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

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

Données salariales

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

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

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

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Facteurs influençant le salaire

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

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

Conseils pour négocier un bon salaire

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

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

Conclusion

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

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Formations

Formation en data marketing : Contenu et opportunités

Dans le monde où le marketing est en constante évolution, la capacité à comprendre et à exploiter les données est devenue un atout indispensable. C’est là qu’une formation en data marketing entre en jeu.

Il s’agit d’une opportunité exceptionnelle d’apprendre à mettre en place des stratégies de marketing basées sur l’analyse approfondie des données. C’est également un moyen d’acquérir les compétences nécessaires pour façonner l’avenir du marketing grâce à l’utilisation judicieuse du data management, de l’intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning.

Découvrons ensemble les points clés abordés durant une formation en data marketing ainsi que leur importance dans votre capacité à mettre en place des stratégies de marketing pertinentes.

Qu’est-ce qu’une formation en data marketing ?

L’objectif d’une formation en data marketing est conçue pour apporter à un professionnel du data marketing les compétences nécessaires pour naviguer dans le paysage complexe des données et en tirer des informations exploitables.

Elle commence souvent par une solide compréhension des concepts de base tels que le data management, l’analyse des données et l’intelligence artificielle. Avant de plonger dans les détails techniques, il est crucial de bien comprendre les prérequis et les bases nécessaires pour suivre le rythme de cette formation intensive.

Se former au Data Marketing

1. Les fondamentaux du data marketing

L’un des piliers d’une formation en data marketing est l’analyse des données. En effet, cette compétence est utile aux spécialistes du marketing pour disséquer les informations provenant de multiples sources, qu’il s’agisse des médias sociaux, des campagnes publicitaires en ligne ou des interactions sur les sites web.

L’analyse des données permet de découvrir des tendances cachées, des préférences des clients et des opportunités émergentes. En comprenant en profondeur le parcours client, ils peuvent personnaliser leurs stratégies pour un impact maximal.

2. L’importance du data management

Une formation en data marketing inclu des cours centrés sur le data management, car la collecte, le stockage et la gestion efficace des données font partie du quotidien d’un spécialiste du data marketing.

Dans un monde de plus en plus axé sur les données, les entreprises doivent être capables de gérer de grandes quantités de données (Big Data), de manière organisée et sécurisée. Le data management garantit que les données soient accessibles, précises et pertinentes, ce qui constitue la base d’une stratégie data-driven réussie.

3. L’intégration de l’IA et du Machine Learning

Ce sont deux domaines connexes en plein essor et qui ont un impact profond sur le data marketing. Ces technologies permettent d’automatiser et d’affiner les processus d’analyse des données en identifiant des schémas complexes et en fournissant des prévisions précises.

L’IA peut être utilisée pour améliorer la connaissance client en analysant les données comportementales et en prédisant les futurs comportements d’achat. Les stratégies marketing peuvent ainsi être affinées pour cibler plus efficacement les segments de clients spécifiques.

4. La stratégie data au centre de la formation

L’élaboration d’une stratégie data-driven est l’un des objectifs clés de toute formation en data marketing. Les étudiants apprennent à exploiter les données pour pouvoir prendre des décisions éclairées et orienter leurs campagnes marketing. Cela implique d’identifier les KPIs pertinents, de surveiller les performances des campagnes en temps réel et d’ajuster les stratégies en fonction des données en temps réel. Une stratégie data permet une agilité et une réactivité inégalées dans un environnement marketing en constante évolution.

5. La connaissance client pour réussir une stratégie marketing

Une compréhension approfondie des clients est au cœur du data marketing. Les données collectées fournissent des informations sur les préférences, les comportements d’achat et les tendances des clients. Cela permet de personnaliser les messages marketing, d’optimiser l’expérience utilisateur et de créer des relations plus solides avec les clients.

Une formation en data marketing enseigne aux participants comment transformer ces données en un avantage concurrentiel, en offrant une proposition de valeur unique à chaque client.

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Pourquoi les stratégies marketing actuelles doivent être basées sur les données ?

À une époque où l’information est abondante et où les consommateurs interagissent constamment avec des plateformes numériques, les stratégies marketing traditionnelles ne suffisent plus pour atteindre efficacement les publics cibles. C’est là que la formation en data marketing prend tout son sens. En intégrant les dernières avancées en matière d’analyse de données, de Machine Learning et d’intelligence artificielle, cette formation apporte aux apprenants tous les outils nécessaires pour élaborer des campagnes qui non seulement attirent l’attention, mais qui engagent également les consommateurs sur un niveau plus profond.

