cloud, validant les compétences d’un professionnel auprès des employeurs potentiels.

Par exemple, Amazon Web Services délivre la certification AWS Certified SysOps Administrator – Associate. Elle démontre l’aptitude à déployer, gérer et exploiter des applications sur cette plateforme cloud, et les compétences liées à la configuration des services AWS.

De même, Microsoft propose une certification Azure Administrator Associate. Elle met l’accent sur la gestion et la mise en œuvre des services Azure, et atteste de compétences pour gérer les identités, les ressources, les réseaux et les applications sur ce Cloud.

La certification Google Cloud Certified – Associate Cloud Engineer se focalise quant à elle sur les compétences requises pour déployer et gérer des applications sur GCP. Il s’agit notamment de la configuration des ressources, de la gestion des réseaux et de la sécurité des données.

Outre ces titres délivrés par les principaux vendeurs de cloud, la certification CompTIA Cloud+ couvre les compétences générales de l’administration Cloud, indépendamment d’un fournisseur spécifique.

Les sujets abordés incluent la virtualisation, la migration, la sécurité des données, la gestion des opérations et la résolution des problèmes.

De leur côté, les administrateurs Cloud travaillant avec la plateforme open-source de gestion d’infrastructures OpenStack peuvent opter pour la certification Certified OpenStack Administrator (COA).

Devenir administrateur cloud

Tendances et futur de l’administration Cloud

Le Cloud est une technologie encore émergente, et le domaine de l’administration évolue constamment pour répondre aux besoins changeants des entreprises.

Les organisations adoptent de plus en plus une approche multicloud ou hybride, combinant plusieurs fournisseurs de services et les infrastructures sur site.

De fait, un administrateur Cloud doit être en mesure de gérer ces environnements complexes et de mettre en place des stratégies de migration et d’interopérabilité efficaces.

Ce secteur est également transformé par l’essor de l’intelligence artificielle et du Machine Learning. Ces technologies sont utilisées pour l’automatisation des tâches, l’optimisation des performances, la détection des anomalies ou l’amélioration de la sécurité.

Une autre technologie devenue populaire pour la gestion des applications dans le Cloud est celle des conteneurs, avec des outils comme Docker et Kubernetes. Les administrateurs doivent impérativement acquérir des compétences en matière de déploiement et d’orchestration pour coordonner efficacement les ressources et services.

Enfin, face à l’explosion des violations de données, la sécurité devient une priorité absolue. Les mesures comme le chiffrement de données, l’authentification multifacteurs et la surveillance proactive sont indispensables.

Conclusion : l’administrateur Cloud, précieux allié des équipes de Data Science

Le Cloud a remplacé les environnements sur site, et constitue désormais la principale approche de l’informatique en entreprise.

L’administrateur Cloud joue donc un rôle crucial pour la gestion des infrastructures technologiques modernes, et sa présence est essentielle pour le succès des projets de Data Science.

Toutefois, cet expert doit faire face à de nombreux défis comme la complexité croissante du cloud, l’intensification des menaces de cybersécurité ou encore l’évolution des technologies. Il est donc indispensable de suivre une formation pour acquérir les notions requises pour surmonter ces obstacles.

Afin de développer simultanément des compétences en Data Science et administration Cloud, vous pouvez choisir DataScientest.

Nos différentes formations vous permettront d’apprendre à manier les outils et techniques de Data Scientist, Data Engineer ou Data Analyst et la maîtrise des plateformes cloud.

Toutes nos formations s’effectuent à distance et notre organisme est éligible au CPF pour le financement. En fin de parcours, vous pourrez recevoir une certification délivrée par nos partenaires Amazon Web Services et Microsoft Azure. Découvrez DataScientest !

Commencer une formation administrateur cloud

Vous savez tout sur le rôle d’administrateur Cloud. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier consacré à Amazon Web Services et notre dossier sur l’administrateur système et réseau !

23 octobre 2023 by
Formations

Formation Intelligence artificielle : pourquoi et comment devenir expert en IA ?

