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Data Scientist

Q: 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

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. Si vous souhaitez vous reconvertir dans ce domaine, n’hésitez pas à découvrir notre formation Power BI et AWS.

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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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.

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.

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by adriano

Dossier

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

Dossier

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.

Suivre une formation Data Analyst

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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by adriano

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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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Formation en data management : la gouvernance des données

Une formation pour devenir data manager telle qu’un Master data management a pour objectif de former des experts au traitement avancé de gros volumes de données. Pour ce faire, il va acquérir les compétences nécessaires pour maîtriser divers outils et techniques : récupération, stockage, analyse et visualisation des données. Cela concerne celles produites dans les différents systèmes d’information contenant des données massifs appliqués à tout secteur économique.

La mise en place d’une formation data management naît de la nécessité de former des professionnels à l’analyse du Big Data dans un contexte où les données collectées sont déterminantes dans la prise de décisions dans n’importe quel secteur.

Les sujets traités tout au long de la formation data management

Fondements technologiques du Big Data
Modèles de programmation pour le Big Data
Optimisation des gros volumes de données
Méthodes de récupération et de stockage des données
Gestion de la qualité des données (data quality)
Les flux de données et les modèles de prédiction
Apprentissage non supervisé
Traitement des données pour la Business Intelligence
Intelligence pour le Big Data
Visualisation de données
Protection des données (nouvelles tendances et loi sur la sécurité des données)
Exploration de données
Tendances de la cybersécurité

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Les profils des candidats

Dans cette section, nous allons vous détailler certaines des caractéristiques du profil recommandé pour les personnes qui souhaitent suivre une formation data management.

Les écoles et formations continues ou à distance proposent généralement une étude de profil. Cela aide les candidats à mieux comprendre comment ils vont explorer les parcours de la formation. Par la même occasion, ils seront orientés vers les métiers faisant partie de leurs préférences où ils tireront la meilleure partie de leurs compétences.

Capacités

Compétences mathématiques
Analyse du problème
Analyse des informations
Sensibilité organisationnelle
Compétence numérique
Capacité critique
Planification et organisation

Intérêts

Connaître les applications de l’analyse Big Data dans les entreprises et entreprises de tous secteurs
Maîtriser les techniques et outils disponibles pour la visualisation, le stockage, la gestion des données de références et l’utilisation des informations fournies par le Big Data
Élargir les connaissances en Intelligence artificielle
Connaître les dernières tendances en matière de droit de la cybersécurité et de la sécurité des données

Aspects de personnalité recommandés

Agilité mentale
Constance
Méticulosité
Précision
Discipline
Engagement

Les domaines professionnels du data manager

Voici quelques lignes directrices concernant les possibilités de placement auxquelles un étudiant en data management peut postuler à la fin de la formation.

Débouchés

Les opportunités professionnelles après une formation data management, y compris un Master, sont très larges. En effet, les données massives sont une réalité qui touche aujourd’hui tous les secteurs économiques et sociaux. L’analyse de données peut être appliquée dans des domaines. Cela peut aller de la gestion de l’information dans des entreprises publiques et privées à l’analyse de données Web en passant par l’analyse de données marketing et le développement de systèmes.

Fonctions et activités

Récupérer, analyser et organiser les informations de manière compréhensible pour aider les entreprises à prendre des décisions.
Gérer les outils utilisés pour la collecte et le stockage des données afin de configurer des systèmes de stockage et de traitement évolutifs.
Collaborer avec les entreprises et les institutions dans la prise de décisions concernant leurs activités après une analyse exhaustive des données et des informations disponibles.
Diriger les projets pour obtenir des connaissances grâce à des méthodologies efficaces d’analyse de données volumineuses.
Appliquer l’analyse et la gestion des données aux opportunités commerciales spécifiques d’une entreprise.
Construire des systèmes de veille stratégique en utilisant les outils les plus appropriés.
Concevoir et appliquer des solutions liées aux problèmes de sécurité et de confidentialité dans les environnements Big Data.

Perspectives d’emploi

Les technologies de l’information et de la communication (TIC) sont l’un des principaux secteurs émergents dans lesquels les possibilités d’emploi sont à la hausse.

Aujourd’hui, on constate que la majorité des entreprises augmentent leurs investissements dans des projets Big Data et Intelligence artificielle. Ce fait signifie que le marché du travail dans ce secteur est très favorable pour trouver un emploi.

De plus, l’analyse et la gestion de données massives intéressent les entreprises de tout domaine. Ainsi, l’offre d’emploi est très large tant en nombre que dans des environnements où elle peut être pratiquée.

Formation complémentaire et études associées

En complément d’une formation data management, il est possible de suivre des cours de transformation numérique qui permettront d’avoir une vision plus large et actualisée du monde des affaires. De plus, tous les cours sur l’Intelligence artificielle, la cybersécurité ou sur d’autres aspects liés au Big Data sont utiles pour être au courant des dernières nouveautés technologiques du secteur. Il est important de rester à jour. La raison est que les technologies évoluent constamment.

Les entreprises prêtent attention aux bagages des postulants aux postes liés au Big Data qu’elles proposent. Toute acquisition de nouvelles compétences est également un atout, surtout sur le salaire. En effet, cela signifie que le candidat a enrichi son expérience en maîtrisant de nouvelles techniques.

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Définitions

Data analyst : fonctions et formation

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

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

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

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

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

Que fait un data analyst ?

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

1. Identification des données

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

2. Établir des directives sur le comportement des clients

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

3. Traitement et regroupement des informations

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

4. Effectuer une communication transparente avec l’organisation

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

Pré requis pour suivre une formation data analyst

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

Niveau d’étude minimum

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

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

Capacité de synthèse de données

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

Communication fluide avec les parties prenantes

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

Langage de programmation

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

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

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

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

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