Le data marketing et les opportunités professionnelles

Outre l’acquisition de compétences techniques en marketing, une formation en data marketing ouvre également la voie à de nombreuses opportunités professionnelles. Les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs reconnaissent la valeur des experts du data marketing. Ils sont capables d’exploiter les données pour prendre des décisions éclairées.

Les diplômés de ces formations peuvent travailler en tant qu’analystes de données marketing, gestionnaires de campagnes numériques, consultants en stratégie data ou même fonder leurs propres agences spécialisées en data marketing.

La formation en data marketing : une carrière centrée sur la Data

Alors que nous avançons vers un avenir de plus en plus axé sur les données, les compétences en data marketing deviennent par conséquent essentielles pour rester compétitif sur le marché. Cette formation en data marketing permet aux spécialistes du marketing de passer de simples observateurs à des acteurs proactifs qui façonnent activement leurs stratégies en fonction des données.

L’intégration réussie de l’analyse des données, du data management et des technologies émergentes telles que l’intelligence artificielle et le Machine Learning peut transformer la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et stimulent leur croissance.

Conclusion

Une formation en data marketing offre bien plus que des compétences techniques. C’est une passerelle vers une nouvelle ère de marketing où les stratégies ne sont plus basées sur des suppositions, mais sur des données tangibles et exploitables.

Les professionnels du marketing formés dans ce domaine sont bien positionnés pour répondre aux exigences actuelles et anticiper les tendances afin de pouvoir innover dans un paysage en constante évolution. Que ce soit pour renforcer les parcours clientsoptimiser les campagnes marketing ou façonner l’avenir de l’entreprise, une formation en data marketing offre des connaissances et des compétences inestimables pour réussir dans le monde du marketing axé sur les données.

Débuter une formation en Data Marketing

Vous savez tout désormais sur la formation en data marketing. Pour plus d’informations sur ce sujet, n’hésitez pas à parcourir notre dossier sur le data management et notre dossier sur le data marketing.

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.

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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.

Formations

La formation de Digital Analyst – Guide complet

Que ce soit pour gagner en visibilité ou pour convertir des prospects en clients, la majorité des entreprises doit développer sa présence sur le web. Mais pour atteindre les objectifs fixés (en termes de notoriété ou de conversion), encore faut-il mettre en place les bonnes actions. Et pour savoir ce qui est le plus pertinent, il convient d’utiliser et d’exploiter toutes les données à disposition. C’est justement le rôle du digital analyst. Alors quel est ce nouveau métier ? Quelles sont ses missions ? Quelles sont les compétences indispensables ? Et surtout, quelle formation pour devenir digital analyst ? Nous répondons à toutes vos questions.

Qu’est-ce qu’un digital analyst ?

Également appelé web analyst ou chef de projet tracking, le digital analyst exploite toutes les données issues du web et des réseaux sociaux pour améliorer les performances de l’entreprise en ligne. Concrètement, l’analyse des données doit permettre d’optimiser l’expérience utilisateur sur un site web, comprendre les sources de trafic et plus globalement le retour sur investissement de toutes les actions entreprises via le site (SEA, SEO, landing pages…). Ce faisant, les organisations améliorent leur avantage concurrentiel.

À ce titre, le métier de chef de projet tracking est particulièrement prisé par les entreprises de tout secteur d’activité. Mais pour exercer cette profession, mieux vaut suivre une formation de digital analyst.

Quelles sont les missions d’un digital analyst ?

Pour améliorer les performances d’une entreprise sur le web grâce aux données, le digital analyst doit mettre en place les actions suivantes : 