Quelle est l’évolution de l’IA au fil du temps ?

Depuis les premiers travaux de recherche dans les années 1950, l’Intelligence artificielle a pour but de créer des systèmes informatiques et des machines capables de réaliser des tâches exigeant normalement une intelligence humaine.

Elle vise à développer des algorithmes et des modèles permettant aux machines d’apprendre, de raisonner, de reconnaître des motifs, de prendre des décisions et de résoudre des problèmes de manière autonome.

Après une longue période de stagnation surnommée « hiver de l’IA », l’intérêt pour cette technologie a connu une résurgence majeure au cours des dernières années grâce aux avancées dans le domaine de l’apprentissage automatique. En particulier, l’utilisation des réseaux neurones profonds et du deep learning ont permis l’émergence de nouveaux cas d’usage.

Le machine learning permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de s’améliorer avec l’expérience. C’est ce qui permet à Amazon de recommander des produits, à Gmail de suggérer des réponses aux messages, ou à Spotify de vous conseiller de nouvelles musiques.

De même, le traitement du langage naturel (NLP) est une technique d’IA permettant aux machines de comprendre et d’interagir avec le langage humain. Les chatbots de service client et les assistants vocaux comme Apple Siri reposent sur cette technologie.

Avec l’apparition récente des Larges Modèles de Langage comme OpenAI GPT ou Google PaLM, de nouveaux outils ont vu le jour en 2022 : les IA génératives, telles que ChatGPT ou Bard.

Désormais, l’Intelligence artificielle est capable de générer n’importe quel type de contenu écrit, visuel ou même audio à partir d’un simple prompt entré par l’utilisateur.

C’est une révolution, mais il ne s’agit que d’un début. Dans un futur proche, l’IA servira de cerveau à des robots de forme humanoïde capables d’effectuer toutes sortes de tâches manuelles comme le Tesla Optimus.

À plus long terme, les recherches pourraient mener à la naissance d’une « Intelligence artificielle générale » qui serait équivalente ou même supérieure à l’intelligence humaine…

Il ne fait aucun doute que l’IA va changer le monde et permettre d’automatiser de nombreuses tâches intellectuelles ou manuelles. En contrepartie, beaucoup de métiers risquent de disparaître et plusieurs experts redoutent une vague de chômage sans précédent.

Toutefois, cette technologie va aussi créer des millions de nouveaux emplois. À mesure qu’elle évoluera, de nouveaux cas d’usage apparaîtront et la demande en experts capables de créer, de gérer ou d’appliquer l’Intelligence artificielle va s’accroître.

Afin de profiter de ces nouvelles opportunités professionnelles, suivre une formation en IA est un choix très pertinent pour votre carrière. Voici pour quelles raisons.

 

Pourquoi suivre une formation d’Intelligence artificielle ?

Selon le Forum Économique Mondial, le nombre d’emplois remplacés par l’IA sera largement surpassé par le nombre d’emplois créés. D’ici 2025, plus de 97 millions de nouveaux postes pourraient voir le jour.

Mieux encore : il s’agirait de rôles « plus adaptés à la nouvelle division du travail entre les humains, les machines et les algorithmes ».

Par conséquent, apprendre à maîtriser l’Intelligence artificielle dès à présent peut être un précieux sésame pour les futurs métiers de l’IA ou pour incorporer la technologie à votre profession actuelle.

La technologie va continuer de s’améliorer au cours des prochaines années, et s’étendre à des secteurs et champs d’application toujours plus diversifiés.

Elle est déjà utilisée dans de nombreuses industries telles que la finance, la médecine, la sécurité ou l’automobile et sera bientôt utilisée dans tous les domaines.

Face à la forte demande, les professionnels de l’IA peuvent bénéficier d’une rémunération élevée. Selon Talent.com, leur salaire médian en France atteint 45 000€ par an et dépasse 70 000€ pour les plus expérimentés. 

