Métier du big data : Tout ce que vous devez savoir

Business Intelligence Analyst, Chief Data Officer, Architecte Big Data, Data Protection Officer, Data Scientist , Data Miner, Data Analyst, Ingénieur Big Data, Ingénieur Machine Learning.
metier big data

Le Big Data:  Qu’est ce que c’est?

Le Big Data n’est pas un métier. Big Data est un terme qui décrit le grand volume de données – structurées et non structurées qui inonde une entreprise au quotidien. Mais ce n’est pas la quantité de données qui est importante.

C’est ce que les organisations font des données qui compte. Les mégadonnées peuvent être analysées pour recueillir des informations qui conduisent à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques.

C’est un concept qui devient de plus en plus populaire puisqu’il intervient dans tous les secteurs d’activités (Finance, Santé, High Tech,  Transport…). De ce fait, plusieurs métiers en découlent. Les plus populaires sont les suivants: Business Intelligence Analyst, Chief Data Officer, Architecte Big Data, Data Protection Officer, Data Scientist , Data Miner, Data Analyst, Ingénieur Big Data, Ingénieur Machine Learning.

Business Intelligence Analyst

Business Intelligence Analyst

Description:

Les analystes de Business Intelligence (BI) transforment les données en informations qui génèrent de la valeur commerciale. Grâce à l’utilisation des techniques et technologies d’analyse des données, de visualisation des données et de modélisation des données, les analystes BI peuvent identifier les tendances qui peuvent aider d’autres départements, gestionnaires et cadres à prendre des décisions commerciales pour moderniser et améliorer les processus dans l’organisation.

Cela se fait en extrayant des données complexes à l’aide de logiciels et d’outils BI, en comparant les données aux concurrents et aux tendances de l’industrie et en créant des visualisations qui communiquent les résultats à d’autres membres de l’organisation.

C’est un rôle qui combine des compétences solides comme la programmation, la modélisation des données et les statistiques avec des compétences générales comme la communication, la pensée analytique et la résolution de problèmes.

Compétences:

Pour devenir un analyste Business Intelligence performant, vous aurez besoin d’un mélange de compétences techniques et analytiques.

Entrepôt de données, Modélisation des données, Exploration de données, Business intelligence, Tableau et visualisation des données, SQL, Python, L’analyse des données, Analyse commerciale, Gestion de base de données, Microsoft Office et Excel, Pensée critique et résolution de problèmes, Compétences en communication.

Métier d’ Architecte Big Data

Métier d' Architecte Big Data

Description:

Le métier d’architecte des solutions de Big Data vise à répondre aux problèmes et exigences spécifiques du Big Data. Les architectes de solutions Big Data sont formés pour décrire la structure et le comportement d’une solution Big Data et comment cette solution peut être fournie à l’aide d’une technologie telle que Hadoop.

Il ou elle doit avoir une expérience pratique des applications Hadoop (par exemple, administration, gestion de la configuration, surveillance, débogage et optimisation des performances).

L’architecte de solutions de Big Data est requis dans toute organisation qui souhaite créer un environnement de Big Data. Ils sont le lien entre les besoins de l’organisation, les data scientists et les ingénieurs du big data.

L’architecte des solutions de Big Data est responsable de la gestion du cycle de vie complet d’une solution Hadoop. Cela comprend la création de l’analyse des exigences, la sélection de la plate-forme, la conception de l’architecture technique, la conception de la conception et du développement de l’application, les tests et le déploiement de la solution proposée.

Compétences:

Les architectes Big Data doivent avoir de l’expérience avec les principales solutions de Big Data comme Hadoop, MapReduce, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra. Très souvent, ils doivent également avoir de l’expérience dans les solutions de Big Data comme Impala, Oozie, Mahout, Flume, ZooKeeper et / ou Sqoop.

En plus des solutions de Big Data, un architecte de solutions de Big Data doit avoir une solide connaissance des principaux langages de programmation / scripting comme Java, Linux, Ruby, Python et / ou R.

Il doit également avoir une expérience de travail avec des outils ETL tels que comme Informatica, Talend et / ou Pentaho. Aussi, avoir de l’expérience dans la conception de solutions pour plusieurs grands entrepôts de données avec une bonne compréhension de l’architecture en cluster et parallèle ainsi que des SGBDR à grande échelle ou distribués.

Data Scientist

data scientist

Description:

Le métier de Data Scientist serait le travail le plus sexy du 21ème siècle. Les scientifiques du Big Data qui réussissent seront très demandés et pourront gagner de très bons salaires. Mais pour réussir, les scientifiques de données doivent avoir un large éventail de compétences qui, jusqu’à présent, ne faisaient même pas partie d’un seul département.