  • Implémenter des outils de collecte de données : le web analyst doit récupérer un maximum d’informations sur le comportement des utilisateurs d’un site internet. À la fois pour mieux connaître sa cible (âge, secteur géographique, sexe…), mais aussi pour mieux comprendre ses habitudes (panier moyen, temps de visite, période de navigation, abandon de panier…). En effet, les actions de l’internaute sont des ressources précieuses pour l’entreprise. Et ce, tout au long du parcours client.
  • Analyser les données : les informations ainsi collectées permettent au digital analyst de déduire des tendances et d’identifier le client cible.
  • Représenter les données : si le chef de projet tracking peut comprendre facilement les milliers de lignes issus d’un fichier Excel, ce n’est pas forcément le cas des décisionnaires. Pour faciliter la compréhension par tous, cet expert data doit représenter les données à travers des outils de visualisation (notamment des graphiques, des tableaux de bord, des courbes…).
  • Faire des recommandations : en fonction de son analyse, il peut suggérer des actions pour améliorer l’expérience utilisateur, la stratégie digitale et la conversion globale du site web.
  • Animer des formations : cette mission n’est pas automatique. Mais force est de constater que l’analyse d’un site web et du comportement des utilisateurs concerne plusieurs départements de l’organisation. Par seulement les experts data. Ainsi, le digital analyst peut former les équipes marketing, commerciales, produit, …. L’idée est alors de les sensibiliser à l’importance des données pour prendre de meilleures décisions.

Pour remplir ces missions avec efficacité, nous vous conseillons de suivre une formation de digital analyst.

Maîtriser le rôle de digital analyst

Pourquoi suivre une formation digital analyst ?

Entre le monde des données et du marketing, le digital analyst doit posséder de multiples compétences techniques. À savoir : 

  • Le marketing digital ; 
  • Les langages informatiques (HTML, CSS…) ; 
  • Les outils d’analyse web (Google Analytics, Omniture, Webtrends…) ; 
  • La programmation web ; 
  • Les outils CRM.

Pour acquérir ces différentes hard skills, il est préférable de suivre une formation digital analyst. 

Au-delà de ces compétences techniques, le web analyst doit aussi disposer de plusieurs qualités personnelles. Par exemple, la curiosité pour continuer à se former sur les dernières tendances en marketing digital et les nouvelles technologies, ou encore un sens du relationnel pour former les équipes et apporter des recommandations.

Bon à savoir : la maîtrise de l’anglais est un plus pour devenir digital analyst.

Quelle formation pour être digital analyst ?

Que ce soit pour acquérir une connaissance des langages informatiques, des spécificités du marketing digital ou pour mettre en place des outils de collecte de données, il est primordial de se former. Mais à l’heure actuelle, il n’existe pas encore de formation spécifique pour devenir digital analyst. Cela dit, il est possible d’exercer ce métier après un bac+3 ou bac + 5 en marketing digital, mathématique statistique, communication et multimédias (en école de commerce ou à l’université). 

Et bien sûr, vous pouvez également suivre une formation de data analyst.

Rejoignez DataScientest pour devenir digital analyst

Si le digital analyst doit maîtriser le marketing, c’est avant tout un expert des données. Il doit déduire des insights afin d’aider les équipes à prendre de meilleures décisions. Mais pour maîtriser l’analyse de données, mieux vaut suivre une formation spécifique. C’est justement ce que nous vous proposons chez DataScientest. Grâce à nos formations data analyst (ou même data scientist, vous apprendrez à maîtriser les outils et la méthode de travail pour devenir digital analyst.

Devenir digital analyst

Formations

Connaissez-vous le métier de Data Hoarder ?

La digitalisation nous amène ces dernières années à sauvegarder de plus en plus de données hétérogènes. La démocratisation de l’utilisation du Cloud nous engage instinctivement à ne plus trier et à conserver tout type d’informations, y compris certaines obsolètes ou non pertinentes. Que ce soient des photos, des vidéos, des mails ou même des messages, l’utilisateur ne prend pas la mesure de la pollution numérique que cela représente, car il n’est plus encombré par des objets physiques ou des dossiers papier. 

Le Data Hoarder est le chef d’orchestre du stockage des données. C’est une personne qui prend plaisir à amasser, ordonner et collectionner un nombre de données pharamineuses. Il est également archiviste et peut être ingénieur. 

Description de la fonction du Data Hoarder

Un Data Hoarder à plusieurs missions, il est considéré comme un bibliothécaire numérique qui va préserver l’information et est également chargé de réparer les erreurs ou les mauvaises manipulations des utilisateurs.

Pourquoi a-t-on besoin d’un Data Hoarder ?

Tout d’abord pour les exigences légales et concurrentielles, ensuite pour la méfiance à l’égard des services cloud et enfin pour des raisons culturelles et familiales. 

Quelles sont les compétences nécessaires pour ce métier ?

