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Qu’attendre d’une formation data engineer ?

Le data engineer est l’une des professions les plus demandées ces dernières années. Connaissant une grande croissance, il s’agit de l’une des professions les plus rémunératrices au même titre que le métier de data scientist (data science, Machine Learning…). L’augmentation massive des données générées et des technologies qui ont émergé autour d’elle en sont les principales causes. Alors, que ce soit via une formation data engineer à distance ou dans une école d’informatique, qu’acquiert-on en apprenant à devenir un expert du data engineering ?

Des notions de base

Parmi les notions de base que les futurs data engineers devraient acquérir se trouve Linux. Ce système d’exploitation est le plus utilisé dans les déploiements Cloud et Big Data. Un data engineer doit au moins être à l’aise avec ces technologies. Ainsi, il peut éditer facilement des fichiers, exécuter des commandes et naviguer dans le système.

Il doit aussi maîtriser un langage de programmation comme Python. Ce point inclut la possibilité d’interagir avec les API et d’autres sources de données de manière simple et directe.

Par définition, le Big Data se déroule généralement dans des systèmes distribués. Ces derniers font partie des connaissances fondamentales qu’un bon ingénieur de données doit acquérir. Ces systèmes présentent de nombreuses particularités concernant la réplication des données, la cohérence, la tolérance aux pannes, le partitionnement et la concurrence. À ce stade, la formation comprend des technologies telles que HDFS, Hadoop ou Spark.

Des compétences de base

Technologies et services Cloud

La demande pour ces technologies ne cesse de croître. Ainsi, se lancer dans des projets de migration vers le Cloud est devenu un impératif pour les entreprises. Un bon data engineer doit connaître et avoir de l’expérience dans l’utilisation des services Cloud, leurs avantages, leurs inconvénients et leur application dans les projets Big Data. Il doit au moins être à l’aise avec une plate-forme comme Microsoft Azure ou AWS. De plus, il doit connaître les bonnes pratiques en matière de sécurité et de virtualisation des données. Il ne faut pas oublier que ces technologies sont là pour durer. Par conséquent, suivre une formation qui les inclut dans le programme est toujours une bonne idée.

Bases de données

Les data engineers doivent connaître le fonctionnement et l’utilisation des bases de données, les différences entre les bases de données relationnelles et NoSQL. Le langage de base pour interagir avec ces bases de données est SQL. En ce sens, un futur data engineer doit se familiariser avec les requêtes d’écriture et de lecture ainsi que la manipulation de données. En outre, il doit comprendre la différence entre les types de bases de données NoSQL et les cas d’utilisation pour chacun d’eux.

Pipelines de données

L’un des principaux rôles des ingénieurs de données est de créer des pipelines de données. Pour ce faire, il utilise des technologies ETL (Extraction-Transform-Load) et des cadres d’orchestration. Le data engineer est formé pour connaître ou se sentir à l’aise avec certaines des plus connues telles que Apache NiFi ou Airflow.

Des compétences avancées

Il existe d’autres compétences et connaissances acquises lors d’une formation data engineer en plus des compétences de base. Elles ajoutent une grande valeur aux compétences professionnelles.

Systèmes de mise en file d’attente de messagerie comme Kafka ou RabbitMQ : les data engineers doivent comprendre les avantages du déploiement de ces technologies et leur architecture.
Langage de programmation orienté objet comme Python : ces langages sont très utiles dans le secteur du Big Data. La plupart des frameworks et outils open source sont développés avec des langages JVM. Ils seront particulièrement utiles pour développer des intégrations de technologies, résoudre les erreurs et comprendre les journaux.
Traitement de flux avec des outils de traitement de streaming comme Flink, Kafka Streams ou Spark Streaming : une formation data engineer doit inclure l’apprentissage de ces outils. Les entreprises doivent aujourd’hui mettre en place des projets avec des exigences en temps, avec de faibles latences de traitement. En ce sens, la formation à ces technologies est très intéressante avec de nombreux cas d’utilisation à exploiter.