Suivre une formation IA

Les métiers de l’IA et leurs salaires

L’ingénieur en Intelligence artificielle ou ingénieur IA est un professionnel utilisant les techniques d’IA et de Machine Learning pour développer des systèmes et applications visant à aider les entreprises à gagner en efficacité.

Cet expert se focalise sur le développement d’outils, de systèmes et de processus permettant d’appliquer l’IA à des problèmes du monde réel. Les algorithmes sont entraînés par les données, ce qui les aide à apprendre et à améliorer leurs performances.

Ainsi, un ingénieur IA permet à une organisation de réduire ses coûts, d’accroître sa productivité et ses bénéfices, et à prendre les meilleures décisions stratégiques. Selon Glassdoor, son salaire moyen atteint 40 000 euros en France et 120 000 dollars aux États-Unis.

De son côté, l’ingénieur en Machine Learning ou ML Engineer recherche, conçoit et construit l’IA utilisée pour le machine learning. Il maintient et améliore les systèmes existants, et collabore avec les Data Scientists développant les modèles pour construire les systèmes IA.

Au quotidien, ce professionnel mène des expériences et des tests, effectue des analyses statistiques et développe des systèmes de machine learning. Son salaire dépasse 50 000 euros en France selon Glassdoor, et 125 000 dollars aux États-Unis.

Un autre métier lié à l’IA est celui de Data Engineer. Il se charge de collecter, gérer et convertir les données brutes en informations exploitables pour les data scientists et autres analystes métier. Le salaire moyen est de 115 592 dollars aux États-Unis et 45 000 euros en France d’après Glassdoor.

De même, le Data Scientist utilise les données pour répondre aux questions et résoudre les problèmes d’une entreprise. Il développe des modèles prédictifs utilisés pour prédire les résultats, et peut utiliser les techniques de machine learning. Son salaire médian est de 48 000 euros en France et 126 000 dollars aux États-Unis.

L’ingénieur logiciel ou Software Engineer a lui aussi un rôle à jouer dans l’Intelligence artificielle. Il utilise le code informatique pour créer ou améliorer tout type de programme. Son salaire moyen atteint 55 000 euros en France et 107 000 dollars aux États-Unis.

Selon un rapport de McKinsey, en 2022, 39% des entreprises ont recruté des ingénieurs logiciels et 35% ont employé des Data Engineers pour des postes liés à l’IA.

Enfin, l’Intelligence artificielle sera très bientôt incorporée aux robots et les ingénieurs en robotique feront donc aussi partie des métiers de l’IA.

Ils se chargent de concevoir de nouveaux produits ou d’assembler des prototypes pour les tester, et observent leurs performances. Ce métier combinant l’ingénierie mécanique et électrique avec l’informatique permet de percevoir un salaire dépassant 42 000 euros par an et 100 000 dollars aux États-Unis.

Il ne s’agit là que de quelques exemples de métiers de l’IA. À l’avenir, de nombreuses autres professions vont apparaître comme celle du Prompt Engineer chargé de concevoir les prompts pour obtenir les meilleurs résultats avec un outil comme ChatGPT.

Quel que soit le rôle que vous souhaitez exercer dans le domaine de l’IA, il est essentiel de suivre une formation pour acquérir l’expertise requise.

Comment suivre une formation d’Intelligence artificielle ?

Pour lancer votre carrière dans l’Intelligence artificielle, vous pouvez obtenir une certification professionnelle afin de démontrer votre expertise aux employeurs.

Parmi les certifications IA les plus reconnues à l’heure actuelle, on compte la certification « MIT: Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy », les certificats d’ingénieur, consultant et scientifique IA de l’USAII, ou encore le titre d’Artificial Intelligence Engineer ARTIBA.

Afin d’obtenir un diplôme et d’assimiler toutes les compétences indispensables pour travailler dans l’IA. Vous pouvez choisir DataScientest. Nos formations Machine Learning Engineer, Data Engineer ou Data Scientist vous permettront d’obtenir l’expertise requise pour exercer le métier de vos rêves.