  • Très bonne base en Excel 
  • Analytique UI 
  • Appétence pour les chiffres 
  • Habile avec les statistiques

Acquérir des compétences en Data Hoarding

 

Quels sont les outils qu’utilise le Data Hoarder ? 

Pour gagner en performance, il aura besoin d’une connexion Internet solide, une capacité de mémoire imposante, à la fois en local, et sur les serveurs. 

Wayback machine est une plateforme dédiée à l’archivage et au recensement. Elle représente une mine d’informations pour le Data Hoarder qui peut consulter des éléments préservés depuis plus de 30 ans et ainsi produire des statistiques adéquates.

Quelles sont les raisons pour lesquelles il fait cela ?

Plusieurs profils de Data Hoarder sont répertoriés : 

  • Le Hoarder Anxieux a peur de la suppression des données, ce qui peut mener à de graves conséquences psychologiques tel un trouble obsessionnel compulsif. 
  • Le Hoarder Collectionneur a de grandes capacités d’organisation. Il répertorie et classe toutes les données de manière scrupuleuse. 
  • Le Hoarder Docile exécute les tâches car on le lui a demandé. 
  • Le Hoarder Désengagé va archiver les données de personnes qui ne savent pas par où commencer pour nettoyer leur cyber-encombrement.

Conséquences du Data Hoarding

Malgré les nombreux avantages que présentent les actions d’un Data Hoarder, il persiste cependant certains aspects néfastes. Le fonctionnement des machines accumulant trop de données est considérablement ralenti; les disques durs emmagasinent trop d’informations ce qui altère la performance des outils.

Le surstockage est un facteur important de nuisance pour l’environnement. Les exigences énergétiques sont de plus en plus élevées et représenteraient actuellement 2% des émissions de gaz à effet de serre et seraient susceptibles d’augmenter à hauteur de 14% à horizon 2040. 

La constructions massives de Data Centers impactent dramatiquement la faune et la flore, menaçant certaines espèces et déséquilibrant l’écosystème.

Solutions face aux répercussions des datas centers sur l’environnement

  • Mettre en place des systèmes de refroidissement écologiques 
  • Utilisation d’énergies renouvelables
  • Adopter la technologie de l’IA

Si vous souhaitez vous reconvertir dans ce domaine, n’hésitez pas à découvrir notre formation Data Scientist.

Découvrir la formation Data Scientist

 

Définitions

Data Strategist : Quels sont les outils et missions de cet expert ?

Dans cet article, vous découvrirez ce qu’est le métier de Data Strategist. Vous allez pouvoir vous familiariser avec les différentes missions, les compétences indispensables et les outils de ce métier tant recherché ainsi que les atouts que ce rôle représente pour une entreprise et dans votre carrière.

Pour commencer, vous devez savoir qu’un Data Strategist est la personne qui va prendre en charge la gestion et l’analyse des données. Il va ensuite agir auprès des structures afin d’identifier les besoins de son activité principale et par la suite il élaborera un projet de développement, capable d’impacter des domaines aussi variés que le marketing, l’IT ou le business.

Quelles sont les missions d’un Data Strategist ?

  • Exécution de la stratégie avec le Chief Data Officer
  • Proposition de réponse innovantes et créatives dans le domaine de la data
  • Planification et chefferie de projets
  • Accompagnement des clients dans la compréhension de l’impact du Big Data
  • Conception, architecture et développement de solution d’intelligence artificielle
  • Développement des options dans le domaine de la Big Data
  • Analyse de leads 
  • Assistance aux équipes de développement commercial dans les activités d’avant-vente et les appels d’offres

Diagramme de Venn pour le Data Strategist

Les trois cercles présents dans ce diagramme représentent les trois domaines de connaissances les plus importants pour un Data Strategist :

  • Business
  • Communication
  • Data & Technologie

Le Data Strategist travaille principalement sur le côté business de la data. Il devra proposer des idées afin d’améliorer l’expansion de l’entreprise ou son organisation. À l’instar d’un chef de projet, il encadre les équipes fonctionnelles, recueille le besoin, gère les plannings, définit la stratégie technique et commerciale mais dans le domaine spécifique de la Big Data.

Quelles sont les compétences que doit avoir un Data Strategist ?