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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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.

by adriano

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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.

by adriano

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Data engineer: son salaire et ses missions

La quantité de données augmente de façon exponentielle et de plus en plus d’entreprises recherchent des experts capables de les aider à comprendre, analyser et utiliser le potentiel d’une telle quantité d’informations. Le data engineer est un expert essentiel pour ces organisations. Cependant, entre les tâches et le salaire d’un data engineer, il existe quelques différences . La distinction est simple : alors que le data scientist est plus orienté vers le développement d’algorithmes pour l’analyse de données, le data engineer est en quelque sorte le pont liant le Big Data au scientifique des données.

Que sont le data engineer et le data engineering ?

Bien qu’on n’en parle pas beaucoup, l’ingénieur des données est un expert fondamental de la data science. C’est un profil très demandé dans tout environnement où les données doivent être traitées. Nous pourrions définir un data engineer comme un professionnel axé sur la conception, le développement et la maintenance de systèmes de traitement de pipelines de données dans le cadre d’un projet Big Data.

L’objectif du data engineering est de créer et de maintenir les structures de données et les architectures technologiques. Celles-ci sont nécessaires au traitement, à la gestion et au déploiement à grande échelle d’applications gourmandes en données. Autrement dit, les data engineers conçoivent et construisent les référentiels de données brute. À partir de là, il les collecte, transforme et prépare pour l’analyse. Une fois prêtes, les data scientists se chargent de mettre en place des modèles.

En bref, les scientifiques des données forment des modèles à partir des données préparées par les ingénieurs de données. Ils ont ainsi plus de faciliter à extraire des connaissances sur un problème à résoudre à partir de ces informations. Ils le font en utilisant des outils mathématiques et une connaissance du domaine des affaires. Mais, pour qu’il soit possible de définir et de former les modèles, il est nécessaire de disposer d’un ensemble de données valide sur lequel travailler, d’où l’importance du rôle des data engineers.

Quelles compétences doit-il avoir ?

Pour se consacrer au data engineering, un data engineer doit avoir une vision pratique et spécialisée du domaine des données et des nouveaux besoins des entreprises. Par exemple, il doit savoir comment les données sont modélisées et comment fonctionnent les bases de données SQL.

D’autre part, le data engineer effectue et planifie aussi des acquisitions de données. Il effectue également des processus de nettoyage et de validation des données. Tout cela a pour objectif de fournir des informations correctes au data scientist. Il configure également le cluster dans Spark afin que les modèles statistiques s’exécutent efficacement.

Parmi les technologies qu’il utilise, il doit maîtriser Linux et Git s’il souhaite travailler sur des projets logiciels. Il doit également savoir utiliser :

Hadoop et Spark au niveau de l’environnement
HDFS, MongoDB et Cassandra au niveau des technologies NoSQL
Map Reduce au niveau de modèles de calcul.

En même temps, il doit avoir une connaissance des outils d’apprentissage automatique et de Big Data. Il en va de même pour les outils de streaming des données tels que Hive ou Kafka.

Par ailleurs, selon l’entreprise, il est généralement indispensable de maîtriser l’un des langages suivants :

Python : pour le traitement des données
Scala : comme langue native de Spark et Java

Quel est le salaire d’un data engineer en France ?

Selon une estimation de Glassdoor, un data engineer en France gagne un salaire moyen de 44 000 euros par an. Mais, en fonction de l’expérience et du niveau de compétences, cet expert des données peut espérer entre 36 000 et 75 000 par an.

Cependant, outre les facteurs cités précédemment, le lieu de travail influence également le niveau de salaire d’un data engineer selon l’Economic Research Intitute. En effet, il peut obtenir plus de 90 000 euros par an s’il travaille dans une grande ville telle que Paris. Toutefois, PayScale et Glassdoor évaluent la fourchette des salaires d’un ingénieur des données à 45 000 et 50 000 par an dans les grandes agglomérations de l’Hexagone.