Vous découvrirez notamment les fondamentaux de l’Intelligence artificielle, le machine learning, le traitement naturel du langage (NLP), la vision par ordinateur (Computer Vision), ou encore les enjeux éthiques liés à l’IA.

Commencer une formation sur l’IA

26 juillet 2023 by
logo-flask
Comment apprendre?

Tutoriel API Flask : Comment programmer une API avec Python ?

Bonjour à tous et bienvenue dans ce Tutoriel sur Flask. Dans la suite de cet article, vous allez apprendre à mettre en place une API sous Python à l’aide de cet outil de plus en plus utilisé.

Qu’est-ce qu’une API ? Quand est-ce utile ?

Nous allons commencer ce tutoriel sur Flask en parlant des APIs. Les API (application programming interface / interface de programmation d’application) sont des interfaces. Elles vous permettent de déclencher des fonctionnalités d’un projet. Vous pouvez vous imaginer un panneau de commandes. Et Flask est un outil qui permet de construire des API avec python.

Si vous disposez de code qui vous sert à réaliser des tâches, peu importe lesquelles, vous pourriez vouloir le rendre disponible, permettre à des utilisateurs d’envoyer des requêtes à votre service. Et c’est dans ce contexte que mettre en place une API vous intéressera.

Exemple :

Pour donner l’exemple d’une situation dans laquelle vous auriez besoin d’une API : imaginez que vous veniez de développer une fonctionnalité permettant, à partir d’une image, d’obtenir une valeur numérique.

On a la fonction « fonction1 » qui prend en paramètre un objet de type bytes (une image) qui sera traité et qui fournira en sortie une variable de type string.

Dire que vous aimeriez mettre en place une interface pour qu’un utilisateur distant puisse lui envoyer une requête, que cet utilisateur puisse dire à votre programme « s’il te plait, exécute le code sur l’image que je te fournit et renvoie moi le résultat » c’est comme dire que vous aimeriez mettre en place une API.

Les types de requêtes

En travaillant sur la mise en place d’API, on a remarqué que les requêtes qu’on voulait implémenter se catégorisent très souvent parmi ces quatre :

  •     Créer un élément
  •     Modifier un élément
  •     Supprimer un élément
  •     Récupérer une liste d’éléments

Nous allons donc voir dans ce tutoriel sur flask comment implémenter des requêtes de type : get (récupérer), post (envoyer), put (modifier), delete (supprimer).

Il existe d’autres types de requêtes, vous n’en aurez surement pas besoin mais vous pourrez les trouver ici.

Adresse et routes

Vous allez run votre service sur une machine, que ce soit la vôtre ou celle que vous louez dans un datacenter.

Elle aura une adresse IP. Notez que l’adresse 127.0.0.1 signifie « moi-même ». Si vous envoyez une requête à cette adresse, c’est vers votre PC que vous vous dirigez.

Votre ordinateur ou le serveur sur lequel vous voulez faire fonctionner le service sont des machines et elles ont des « ports » sur lesquels les services peuvent communiquer.

Votre API, ce sera un programme qui sera en écoute sur un port de la machine sur laquelle il est installé.

Si vous lancez votre API sur le port 1234 de votre machine, vous pourrez lui envoyer des requêtes en précisant l’url 127.0.0.1:1234

Une dernière chose : mettons que j’ai deux fonctionnalités : fonction1 et fonction2 qui sont toutes deux des requêtes de type get. Comment mon utilisateur pourra m’indiquer celle qu’il veut utiliser en ne fournissant que l’adresse 127.0.0.1:1234 ?

On pourrait imaginer que pour déclencher la fonction1, il puisse s’adresser à 127.0.0.1:1234/ici et que pour déclencher la fonction2, il puisse s’adresser à 127.0.0.1:1234/la. Eh bien c’est comme ça que cela fonctionne et on appelle /ici et /la des « routes ».

Notez que « / », est la route par défaut. Si vous envoyez une requête à 127.0.0.1:1234, on considèrera que vous vous adressez à 127.0.0.1:1234/

Prise en main de flask et implémentation de routes

La base

Le module Flask de python permet d’implémenter des API : pip install Flask.