  • Diplôme d’une école de commerce ou d’ingénieur
  • Expériences significatives en Data Strategy, Data Gouvernance, Data Management
  • Maîtrise des technologies de gouvernance, Master Data Management, Analytics, Intelligence Artificielle, Business Intelligence
  • Aptitude en relation humaines et communication
  • Niveau d’anglais courant
  • Bonne compréhension du Machine Learning
  • Appétence pour l’analyse statistique
  • Esprit d’entreprise
  • Compétences en matière d’organisation

Quels sont les outils utilisés ?

Le Data Strategist utilise principalement Microsoft Power BI, qui est une solution d’analyse de données et un outil incontournable dans ce domaine, permettant d’effectuer les tâches suivantes :

  • La transformation des données
  • La modélisation et visualisation des données
  • La configuration de tableaux de bord, de rapports et applications

Pour permettre la mise en place d’un projet Cloud dans son intégralité, vous aurez besoin de maîtriser AWS qui régit les fonctions suivantes :

  • Conception des architectures résilientes et sécurisées
  • Infrastructure mondiale et fiabilité
  • Réseaux
  • Stockage base de données
  • Présentation du Well Architect Framework et des avantages du cloud

Les atouts de la profession

Les métiers de la data (Data Strategist, Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer) sont en pleine expansion. Peu de profils compétents sont disponibles sur le marché et les entreprises souffrent d’un cruel manque de ressources pour gérer et traiter leurs données.
C’est un domaine dans lequel vous trouverez pleine et entière satisfaction professionnelle, tant sur le plan de la stimulation intellectuelle que sur la montée en compétences constante, où les perspectives d’évolution sont prometteuses.
En complément des points spécifiés en amont, le salaire d’un Data Strategist représente un attrait supplémentaire. Il est évalué selon plusieurs critères :

  • Le niveau d’étude
  • Les compétences acquises
  • Les différentes expériences dans le domaine
  • Le type de structure qui recrute

De manière générale, la rémunération est plus élevée dans le privé que dans le secteur public, dont l’indice n’est pas forcément réévalué annuellement. La fourchette salariale pour la profession se situe entre 34000€ et 58000€ brut.
Vous savez maintenant tout sur le métier de Data Strategist.
Si vous souhaitez vous reconvertir dans ce domaine, n’hésitez pas à découvrir notre formation Power BI et AWS.

Définitions

Validation croisée ou « cross validation » : Qu’est ce que c’est ?

Il existe plusieurs outils statistiques destinés à évaluer les performances des différents modèles d’apprentissage automatique. Le cross validation, aussi appelé « validation croisée », en fait partie. Fondée sur une technique d’échantillonnage, la validation croisée est utilisée en Machine Learning pour évaluer des modèles d’apprentissage-machine. 

Qu’est-ce que la validation croisée ? Quelles sont les différentes techniques de validation ? Pourquoi utiliser un jeu de données équilibrées ? Comment devenir un professionnel en validation croisée ? Les réponses à ces questions dans cet article.

Qu’est-ce que la validation croisée ?

La validation croisée : une technique d’échantillonnage

Très souvent utilisée en apprentissage automatique, la validation croisée est une technique d’évaluation permettant d’estimer la fiabilité d’un modèle d’apprentissage automatique. Plus explicitement, il s’agit d’une technique de rééchantillonnage. Elle repose sur un principe simple : utiliser un ensemble de données pour ensuite les diviser en deux catégories. Ce sont :

  • les données d’entraînement utilisées pour entraîner le modèle,
  • les données test utilisées pour la prédiction.

Pourquoi une validation croisée est-elle indispensable ?

Une Machine Learning fait appel à plusieurs modèles d’apprentissage automatique. C’est en partant de ces modèles que la validation croisée estime la fiabilité d’un modèle. Chaque modèle d’apprentissage est fondé sur des sous-ensembles de données d’entrée.
Via une technique d’échantillonnage, la validation croisée atteste si une hypothèse est valide ou non. Elle facilite donc le choix d’un algorithme adapté pour réaliser une tâche définie. On a également recours à la validation pour détecter un surajustement. En se basant sur un échantillon de prétendument issu de la même population d’échantillons d’apprentissage, la validation croisée :

  • ne modélise pas les données de la même manière,
  • démontre l’échec de la généralisation d’une tendance.