Ils doivent avoir des compétences en modélisation statistique, mathématique et prédictive ainsi que des compétences en stratégie d’entreprise pour construire les algorithmes nécessaires pour poser les bonnes questions et trouver les bonnes réponses.

Ils doivent également être en mesure de communiquer leurs conclusions, oralement et visuellement. Ils doivent comprendre comment les produits sont développés et, plus important encore, comme les mégadonnées touchent la vie privée des consommateurs, ils doivent avoir un ensemble de responsabilités éthiques.

Les Data Scientists savent comment intégrer plusieurs systèmes et ensembles de données. Ils doivent pouvoir relier et mélanger des ensembles de données distinctifs pour découvrir de nouvelles perspectives. Cela nécessite souvent de connecter différents types d’ensembles de données sous différentes formes, ainsi que de pouvoir travailler avec des sources de données potentiellement incomplètes et de nettoyer les ensembles de données pour pouvoir les utiliser.

Compétences:

Bien sûr, le scientifique du Big Data doit pouvoir programmer, de préférence dans différents langages de programmation tels que Python, R, Java, Clojure, Matlab ou SQL. Ils doivent avoir une compréhension de Hadoop, Hive et / ou MapReduce. En outre, la nécessité de se familiariser avec des outils de big data et des disciplines telles que:

  • Traitement du langage naturel: les interactions entre les ordinateurs et les humains;
  • Apprentissage automatique: utiliser les ordinateurs pour améliorer et développer des algorithmes;
  • Modélisation conceptuelle: pouvoir partager et articuler la modélisation;
  • Analyse statistique: pour comprendre et contourner les éventuelles limitations des modèles;
  • Modélisation prédictive: la plupart des problèmes liés aux mégadonnées concernent la possibilité de prédire les résultats futurs;
  • Test d’hypothèse: être capable de développer des hypothèses et de les tester avec des expériences minutieuses.

Data Miner

collecte des données

Description:

Chaque entreprise stocke des informations vitales dans ses ordinateurs. Cependant, ces données stockées ne sont pas toujours utilisées efficacement. Les entreprises qui stockent des données pourraient grandement bénéficier si elles stockaient ces données dans une base de données centralisée et les analysait pour détecter les tendances. 

La reconnaissance des tendances peut améliorer le marketing et réduire les coûts. C’est pourquoi de nombreuses entreprises s’intéressent à l’exploration de données.

Le Data Mining ou l’exploration de données est un processus où les données sont collectées, analysées sous différents types de perspectives et des conclusions en sont tirées. Les conclusions tirées des données analysées sont souvent utilisées pour réduire les dépenses, augmenter les bénéfices et prendre d’autres décisions commerciales importantes.

Vous aidez d’autres spécialistes à déterminer les processus de centralisation des données collectées à partir de nombreuses bases de données, tout en vous assurant que ces bases de données sont liées.

De plus, vous seriez responsable d’aider les professionnels à prendre des décisions sur la façon dont les données doivent être analysées. Vous seriez également responsable de la création de rapports avec vos idées sur la façon dont les données devraient être examinées.

Compétences:

Un spécialiste de l’exploration de données a besoin d’une combinaison unique de compétences technologiques, commerciales et interpersonnelles. Les compétences techniques qu’un spécialiste de l’exploration de données doit maîtriser sont les suivantes:

  • Connaissance des outils d’analyse de données, en particulier SQL, NoSQL, SAS et Hadoop 
  • Connaissance des langages de programmation: Java, Python, Perl
  • Expérience avec les systèmes d’exploitation, en particulier LINUX

Pour utiliser les modèles qu’un spécialiste de l’exploration de données trouve dans les données d’une organisation, il ou elle doit avoir un sens aigu du business, comprendre les objectifs de son entreprise.

Le spécialiste de l’exploration de données doit alors être capable de traduire les résultats techniques en présentations que les collègues non techniques peuvent comprendre.

Data Analyst

métier de Data Analyst

Description:

Si le Big Data Scientist est roi, le Big Data Analyst est son serviteur. L’analyste de données travaille principalement avec les données d’un système donné et effectue une analyse sur cet ensemble de données. L’analyste de Big Data aide le Data Scientist à effectuer les tâches nécessaires.

Le métier d’ analyste de Big Data requiert des compétences et des capacités différentes et, en général, la prochaine étape d’un analyste de Big Data peut être celle d’un scientifique de Big Data.

Un analyste de Big Data doit donc avoir des compétences similaires à celles d’un Data Scientist. Un analyste de Big Data doit être en mesure de soutenir l’entreprise et la gestion avec des analyses claires et perspicaces sur les données à portée de main.