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Voici le snippet dont ces images sont extraites. Il est accessible via ce github repository.

Dans le répertoire où se situe le main.py, vous pouvez lancer la commande « python main.py ».

On aura alors un programme python en écoute sur le port 5000 (voir main.py ligne 14).

Il accepte des requêtes de type get à la route exemple_route (voir main.py ligne 11 et ligne 5 ainsi que routes/exemple_route.py ligne 4).

Les paramètres

Pour que les choses deviennent plus intéressantes, on accepte des paramètres. Voici le même snippet avec quelques lignes supplémentaires (exemple_route_/exemple_route.py : lignes 4; 5; 6; 10 et 11).

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Tester son API

Pour tester vos routes, je vous propose dans ce tutoriel sur flask, d’utiliser postman ou la bibliothèque requests de Python :

Une API CRUD (Create Read Update Delete)

Vous pouvez consulter ce github repository qui permet de faire les quatre types de requêtes (get, post, put, delete) et qui présente deux routes : exemple_route et exemple_route_all.

Les requêtes acceptées sont :

  • exemple_route get : prend « user » en paramètre et renvoie son mot de passe s’il existe
  • exemple_route post : prend « user » et « password » en paramètres et ajoute une valeur à notre liste d’utilisateurs
  • exemple_route put : prend « user » et « password » en paramètres et modifie le mot de passe de l’utilisateur user s’il existe
  • exemple_route delete : prend « user » en paramètre et supprimer l’utilisateur s’il existe
  • exemple_route_all get : ne prend pas de paramètre et renvoie la liste des utilisateurs et leur mot de passe

En inspectant le code, on se rend compte qu’il existe une variable « données » (exemple_route/exemple_route.py  ligne 14). Elle sera récupérée dans les méthodes implémentées à la suite grâce à la ligne de commande « global données « .

Pour vous permettre de créer une API, je vous suggère :

  • de disposer des bibliothèques : Flask, flask_cors, flask_restful
  • de partir d’un clone du repository Small_flask_api
  • d’y ajouter des fichiers dans le dossier routes pour contenir vos classes et la définition de leurs paramètres en vous inspirant du repository Exemple_API_1
  • d’ajouter les imports de classes dans le main.py et de déclarer leur associations

Je vous fournis un programme disponible sur ce repository. La fonction approximation_lagrange du fichier utils.py prend une liste de points en paramètres et renvoie une liste de coefficients d’un polynôme d’interpolation. La fonction écrire_polynome du fichier operations.py prend cette valeur dernièrement retournée pour rendre la syntaxe de l’écriture du polynôme interprétable par un éditeur LaTeX.

Je vous propose d’implémenter une API qui permette d’opérer sur une liste de points : récupérer, ajouter, supprimer. Elle permet également de récupérer l’expression d’un polynôme passant par les points de contrôle.

Vous trouverez une solution ici.

La documentation Flask

Pour continuer d’apprendre et acquérir des compétences après ce tutoriel sur flask, il vous faudra expérimenter au travers de projets, personnels et/ou professionnels. Vous aurez surement besoin de consulter la documentation flask et les forums d’entraide en cas de besoin, notamment Stack Overflow.

Envoyer un fichier ou une image

Envoyer une image en réponse est fréquemment demandé, ainsi je vous explique comment faire.

Importer send_file de la bibliothèque flask et l’appeler au retour d’une route en spécifiant le chemin pour situer le fichier. Vous pouvez consulter ce repository illustrant le renvoie d’images.

Se former sur Flask

Datascientest propose la formation au métier de data engineer qui permet non seulement d’apprendre à construire des API avec Flask, mais aussi d’utiliser FastApi et de, par la suite, conteneuriser les services API. La conteneurisation est un procédé utilisé pour isoler ses services, simplifier leur scalabilité et leur déploiement cross-platform.

