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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 !

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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.

by adriano

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.

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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.

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by adriano

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.

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by Aurelia F

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.
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by Aurelia F

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 !

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by adriano

Définitions

Pandas : une bibliothèque Python pour manipuler facilement des données

La bibliothèque Pandas est certainement la plus utile pour les data scientist sous le langage Python. Elle permet d’explorer, transformer, visualiser et comprendre vos données afin d’en retirer le maximum d’informations. Voyons ensemble dans quelles cas l’utiliser et ses fonctions les plus courantes.

Si vous évoluez dans la data science, vous avez sûrement entendu parler de la bibliothèque Pandas. Son nom n’a rien à voir avec ce petit animal d’Asie qui ressemble à un ours. Le nom «Pandas» est une contraction des mots «Panel Data» et «Python Data Analysis». Pandas est donc une bibliothèque open-source proposant différentes fonctions qui permettent la manipulation et l’analyse de données en Python de manière simple et intuitive. C’est donc une bibliothèque polyvalente qui vous permettra de réaliser facilement des analyses de données complexes. La bibliothèque Pandas permet également de créer facilement des graphes, très utiles dans la Data Analyse.

Première force de Pandas, elle se base sur la bibliothèque Numpy

Grand avantage de Pandas, elle se base sur la très populaire bibliothèque Numpy. Cette bibliothèque fournit une pléiade de structures de données et d’opérations qui permettent de traiter des données numériques et des données chronologiques. La bibliothèque Pandas est également importante car ses données sont souvent utilisées comme base pour les fonctions de plotting de Matplotlib, une autre bibliothèque renommée utilisant le langage Python. Les données issues de Pandas sont aussi très utiles dans l’analyse statistique en SciPy, les algorithmes de Machine Learning en Scikit-learn. La bibliothèque Pandas est également très utilisée dans le traitement et l’analyse des données tabulaires (vous pourrez stocker vos données sous le format .csv, .tsv et .xlsx) en entrant des requêtes de type SQL.

Les Séries, les Dataframes et le Panel : les principales structures de données de Python Panda

Si vous utilisez Pandas, vous travaillerez principalement avec deux structures de données, les Séries et les Dataframes.

Les Séries : Une Série est un tableau unidimensionnel étiqueté qui peut contenir des données de n’importe quel type (entier, chaîne, flottant, objets python, etc.). En d’autres mots, les séries sont équivalentes aux colonnes dans un tableau Excel. Les étiquettes des axes sont collectivement appelées index.

Pandas en général est utilisé pour les données de séries chronologiques financières ou des données économiques. Ce langage dispose de nombreux assistants intégrés pour gérer les données financières. Grâce à Numpy, vous pourrez facilement gérer de grands tableaux multidimensionnels pour le calcul scientifique.

La Dataframe : c’est une structure de données bidimensionnelle, c’est-à-dire que les données sont alignées de façon tabulaire en lignes et en colonnes. On peut la comparer en quelque sorte à un classeur Excel. La Dataframe Pandas est particulièrement puissante car elle permet de :

charger des données provenant de différentes sources.
réaliser facilement des statistiques et calculer la moyenne, la médiane, le maximum et le minimum de chaque colonne et les corrélations entre chacune d’entre elles.
nettoyer facilement les données en supprimant les valeurs manquantes ou en filtrant les lignes ou les colonnes selon certains critères.
visualiser les données avec l’aide de Matplotlib. Tracez des barres, des lignes, des histogrammes, des bulles, etc.
elle permet de stocker les données nettoyées et transformées dans un CSV, TSV ou XLSX.

La Dataframe vous permet également de créer vos propres fonctions Python pour effectuer certaines tâches de calcul et les appliquer aux données de vos Dataframes.

En utilisant les Séries et les Dataframes on peut donc facilement manipuler des données et les représenter.