D’ailleurs, Opinionway a mené une étude en 2018 sur des data engineers travaillant dans 45 entreprises. Cette enquête a permis de mettre en exergue une augmentation de 10% du salaire en fonction des années d’expérience. Elle a également confirmé le fait que les data engineers seniors (plus de 5 ans d’expérience) sont les plus recherchés.

Toujours d’après cette étude, un data engineer junior peut espérer environ 38 000 euros par an. Après 2 années dans la même entreprise, il peut avoir une augmentation de 12%. En ayant plus de 2 ans d’expérience, il peut voir son salaire atteindre les 58 000 euros par an.

En comparaison à ceux dans Paris, les data engineers juniors dans les provinces ont un salaire inférieur de 4%. Pour les confirmés et seniors, l’écart est plus important et peut atteindre 8,5%.

Combien gagne un ingénieur des données chez les GAFA ?

Devenir un data engineer senior prend du temps. Et si l’objectif est de travailler chez les géants du Web tels qu’Amazon et Facebook, ça en vaut la peine !

L’important est d’acquérir plus de compétences en se mettant constamment à jour sur les nouveaux outils disponibles. Parallèlement, les expériences doivent refléter la maîtrise du data engineering.

Paysa a déjà effectué une étude des salaires des data engineers chez les GAFA. Il est clair qu’ils sont tout à fait à la hauteur des tâches qui les attendent dans ces grandes entreprises. Annuellement, ils peuvent gagner 139 513 dollars par an, une moyenne estimée sur 634 ingénieurs des données. Chez le numéro 1 des réseaux sociaux, un data engineer peut espérer 210 895 dollars annuels, une moyenne déduite à partir d’une enquête menée auprès de 94 ingénieurs des données de l’entreprise.

by adriano

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Data analyst : Rôle, metier et son salaire

Le métier de data analyst intéresse beaucoup de personnes actuellement. Dans cet article, nous apportons une vue d’ensemble des tâches de ce professionnel du Big Data et de son salaire mensuel en fonction de son niveau d’expérience.

Qui est le data analyst ?

Le data analyst est un véritable traducteur prêté au numérique qui joue avec les données. En résumé, il prend toutes les données à sa disposition et les traduit en des éléments concrets. Pour ce faire, il extrait les informations pertinentes pour développer des modèles utiles dans les prises de décision.

Il faut savoir que le Big Data est composé d’une quantité de données massives dont le flux passe par les serveurs d’une entreprise. Les données peuvent contenir une variété d’informations sur les clients et sont inestimables pour définir des stratégies de vente et de marketing. Elles incluent par exemple les habitudes d’achat d’une certaine cible ou l’historique d’un certain client. Elles permettent d’acquérir de nouveaux clients et de fidéliser ceux déjà acquis dans le passé.

Un metier au coeur de la stratégie marketing

Les données fournissent une véritable cartographie d’un certain public cible. Les habitués d’Internet qui vont sur les sites web marchands contribuent à la création de ces immenses bases de données. Celles-ci sont capturées au moment de la visite d’une page et lors d’une recherche. En réalité, même l’utilisation des réseaux sociaux produit d’énormes quantités de données comme tout autre service utilisé sur Internet. Et elles sont utiles pour les entreprises dans l’élaboration d’une stratégie marketing efficace.

Le Big Data a pour but de permettre aux entreprises de faire une opération également appelée profilage. En d’autres termes, ces données sont capturées et interprétées. Puis, elles sont utilisées pour tracer l’identité d’une cible potentielle vers laquelle se tourner. En résumé, grâce au Big Data, il est possible d’anticiper les besoins des clients. Par conséquent, on peut leur proposer des services ou produits ciblés, adaptés à un créneau spécifique. Sans le Big Data, les entreprises seraient autrement obligées de procéder par essais, faire des erreurs et dépenser des sommes très élevées. C’était une prémisse nécessaire. Mais aujourd’hui, grâce au data analyst qui use d’outils spécifiques, il est possible de donner un sens à ces données et de les utiliser à différentes fins.