Découvrir la formation Data Engineer

6 avril 2022 by
Microsoft Azure
Dossier

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

20 août 2021 by
convolutional-neural-network
Définitions

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

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

Introduction au convolutional neural network

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

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

Mise en place d’un convolutional neural network

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

couches-cnn

Les couches individuelles de CNN sont :

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

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

Les tâches individuelles de chacune des couches

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

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

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

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

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

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

Fonctionnalités d’apprentissage

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

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Poids partagé et valeurs de biais

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

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

Couches de classification

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

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

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

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

Application d’un CNN dans le domaine du marketing

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

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

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

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

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

11 juin 2021 by
Comment apprendre?, Formations

Formation DevOps : pourquoi et comment devenir expert certifié ?

Alors que la méthode DevOps connaît un essor sans précédent, suivre une formation DevOps permet d’acquérir une expertise très recherchée en entreprise et hautement rémunérée. Découvrez pourquoi et comment suivre un tel programme !

Le monde a changé, transformé par internet et les logiciels. Dans toutes les industries, les applications logicielles occupent désormais une place essentielle en entreprise.

Ceci est valable pour tous les secteurs, de la banque au divertissement en passant par le commerce de détail ou la santé. Le logiciel fait désormais partie intégrante de toutes les divisions d’un business.

Des services en ligne sont utilisés par les entreprises pour interagir avec leurs clients, mais aussi pour optimiser la logistique et accroître la productivité au quotidien. Par conséquent, les exigences en termes de qualité ont fortement augmenté.

Les bugs et les dysfonctionnements ne sont plus tolérables, et de nouvelles fonctionnalités doivent être constamment ajoutées au fil du temps. Afin de s’adapter à ces nouvelles attentes, les entreprises adoptent désormais le modèle DevOps.

En combinant le développement et l’exploitation, le DevOps permet aux développeurs de mettre à jour leurs logiciels en continu en se basant sur les retours des utilisateurs. De même, les problèmes techniques peuvent être résolus beaucoup plus rapidement.

Le logiciel est évalué continuellement, et mis à jour en fonction. Cette méthodologie permet des logiciels plus stables, et par extension un produit de meilleure qualité pour l’utilisateur final.

Le DevOps s’impose aujourd’hui comme la principale approche du développement logiciel. Pour cette raison, les ingénieurs DevOps sont très recherchés en entreprise.

Ces experts sont hautement rémunérés, et le nombre d’offres d’emploi explose d’année en année. Suivre une formation DevOps permet d’acquérir toutes les compétences requises pour exercer cette profession.

Qu’est-ce que le DevOps ?

DevOps est une approche du développement logiciel. Elle repose sur la collaboration entre l’équipe de développement (Dev) et l’équipe d’exploitation (Ops).

Cette collaboration a lieu à toutes les étapes du développement logiciel, incluant la conception du produit, le testing, le déploiement et la maintenance technique.

 

En savoir plus sur le DevOps

Il s’agit d’un ensemble de pratiques et d’outils, mais aussi d’une culture et d’une philosophie permettant à une organisation de délivrer des applications et services beaucoup plus rapidement qu’avec les processus traditionnels.

Auparavant, les développeurs et les ops travaillaient en silo. Les développeurs étaient chargés de créer le logiciel, et l’équipe d’exploitation le prenait ensuite en charge intégralement.

Cette méthode présentait de nombreux défauts, et c’est pourquoi DevOps a vu le jour. Les deux équipes sont désormais unies, et les ingénieurs DevOps travaillent sur l’application tout au long de son cycle de vie : du développement au déploiement en passant par le testing, puis à l’exploitation au quotidien.

Les équipes DevOps automatisent les processus historiquement lents et manuels, et utilisent un stack technologique permettant de gérer et d’améliorer les applications de façon rapide et fiable.

En outre, cette nouvelle approche priorise le bon fonctionnement du logiciel. Ceci évite à la fois la frustration des équipes internes, et celle de l’utilisateur final.

Pourquoi suivre une formation DevOps ?