Enfin, le Panel est un conteneur important pour les données en 3 dimensions. Les noms des 3 axes sont destinés à décrire les opérations impliquant des données de panel et, en particulier, l’analyse économétrique de ces données. L’analyse économétrique est une analyse quantitative, permettant de vérifier l’existence de certaines relations entre des phénomènes économiques et de mesurer concrètement ces relations sur la base d’observations de faits réels. On peut par exemple observer les notes des élèves d’une classe et les comparer sur les devoirs rendus durant les trois trimestres d’une année scolaire.

Pandas, un langage essentiel en Data Science et en Machine Learning

Pandas est un outil particulièrement populaire en science des données il est particulièrement reconnu pour le traitement et l’analyse des données. En effet, Pandas est très utile dans le nettoyage, la transformation, la manipulation et l’analyse de données. En d’autres mots, Pandas aide les Data Scientists à mettre de l’ordre dans leurs données ce qui représente selon certains près de 80% de leur travail.

En ce qui concerne le Machine Learning, Pandas est tout aussi reconnu comme un outil de choix. Ces fonctions permettent notamment d’explorer, de transformer mais aussi de créer une visualisation de la donnée.

En effet, Pandas est souvent accompagné de la bibliothèque Scikit-learn, c’est le package de machine learning de Python. L’utilisation de Scikit-learn intervient dans un deuxième temps après le passage de Pandas dans la première phase d’exploration de la donnée dans un projet de Data Science.

Se former à Pandas avec DataScientest

by adriano

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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.

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.

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.

by adriano

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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.

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.

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.

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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.

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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.

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5. Data manager

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

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

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Travailler dans le Big Data : pourquoi suivre un cursus Master ?

Un Master Big Data peut signifier un débouché vers de nombreuses entreprises. Ces dernières ont en effet besoin de personnel professionnel pour gérer des données massives. Une formation en Big Data sert à obtenir des informations pertinentes permettant d’aider à la prise de décision. Et cela est essentiel dans la stratégie et la gestion de toute organisation, de la plus petite start up à la plus grande multinationale.

À grande échelle, le volume de données est énorme. Cela peut aller des transactions bancaires aux incidents de circulation en passant par les enregistrements des patients dans les hôpitaux, etc. Des milliards de données sont produites chaque seconde. En ce sens, une formation initiale ou continue dans le domaine du Big Data est l’un des pré-requis pour pouvoir travailler sur ces quantités colossales d’informations.

Quelques raisons de faire un Master Big Data

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles il est tout à fait envisageable de se spécialiser dans le Big Data. En effet, un métier Big Data tel que le data analyst est un projet professionnel à la fois motivant et enrichissant.

Préparation aux défis

Le Master Big Data est intéressant pour la raison suivant : le professionnel se prépare à faire face à de nouveaux défis. Parmi ces derniers, on peut citer la vente, le Business Intelligence (BI), la gestion de bases de données, etc.

Vision globale

Le professionnel apprend à avoir une vision beaucoup plus globale de la nature des données. Sur cet aspect, il peut remarquer la différence dans leurs types et leur origine. Ainsi, il peut prendre une excellente décision lors de leur utilisation.

Développement des compétences techniques

Dans le Big Data, il est important que le professionnel soit capable de développer différentes techniques. Celles-ci lui permettront de faire une analyse des données. Comme pour le cas des data scientists, le développement d’une Intelligence artificielle via la Machine Learning permet de construire des modèles prédictifs.

Utilisation d’outils

Un Master Big Data permet de savoir comment utiliser les différents outils nécessaires à l’analyse des données, à leur bonne segmentation, à la description du client, etc.

Forte demande

Actuellement, les entreprises ont une très forte demande pour les métiers du Big Data. Par conséquent, un Master Big Data est une excellente voie pour se former dans l’un des domaines du Big Data qui sont requis par les meilleures entreprises du monde.