Une validation croisée permet d’estimer la fiabilité et la précision du modèle. À partir du moment où le modèle fonctionne sur les données de test, cela signifie qu’il n’a pas réajusté les données d’entraînement. Autrement dit, il peut tout à fait être utilisé pour la prédiction.

Se former au cross validation

Quelles sont les différentes techniques de validation croisée ?

On dénote plusieurs techniques de validation croisée. Les principales sont :

  • le train-test split,
  • la méthode k-folds.

Le train-test split

Le principe de base du train-test split est de décomposer l’ensemble des données de manière aléatoire. Une partie servira à entraîner le modèle de Machine Learning. L’autre partie, quant à elle, permet de réaliser le test de validation. En règle générale, 70 à 80 % des données seront destinés à l’entraînement. Le reste, c’est-à-dire les 20 à 30 %, seront exploités pour le cross validation.
Cette technique s’avère fiable et très efficace. Toutefois, les données disponibles sont limitées. Puisque certaines données n’ont pas été utilisées pour l’entraînement, les informations peuvent donc être manquantes. Ce qui risque de biaiser hautement les résultats. Par contre, la technique du train-test split convient parfaitement à partir du moment où il y a une distribution égale entre les deux échantillons.

La méthode k-folds

Très facile à appréhender et très populaire, la méthode k-folds est l’une des méthodes les plus utilisées par les professionnels. Elle consiste à diviser l’échantillon original en échantillons ou en blocs. De cette façon, l’ensemble des données apparaitra aussi bien dans l’ensemble des données d’entraînements que dans l’ensemble des données test.
Un paramétrage unique dénommé « K » est inséré dans la procédure. Idéalement, K devrait avoir une valeur ni trop basse ni trop haute : entre 5 et 10 selon l’envergure du dataset. Par la suite, il convient d’ajuster le modèle en utilisant des folds K-1 (moins 1). On répétera ce processus jusqu’à ce que tous les K-folds servent au sein de l’ensemble d’entraînement.
La moyenne des scores enregistrés représente la métrique de performance du modèle. À noter que la méthode k-folds peut s’effectuer manuellement ou à l’aide des fonctions cross_val_score et cross_val_predict. Ces dernières se trouvent dans la bibliothèque Python Scikit Learn.

Maîtriser les techniques de validation croisée

Pourquoi utiliser un jeu de données équilibrées ?

En présence d’un jeu de données déséquilibrées, il devient plus difficile de réaliser une cross validation. D’une manière plus concise, une base de données est déséquilibrée quand le nombre d’observations par classe n’est pas le même d’une classe à une autre. Résultat : les algorithmes se trouvent biaisés.
Pour renflouer leur fonction de perte, les algorithmes optimisent les métriques. Ils auront tendance à générer un classifieur trivial regroupant chaque exemple dans la classe majoritaire. Par conséquent, le modèle obtenu ne sera que le reflet de la surreprésentation de la classe majoritaire. Pour y remédier, bon nombre de professionnels ont recours à la validation croisée stratifiée ou « stratified cross validation ».
Cette méthode a pour but principal de s’assurer que la répartition des classes soit la même au niveau de tous les ensembles de validation et d’apprentissage à utiliser. Face à un jeu de données déséquilibrées, générer des échantillons synthétiques constitue une excellente alternative.

Formations

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.

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Formation Python : pourquoi et comment ?

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

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

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

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

Pourquoi suivre une formation Python ?

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

Open source

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

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

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

Multi-paradigme et multiplateforme

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

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

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

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

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

Polyvalence lors de la programmation

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

Syntaxe parfaite simple

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

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

syntaxe-Python

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

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

De quoi se compose une formation Python ?

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

Programmation structurée

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

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

Programmation orientée objet

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

  • L’héritage simple et multiple qui consiste à faire hériter à une classe enfant les méthodes et les attributs d’une classe parent.
  • Le polymorphisme et l’encapsulation où le premier envoie les mêmes messages à différents objets et le second change l’état d’un objet uniquement à travers les opérations définies pour cet objet.
  • La modularité qui consiste à subdiviser une application en modules indépendants.
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Métier Big Data : les profils très recherchés par les entreprises

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

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

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

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

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

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Les métiers Big Data les plus recherchés

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

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

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

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

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

1.      Chief data officer (CDO)

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

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

2.      Data Scientist

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

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

3.      Data analyst

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

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

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

4.      Data engineer

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

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

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

5.      Data manager

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

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