Suivre une formation DevOps permet d’accéder au métier d’ingénieur DevOps. Toutefois, un tel cursus peut s’avérer bénéfique pour tout professionnel impliqué dans la création de logiciels. Ceci concerne aussi bien le développement que l’exploitation quotidienne.

De manière générale, DevOps apporte de nombreux avantages aux organisations. Cette méthode permet tout d’abord de raccourcir le cycle de production, en éliminant les silos fonctionnels via la collaboration entre les équipes.

Elle permet également d’accroître le taux de succès des déploiements, en offrant la capacité de détecter les erreurs de programmation de manière précoce. Là encore, la collaboration permet de résoudre les problèmes techniques très rapidement.

Un autre avantage est l’automatisation des processus manuels de développement et de testing. En mettant l’accent sur la qualité du logiciel tout au long du processus de développement, DevOps réduit aussi les risques d’imprévus. Dans la même logique, l’approche DevSecOps consiste à ajouter la sécurité au cycle de développement pour éviter les problèmes par la suite.

Par ailleurs, une formation certifiante DevOps permet d’accroître votre employabilité et votre valeur sur le marché du travail. Les ingénieurs DevOps et autres experts comptent parmi les professionnels les plus recherchés et les mieux rémunérés du domaine de l’informatique.

À titre indicatif, selon Glassdoor, le salaire annuel moyen aux États-Unis s’élève à 92 000 $ pour un DevOps Release Manager, 125 000 $ pour un ingénieur de fiabilité des sites (SRE) et 115 000 $ pour un ingénieur DevOps. En France, selon Talent.com, un manager DevOps gagne 58 000 $ par an, un ingénieur DevOps 45 000€ par an, et un SRE 60 000€ par an.

Selon une étude de Grand View Resarch, le marché mondial du DevOps atteindra une valeur de 12,85 milliards de dollars en 2025. De plus, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit une augmentation des offres d’emploi de 22% jusqu’en 2030 pour l’industrie du logiciel, contre 8% pour l’ensemble des emplois.

Quel est le programme d’une formation DevOps ?

Commencer une formation DevOps

En choisissant de suivre une formation DevOps, vous pourrez acquérir toutes les compétences requises pour devenir un professionnel de ce domaine. Voici les différentes notions que l’on retrouve dans ces cursus.

Tout d’abord, un langage de programmation comme Python est indispensable pour écrire des scripts et automatiser les tâches. Dans certains cas, la maîtrise de VB-Script et Windows PowerShell est également requise pour un poste DevOps.

L’expert doit aussi savoir créer des tests automatisés à l’aide d’outils dédiés. Ces derniers doivent être incorporés au processus de relaxe automatisé du logiciel.

Les ingénieurs DevOps passent aussi beaucoup de temps sur la configuration des systèmes d’automatisation. Ils doivent aussi maîtriser l’infrastructure en tant que code (IaC) pour configurer l’infrastructure et l’environnement à l’aide d’un langage de programmation.

Une autre compétence essentielle du DevOps est le maniement des systèmes de gestion de version comme Git. Ces outils permettent le suivi des changements apportés à la base de code, et la restauration des versions précédentes en cas de problème.

Par ailleurs, de solides compétences en networking sont indispensables. La connaissance du protocole IP, des certificats et du routing est un précieux atout pour résoudre les éventuels problèmes liés au réseau. Même au sein d’un environnement cloud ou d’un conteneur, il est important de savoir comment fonctionnent les réseaux.

 

Quels sont les principaux outils DevOps ?

Une formation DevOps permet aussi d’apprendre à manier les outils DevOps les plus populaires. En guise d’exemple, on peut citer Puppet permettant de délivrer et déployer des changements rapidement et fréquemment sur un logiciel avec des fonctionnalités de gestion de version, de testing automatisé et de livraison continue.

Avec Ansible, les équipes peuvent automatiser tout le cycle de vie d’une application et gérer les déploiements les plus compliqués. Un autre outil de gestion continue est Chef.