De meilleures opportunités d’emploi

Le Big Data est actuellement l’un des sujets les plus évoqués sur le marché du travail. La recherche d’expériences professionnelles est en hausse en raison du salaire élevé. Par conséquent, suivre un cursus Master Big Data augmente les chances de postuler pour de meilleurs emplois.

Une meilleure préparation

Un Master Big data permet d’avoir un profil et un cursus beaucoup plus spécialisés qui sont plus intéressants pour les entreprises. De cette manière, les possibilités sont plus larges et importantes.

Les sujets traités tout au long d’un Master Big Data

Un cursus Master Big Data peut se composé de différents modules de formation. Leur nombre dépend de l’école ou de l’université qui le propose. À titre d’exemple, celui de l’Université Paris 8 est une formation continue sur plusieurs domaines. Par exemple, l’Intelligence artificielle, les systèmes d’information, le Big Data et l’apprentissage automatique.

Pour faire simple, un Master Big Data consiste avant tout à inculquer aux étudiants le contenu de la partie calcul ou traitement du Big Data : développement de l’infrastructure, du stockage et du traitement des données. Ensuite, il y a la partie analytique de la data science qui porte sur le traitement, le nettoyage et la compréhension des données ainsi que l’application algorithmique et la visualisation des données.

Une fois ces bases acquises, les étudiants passent vers la partie concernant le Business Intelligence en mettant l’accent sur la réception et l’application pratique des données. Bien évidemment, des matières optionnelles peuvent être ajoutées au cursus afin d’acquérir des compétences spécifiques comme la gestion de projet Big Data, le Cloud Computing ou le Deep Learning.

Les compétences développées durant un Master Big Data

Programmation en R pour les méthodes statistiques et Python pour le Machine Learning.
Utilisation des plateformes telles qu’AWS, BigML, Tableau Software, Hadoop, MongoDB.
Gestion et récupération d’informations à l’aide de systèmes de gestion de bases de données relationnelles et NoSQL.
Traitement des données distribué et application des modèles MapReduce et Spark.
Configuration du framework Hadoop et utilisation des conteneurs.
Visualisation des données et de reporting pour l’évaluation des modèles de classification et des processus métier.
Procédures ETL et utilisation appropriée des stratégies à l’aide d’outils de pointe.
Conception de stratégies de Business Intelligence et intégration du Big Data avec le Data Warehouse.

Les points forts d’un Master Big Data

Ceux qui souhaitent faire Master Big Data sont formés tout au long d’un cursus d’avant-garde. De plus, des mises à jour du contenu sont constamment enseignées en raison de l’évolution des technologies. Chaque étudiant acquière un profil professionnel qui répond aux besoins réels du marché.

En effet, le cursus comprend des phases pratiques. Ici, l’étudiant est formé aux nouvelles technologies liées au Big Data et aux outils les plus utilisés sur le marché du travail. Il travaille entre autre sur des projets pour développer et mettre en œuvre des solutions Big Data en situation réelle.

Par ailleurs, étant donné que des séminaires sur le domaine du Big Data sont souvent organisés, les étudiants en Master Big Data sont invités à y participer. Par exemple : des échanges avec des enseignants chercheurs, des chefs d’entreprise, etc. L’objectif est de compléter leurs connaissances des outils de Cloud Computing, Business Intelligence, Machine Learning, méthodologies de projet Big Data, etc.

Les débouchés avec un Master Big Data

Les professionnels du Big Data sont parmi les plus demandés par les entreprises. Ils seront également les plus recherchés à l’avenir. Les organisations se concentrent sur la collecte de données et l’analyse des informations clients ainsi que sur l’interprétation des données massives.

Le besoin de profils analytiques dans différents secteurs d’activité croît dans les entreprises. Par conséquent, elles requièrent plus d’analyse de données et de développement d’Intelligences Artificielles. C’est pour cette raison que les métiers du Big Data ci-dessous sont les postes en ligne de mire des détenteurs d’un Master Big Data.