Que fait l’analyste de donnée ?

Un analyste des données prend des éléments du Big Data sous forme brute. Ensuite, il les affine, les étudie et les convertit en données compréhensibles pour l’entreprise pour laquelle il travaille. Chaque organisation en a besoin, car cet expert peut faire économiser beaucoup d’argent grâce à son expertise d’analyste. Il est clair que ces facteurs délimitent certaines compétences qui doivent nécessairement appartenir à un data analyst.

Premièrement, il doit avoir une grande confiance dans les chiffres et par conséquent avec les mathématiques. Il est aussi évident qu’il doit posséder de grandes capacités de communication tout comme ceux qui traduisent un texte. Si d’une part, il est nécessaire de comprendre une analyse, d’autre part il est également nécessaire de le rendre compréhensible pour ceux qui devront l’utiliser à leurs propres fins stratégiques. Par conséquent, un data analyst permet aux entreprises de recevoir des données raffinées. Ainsi, elles peuvent être utilisées pour prendre toutes sortes de décisions, en particulier commerciales.

Cependant, c’est un discours qui peut être appliqué à n’importe quel domaine. Cela va de la logistique au marketing en passant par le commerce. On peut également inclure l’exportation et le transport. Entre autres, un data analyst doit avoir une spécialisation spécifique dans un secteur.

Quel est le salaire du data analyst?

L’apparition du premier poste de data analyst date de seulement quelques années. Mais actuellement, c’est l’un des métiers les plus demandés du marché. Bien sûr, il existe des différences liées au pays et à l’activité de l’entreprise. Un data analyst débutant dans des pays comme la France peut gagner entre 35 000 et 40 000 par an (en euro). Et le salaire annuel d’un data analyst ayant 4 ans d’expérience peut aller de 45 000 à 55 000 euros.

En ce sens, pour qu’un data analyste puisse augmenter le salaire qu’il perçoit annuellement, il doit acquérir de nouvelles expériences. Celles-ci viennent enrichir à la fois ses acquis, mais aussi sa capacité à faire face aux aléas de sa profession. En effet, le salaire d’un data analyst ayant 5 années d’expérience ou plus peut atteindre 60 000 euros annuel, voire plus selon les conditions et les résultats.

Cependant, il faut savoir faire la distinction des niveaux de salaire en fonction du domaine dans lequel le data analyst met en application son savoir-faire. Les salaires les plus élevés sont payés dans des secteurs tels que les TIC, les assurances et les banques selon une analyse faite par Burning Glass Technologies. Viennent ensuite les salaires plus ou moins élevés dans le commerce et le marketing pour l’amélioration des ventes.

En conclusion, le métier de data analyste est exigeant en tous points de vue, mais certainement intéressant pour une raison économique.

Comment devenir un data analyst ?

Rien n’empêche une personne ayant un niveau bac de projeter de devenir un data analyst. Mais, un diplôme en informatique, en statistique ou en mathématiques semble être une base fondamentale pour aspirer à cette profession. Ensuite, il doit enrichir ses compétences en s’inscrivant dans une formation spécialisée une fois ce diplôme obtenu.

Il est également utile de maîtriser un langage informatique comme Python afin de développer des outils d’apprentissage automatique ou Machine Learning. Bien évidemment, il est important de savoir utiliser les logiciels graphiques pour pouvoir ensuite créer des infographies permettant de traduire les données en concepts. Sans ces outils, un data analyst ne pourrait jamais les expliquer correctement aux dirigeants d’une entreprise. Enfin, il faut préciser que l’analyste de données doit se mettre à jour en permanence comme le ferait un informaticien ou un expert en marketing.