Les experts DevOps doivent aussi manier les solutions d’intégration continue comme Travis CI, Bamboo et Jenkins. L’outil de conteneurisation Docker permet de tester des applications au sein d’un environnement isolé incluant le système d’exploitation et toutes les dépendances, sur un serveur ou une machine virtuelle.

Nagios permet quant à lui la surveillance de l’infrastructure IT, et aide à détecter les erreurs pour les corriger rapidement. C’est un outil de monitoring continu, à l’instar de Sensu et Splunk.

Les certifications DevOps

Les meilleures formations DevOps permettent d’obtenir une certification professionnelle. Un tel titre vous permet d’étoffer votre CV, d’augmenter vos prétentions salariales, et de démontrer votre expertise.

Il existe de nombreuses certifications DevOps, mais certaines sont plus reconnues que d’autres par les employeurs. Voici quelques exemples des plus valorisées.

La certification AWS Certified DevOps Engineer démontre la capacité à tester et déployer l’infrastructure et les applications AWS. Elle témoigne aussi d’une expertise sur les plateformes cloud en général, notamment pour l’implémentation et l’automatisation des processus de gouvernance ou des contrôles de sécurité.

Amazon Web Services étant la plateforme de cloud public la plus utilisée, ses certifications comptent parmi les plus demandées en entreprise. Selon Indeed, on comptait plus de 32 000 postes d’ingénieurs DevOps AWS début 2022, rien qu’aux États-Unis. Cette certification est idéale pour les ingénieurs DevOps travaillant sur AWS ou un autre cloud.

En guise d’alternative, la certification Azure DevOps Engineer Expert est également très reconnue. Elle démontre la maîtrise des processus DevOps, et plus particulièrement la capacité à travailler avec des personnes, des processus et des technologies pour délivrer une valeur continue.

Vous devrez manier les stratégies d’ingénierie de fiabilité des sites, de sécurité et de conformité. Les compétences en gestion de version, en intégration continue et en collaboration sont également évaluées. De plus, la maîtrise du cloud Microsoft Azure est attendue pour cette certification spécialisée.

La certification Docker Certified Associate (DCA) confirme la maîtrise de l’outil Docker simplifiant le développement et le déploiement de logiciels grâce aux conteneurs. Il s’agit d’un outil phare du DevOps, notamment pour le testing continu.

Pour l’obtenir, vous devrez apprendre à manier Docker et les conteneurs en général. Les compétences en orchestration, création d’images, gestion, installation, configuration ou encore en sécurité sont nécessaires. Comptez environ un an d’expérience sur Docker pour réussir l’examen.

La certification Certified Kubernetes Administrator (CKA) indique une capacité à gérer et configurer des clusters sur Kubernetes : la plateforme open source de gestion de conteneurs logiciels.

Elle s’adresse aux professionnels IT gérant des instances Kubernetes, tels que les administrateurs Kubernetes et les administrateurs cloud. Pour l’obtenir, vous devrez prouver vos connaissances en architecture de cluster, en installation, en configuration, en networking, en workloads et en stockage.

Les professionnels DevOps utilisent aussi Puppet pour automatiser les processus, afin de délivrer des changements d’infrastructure plus rapidement et créer de meilleurs logiciels. Cet outil de gestion de système permet d’automatiser et de gérer la configuration de serveur.

Ainsi, l’examen Puppet Certified Professionnal permet d’obtenir une certification validant la maîtrise du logiciel Puppet. Vos compétences techniques et votre expérience seront mises à l’épreuve, et vous devrez comprendre les concepts liés aux stratégies de classification, à la résolution de problèmes dans le code, à la création de modules, à l’orchestration ou à l’administration.

Comment suivre une formation DevOps ?

Pour acquérir une expertise DevOps, vous pouvez choisir DevUniversity. Nos formations vous permettent d’apprendre à manier les outils DevOps, et à appliquer les meilleures pratiques liées à cette méthodologie.

Le cursus se complète intégralement à distance, et notre organisme est éligible au Compte Personnel de Formation pour le financement. N’attendez plus et découvrez DevUniversity !

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29 mars 2023 by