1. Chief data officer

Le chief data officer (CDO) est le responsable des données au plus haut niveau sur le plan technologique, commercial et sécuritaire. Il est chargé de la gestion des données en tant qu’actif de l’entreprise. Ses fonctions comprennent la stratégie d’exploitation des données et la gouvernance des données.

2. Digital analyst

Sa mission est de donner du sens aux données collectées grâce à différents outils de mesure en ligne. À travers des rapports, des présentations et des tableaux de bord, il formule des recommandations stratégiques pour aligner les objectifs de l’entreprise sur ceux qu’il a pu mesurer en ligne. Il développe également des propositions d’optimisation pour les sites en ligne et conçoit des stratégies de mesure. Une connaissance approfondie du marketing, de la stratégie commerciale et des compétences en communication sont nécessaires pour qu’il ait la capacité de rendre compte des résultats.

3. Data analyst

Il vise à donner du sens aux données collectées à partir des projets d’intégration Big Data et transforme ces données en informations utiles et pertinentes pour l’entreprise. Il est en charge de la gestion et de l’infrastructure des données, de la gestion des connaissances et de la direction des plans d’analyse de données dans des environnements tels que les réseaux sociaux. Une connaissance de la programmation, des bibliothèques d’analyse de données, des outils d’Intelligence artificielle et des rapports est requise.

4. Data scientist

Le data scientist réalise des algorithmes d’apprentissage automatique qui seront capables d’automatiser les modèles prédictifs, c’est-à-dire, de prédire et de classer automatiquement les nouvelles informations. Pour ce faire, il possède des compétences en statistiques et mathématiques appliquées.

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5. Data architect

Ce professionnel est en charge de la conception et de la gestion de gros volumes de données. Il prépare les bases de données d’une manière alignée sur les objectifs de l’entreprise. Ainsi, d’autres professionnels peuvent effectuer l’analyse des données pertinentes.

6. Business Intelligence analyst

Ce professionnel utilise des méthodes et des techniques analytiques pour comprendre le client et son impact sur l’entreprise. Il identifie les opportunités de monétisation grâce à l’analyse des données. Pour ce faire, il crée des stratégies centrées sur la relation client à partir de l’analyse des comportements issus du croisement des données CRM internes avec des données externes générées par l’interaction sociale. Cependant, il doit avoir un diplôme d’ingénieur, en statistiques ou en mathématiques ainsi que des compétences en gestion de bases de données et langages de programmation (ex : Python).

7. Expert en éthique et confidentialité des données

C’est l’un des profils qui sera demandé à l’avenir. En effet, il s’adaptera rapidement à tous les changements à venir dans un environnement très complexe et ambigu.

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Quel est le salaire d’un data scientist ?

En termes de popularité, le métier de data scientist s’est avéré être un choix de carrière fructueux. La demande mondiale de ce professionnel croit d’année en année. Il est considéré comme un élément essentiel dans l’équipe d’une entreprise. Il apporte des informations permettant de prendre des décisions stratégiques et de fournir un service de qualité aux clients.

Ce cheminement de carrière connait un popularité croissante. Et l’une des principales questions que les gens se posent porte sur le salaire d’un data scientist. Combien pourrait gagner quelqu’un qui souhaite étudier le domaine de la data science et devenir un data scientist ?

Les compétences font la différence

La science des données est un terme assez général, bien que différent de l’analyse de données. Beaucoup de gens avec des spécialités différentes peuvent travailler comme data scientist. Du moins, ils peuvent effectuer certaines des tâches de ce professionnel.

Tous ceux qui souhaitent travailler sur le Big Data et devenir un data scientist ne sont pas tous des sortants de l’université avec un diplôme spécifique. En réalité, il y a d’autres spécialités qui ouvrent les portes des emplois liés aux data sciences, y compris le métier de data analyst.