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by adriano

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Power BI : Définition et 6 raisons d’utilisation

Jusqu’à présent, les données sont la meilleure source de connaissances pour les entreprises. En effet, elles en génèrent plus que jamais, d’où l’apparition du terme Big Data. Cependant, accumuler de telles quantités d’informations numériques à très peu d’utilité à moins que ces organisations en comprennent le sens. C’est là qu’interviennent les logiciels de Business Intelligence en self-service tels que Power BI.

Qu’est-ce que Power BI ?

Power BI est le nom commun attribué à une variété d’applications et de services basés sur le Cloud. Ces derniers sont conçus pour aider les entreprises à collecter, gérer et analyser diverses sources de données via une interface facile à utiliser. Il permet de rassembler les données et de les traiter. Mais surtout, il est utile pour transformer les données en informations intelligibles souvent à l’aide de graphiques et de tableaux visuellement précis et faciles à traiter. Cela permet aux utilisateurs de créer des rapports interactifs et de les partager à toutes les parties prenantes d’une entreprise.

Cette application Microsoft se connecte à une variété de sources de données. Il peut s’agir de feuilles de calcul Excel ou de bases de données sur un data warehouse. Il peut également se connecter à des applications à la fois dans le Cloud et sur les serveurs de l’entreprise.

Cette appellation est un terme général et peut faire référence à une application de bureau Windows appelée Power BI Desktop. Il peut s’agir d’un outil ETL (Extract, Transform and Load) dénommé Power Query ou d’un service en ligne SaaS (Software as a Service) appelé Power BI Service. Il peut aussi s’agir d’applications mobiles Power BI pour les Smartphones et tablettes Windows ainsi que pour les appareils iOS et Android.

Power BI est basé sur Microsoft Excel. En tant que tel, la courbe d’apprentissage d’Excel vers Power BI n’est pas si raide. Quiconque peut utiliser Excel peut utiliser Power BI. Mais, ce dernier est beaucoup plus puissant que la feuille de calcul.

Que fait cette application d’analyse de données ?

Dans tout environnement d’entreprise, il est essentiel d’unifier toutes les informations disponibles autour d’une même plateforme que ce soit dans le Cloud ou en local. Pour ce faire, Power BI est l’outil idéal. Il permet d’appliquer les connaissances de la Business Intelligence (BI) en exploitant des données en temps réel provenant de différentes sources et en créant des rapports. Sur un simple tableau de bord se trouvent les résultats de tous les éléments à analyser et partager entre plusieurs professionnels d’une même entreprise.

En effet, cette application d’analyse de données est utilisée pour la création de rapports basés sur les données de l’entreprise. En utilisant Power BI, l’utilisateur peut se connecter à un large éventail d’ensembles de données et classer les informations fournies par le biais de la data visualisation afin qu’elles puissent être mieux comprises et assimilées. Le tableau de bord généré à partir de ces données peut être partagé avec d’autres utilisateurs.

Power BI aide les entreprises à voir non seulement ce qui s’est déroulé dans le passé et ce qui se passe dans le présent, mais également ce qui pourrait se produire dans le futur. Cet outil d’analyse de données est doté de fonctionnalités d’apprentissage automatique. Il permet ainsi à son utilisateur de détecter un modèle de données et d’utiliser ce modèle pour effectuer des prédictions éclairées et exécuter des scénarios de simulation. Ces estimations permettent à l’entreprise pour laquelle il travaille de générer des prévisions. Elle aura ainsi la capacité de se préparer à répondre à la demande future et à adopter des mesures clés.

6 raisons d’utiliser Power BI

Pour les entreprises qui souhaitent plus de puissance de reporting et de force analytique que ce qu’offre Excel, Power BI est à un tout autre niveau du Business Intelligence. Avec cet outil, les entreprises peuvent collecter, analyser et visualiser l’ensemble de leurs données, ce qui leur donne un meilleur aperçu de leur productivité et de leur compétitivité. Ainsi, elles peuvent prendre des décisions plus éclairées basées sur des données réelles.

Pour mieux comprendre la puissance de Power Bi, voici quelques-uns de ses principaux avantages :

Les entreprises peuvent gérer de grandes quantités de données via cette application qu’en utilisant d’autres plateformes d’analyse de données.
Les informations peuvent être visualisées à l’aide de modèles afin que les entreprises puissent mieux comprendre leurs données.
Il est basé sur le service Cloud de sorte que les utilisateurs bénéficient de capacités d’intelligence de pointe et d’algorithmes puissants régulièrement mis à jour.
Plusieurs personnalisations permettent aux utilisateurs de créer des tableaux de bord afin d’accéder rapidement aux données dont ils ont besoin.
Il propose une interface intuitive qui le rend beaucoup plus facile à utiliser que les feuilles de calcul complexes.
Il garantit la sécurité des données en offrant des contrôles d’accessibilité internes et externes.

Pour résumer, Power BI est la solution professionnelle pour visualiser et transformer les données. Mais, il sert surtout à partager des informations avec tous les services de l’entreprise, de manière efficace et rapide. Grâce à ses tableaux de bord intuitifs et à son contrôle d’accessibilité, tout le monde dispose d’informations en temps réel. Toutes les parties prenantes pourront les consulter à tout moment et en tout lieu.

L’analyse des données pour soutenir la prise de décision

Power BI est l’un des plus pratiques et performants outils Microsoft pour l’analyse de données. Il s’est imposé comme le leader du secteur. Il reflète d’ailleurs les connaissances et l’expérience de Microsoft dans ce domaine à travers des solutions telles qu’Excel ou SQL Server et ses compléments (SSAS, SSIS et SSRS).

Power BI facilite la transformation des données en informations grâce à des modèles analytiques. Cela va de l’information à la connaissance en passant par des rapports analytiques avec des graphiques, des tableaux, etc. L’objectif de Microsoft est d’offrir un outil de prise de décisions intelligentes en réduisant les risques. Il apporte une réponse efficace aux besoins d’un des professionnels qui interviennent dans ce domaine : le data analyst.

À part cela, Power Bi est également un outil multiplateforme pour la surveillance de l’entreprise en temps réel par les parties prenantes partout et à tout moment.

L’autre atout de Power BI dans l’analyse des données est son intégration totale avec la suite Office 365. Il donne accès à SharePoint, à un calendrier, à Microsoft Flow pour les flux de travail et à une longue liste de fonctionnalités et de possibilités sans quitter l’environnement Office 365.

Par ailleurs, Microsoft s’est fortement engagé envers les techniques d’apprentissage automatique. Power BI offre de multiples fonctionnalités dans ce domaine :

L’analyse automatique des informations
Le calcul des corrélations
L’identification de valeurs aberrantes
Le regroupement
L’intégration de Python pour l’importation de données et la création de graphiques
Etc.

by adriano

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Data Scientist vs Data Analyst : Quelle est la différence ?

De nombreuses divergences d’opinions subsistent concernant les rôles et les compétences autour du Big Data. Cela crée beaucoup de confusions. Par conséquent, beaucoup se posent cette question : qu’est-ce qui distingue un data scientist d’un data analyst ?

De nombreux non-initiés à la data science ont une perception du data scientist comme étant juste un terme enjolivé pour définir le data analyst.

Une raison importante de cette imprécision est le fait que certaines entreprises aient plusieurs façons de définir le rôle de chacun de ces experts. Dans la pratique, les titres des métiers ne reflètent pas toujours fidèlement les activités et responsabilités réelles de chacun. Par exemple, il existe des start-ups qui usent du titre de « data scientist » sur des descriptions de poste plutôt destinées à des data analysts.

En outre, la science des données est un domaine qui n’est qu’à ses balbutiements. Les gens connaissent encore très peu de choses concernant son fonctionnement interne. Ainsi, s’il faut comprendre la différence entre un data analyst et un data scientist, il est tout d’abord important de faire un retour sur l’activité et le rôle de chacun d’eux.