Dans cet esprit, la chose la plus évidente est que les gens qui se forment pour devenir des data scientists et cherchent un emploi ont généralement des compétences différentes. Certains sont meilleurs dans l’organisation et la segmentation des données via des outils de data mining. D’autres sont compétents dans la détermination des ensembles de données et des variables par le biais de la Machine Learning. C’est pourquoi le salaire d’un data scientist peut varier. Déterminer un salaire moyen stable est un peu difficile même si une étude de PayScale confirme qu’il est estimé à 44 996 euros.

Le salaire d’un data scientist junior

Les data scientist juniors représentent le groupe de débutants intéressés par les sciences des données. Le salaire à ce niveau de compétence est un facteur qui affecte le salaire moyen de la profession. En discuter est donc important.

Les data scientists juniors sont des jeunes universitaires fraîchement diplômés en mathématiques ou statistiques qui sont à la recherche d’un emploi. Ils n’ont aucune expérience dans le domaine, sauf au-delà des stages professionnels qu’ils ont pu faire. Ils sont simplement à la recherche d’un premier emploi stable.

Évidemment, lorsqu’on parle de leur salaire, ce sont eux qui gagnent le moins. L’apprentissage et l’acquisition d’expériences pratiques sont leurs principaux objectifs. Beaucoup d’entreprises embauchent des data scientists juniors en leur offrant une formation en interne et une préparation aux futures tâches.

La fourchette de salaire varie de 45 000 euros à 50 000 euros par ans, que ce soit un poste dans les grandes villes ou en région.

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Le salaire d’un data scientist confirmé

Les data scientists confirmés sont considérés comme au milieu lorsqu’on parle de salaire. Ces professionnels ont déjà de l’expérience dans leur domaine (environ 2 à 5 ans). Ils travaillent généralement depuis longtemps dans une entreprise. Ils ont ainsi choisi leur cheminement de carrière et ont commencé à gravir les échelons à travers des expériences pratiques afin d’avoir une augmentation de salaire.

D’un autre côté, ces data scientists n’ont pas tous des emplois stables. Ils recherchent souvent des emplois temporaires ici et là même si honnêtement, ce n’est pas si facile dans ce domaine. Cependant, une chose est sûre : ils savent déjà ce qu’ils font et n’ont pas besoin d’aide.

Ils sont mentionnés quand on parle du salaire moyen d’un data scientist. On peut en effet s’attendre à ce qu’ils gagnent plus que le salaire d’un data scientist junior et moins qu’un data scientist senior. Mais, ce n’est pas souvent le cas.

Un data scientist peut peiner à pouvoir atteindre un niveau « confirmé » et continuer à apprendre les ficelles du métier. Il peut également devenir facilement un employé avec une certaine ancienneté et être sur la bonne voie pour devenir un data scientist « senior ».

Toutefois, de par la nature de son travail et de son expérience, il recevra un salaire bien plus élevé. Généralement, il est dans une fourchette de 51 000 euros à 70 000 euros par an selon le niveau d’expérience.

Le salaire d’un data scientist senior

Enfin, nous arrivons sur le sujet des salaires des data scientists seniors. Ce sont des scientifiques des données chevronnés. Ils sont entièrement dévoués à leur travail et peuvent s’adonner à toutes les tâches dans le domaine de la data science.

Les data scientists seniors sont des personnes qui ont consacré leur vie à leur profession. Ils travaillent généralement pour la même entreprise depuis de nombreuses années et font partie du personnel essentiel de l’équipe (5 à 9 ans d’expérience, voire même 10 à 19 ans d’expérience).

Si le salaire d’un data scientist junior est le plus bas, celui d’un data scientist senior est à un niveau qui doit être dans les objectifs de carrière de tous les data scientists. Et pour cause, il est l’expert de la data science qui gagne le plus d’argent par rapport à ses autres collègues. Son salaire varie de 69 000 euros à 100 000 euros en fonction des expériences acquises.

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