Que fait un data analyst ?

Au quotidien, un data analyst collecte des données, les organise et les utilise pour tirer des conclusions pertinentes. La majorité des entreprises de tous les secteurs peuvent nécessiter et bénéficier du travail d’un data analyst. Il peut s’agir des prestataires de soins de santé ou des magasins de détail. Les analystes de données passent leur temps à développer de nouveaux processus et systèmes pour collecter des données et compiler leurs conclusions pour améliorer les affaires.

Le métier de data analyst consiste à fournir des rapports, examiner les modèles et collaborer avec les parties prenantes dans une organisation. Dans cette tâche, l’un de ses rôles consiste à collaborer avec plusieurs services d’une entreprise, y compris avec les experts en marketing. Il se joint également à ses pairs qui travaillent sur des données comme les développeurs de bases de données et les architectes de données.

Il doit également consolider les données et mettre en place une structure qui permette de les utiliser. C’est l’aspect le plus technique de son rôle, car il consiste à collecter les données elles-mêmes. En effet, il s’agit de la clé du travail des analystes de données. Ils travaillent pour visualiser, analyser et examiner les modèles, les erreurs et les particularités des données afin qu’elles aient de la valeur et puissent être utilisées dans plusieurs domaines.

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Que fait un data scientist ?

Le data scientist est un innovateur en matière d’apprentissage automatique. Contrairement au data analyst, les problèmes ne sont pas soumis au data scientist avec des questions clairement formulées par les parties prenantes de l’entreprise, mais plutôt avec des questions qui sont déterminées par des approches plus techniques. La solution est développée à l’aide d’un large répertoire de méthodes statistiques basées à la fois sur des données structurées et non structurées. Il n’est pas toujours nécessaire que ces données soient déjà disponibles dans l’entreprise et enregistrées de manière bien structurée.

En effet, le data scientist doit acquérir des connaissances en utilisant des données, c’est-à-dire, il analyse les données dans le but de soutenir d’autres départements. Cela lui implique d’utiliser une gamme d’outils tels que Python pour les langages de programmation de ses algorithmes d’apprentissage automatique, des outils d’exploration de données et même des services cloud scientist qualifié doit être capable de faire beaucoup ou au moins être suffisamment flexible pour s’y habituer rapidement.

Ses besoins en infrastructure d’acquisition, de stockage et d’analyse sont par conséquent plus élevés. En plus des données non structurées, les données volumineuses du Big Data sont également enregistrées et analysées. Cela va généralement au-delà des systèmes traditionnels d’entreposage de données et nécessite de nouvelles approches telles qu’un data lake.

Comparaison des compétences d’un data analyst vs data scientist

Les tâches des data analysts et des data scientist se chevauchent à bien des égards. Cela est en partie dû au fait que tout le domaine professionnel autour du Big Data se développe rapidement et que de nouveaux titres de poste émergent constamment sans pour autant être définis de manière uniforme.

Mais, outre ces quelques similitudes, des différences importantes sont à noter et peuvent être résumées sous les trois questions suivantes :

Qui pose les questions ?

Un data scientist formule les questions pour l’entreprise auxquelles il souhaite répondre avec sa base de données. Un data analyst est en revanche chargé par d’autres équipes de l’entreprise de rechercher une solution à leurs questions.

Quel niveau d’étude pour commencer ?

Un data analyst peut commencer sa carrière avec un baccalauréat à composante scientifique . Un master est généralement exigé de la part d’un data scientist parce qu’il doit maîtriser les maths statistiques et les technologies de l’information.

Quel rôle joue la machine learning ?

Le data analyst doit maîtriser le langage SQL et Oracle Database tout en sachant utiliser les outils de veille stratégique tels que Power BI et de visualisation de données comme Shiny et Google Analytics. De son côté, le data scientist développe ses propres modèles d’apprentissage automatique qui utilisent l’ensemble des données comme base de formation pour apprendre de nouvelles choses.

by Aurelia F

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