Cela comprend les compétences d’exploration de données (y compris l’audit, l’agrégation, la validation des données), les techniques de modélisation avancées, les tests et la création et l’explication des résultats dans des rapports clairs et concis.

Compétences:

Le métier d’analyste de Big Data doit avoir une large compréhension et avoir une expérience de l’analyse en temps réel et des plates-formes intelligentes d’entreprise telles que Tableau Software. Il ou elle devrait être capable de travailler avec des bases de données SQL et plusieurs langages de programmation et progiciels statistiques tels que R, Java, MatLab ou SPSS.

Au moins une connaissance de base du travail avec Hadoop et MapReduce doit être présente. À l’aide de langages de script, un analyste de Big Data devrait être en mesure de développer de nouvelles perspectives à partir des données disponibles.

Un analyste de Big Data devrait être en mesure d’effectuer des tests A / B basés sur différentes hypothèses pour avoir un impact direct et indirect sur différents indicateurs de performance clés.

Il ou elle doit avoir une certaine curiosité pour plonger dans les données disponibles et apprécier la recherche de modèles qui pourraient indiquer de nouvelles perspectives. Ils doivent être confiants et indépendants pour utiliser des ensembles de données très volumineux et pour trouver les questions qui peuvent aider à créer des rapports de gestion

Ingénieur Machine Learning

Ingénieur Machine Learning

Description:

Le rôle d’ingénieur en machine learning est en passe de devenir l’un des plus en vogue dans le domaine informatique

Concrètement, le métier d’ingénieur en machine learning est proche de celui de data scientist. Les deux rôles fonctionnent avec de grandes quantités d’informations, nécessitent des compétences de gestion des données exceptionnelles et la capacité d’effectuer une modélisation complexe sur des ensembles de données dynamiques.

Mais ici, la similitude se termine. Les professionnels des données produisent des informations, généralement sous la forme de graphiques ou de rapports qui sont présentés à un public humain.

Les ingénieurs d’apprentissage automatique, d’autre part, conçoivent des logiciels autonomes pour automatiser les modèles prédictifs. Chaque fois que le logiciel effectue une opération, il utilise ces résultats pour effectuer de futures opérations avec une plus grande précision. C’est ainsi que le logiciel ou la machine «apprend».

Le Machine Learning est étroitement lié à l’IA, et englobe l’apprentissage profond (Deep Learning). Ce sous-champ utilise des réseaux de neurones artificiels pour «penser» et résoudre des problèmes complexes avec des ensembles de données multicouches (profonds). 

Certains exemples communs de Deep Learning incluent les assistants virtuels, les applications de traduction, les chatbots et la conduite autonome. Avec le temps, ces technologies deviendront encore plus précises et pratiques.

Compétences:

Les compétences nécessaires pour  les ingénieurs d’apprentissage automatique comprennent généralement les éléments suivants:

  • Compétences étendues en modélisation et architecture de données
  • Expérience de programmation en Python, R ou Java
  • Connaissance des frameworks d’apprentissage automatique tels que TensorFlow ou Keras
  • Connaissance de Hadoop ou d’un autre système informatique distribué
  • Compétences avancées en mathématiques (algèbre linéaire, statistiques bayésiennes, théorie des groupes)
  • Excellentes communications écrites et verbales

Métier Big Data: Accès rapide

Business Intelligence Analyst

Les analystes de Business Intelligence (BI) transforment les données en informations qui génèrent de la valeur commerciale. Grâce à l’utilisation des techniques et technologies d’analyse des données, de visualisation des données et de modélisation des données, les analystes BI peuvent identifier les tendances qui peuvent aider d’autres départements, gestionnaires et cadres à prendre des décisions commerciales pour moderniser et améliorer les processus dans l’organisation.

Qu’est-ce qu’un Architecte Big Data ?

Le métier d’architecte des solutions de Big Data vise à répondre aux problèmes et exigences spécifiques du Big Data. Les architectes de solutions Big Data sont formés pour décrire la structure et le comportement d’une solution Big Data et comment cette solution peut être fournie à l’aide d’une technologie telle que Hadoop.

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Les scientifiques des données sont des rédacteurs du Big Data, rassemblant et analysant de grands ensembles de données structurées et non structurées. Le rôle d’un scientifique des données combine l’informatique, les statistiques et les mathématiques. Ils analysent, traitent et modélisent les données, puis interprètent les résultats pour créer des plans exploitables pour les entreprises et autres organisations.

Qu’est-ce qu’un Data Miner ?

Le Data Mining ou l’exploration de données est un processus où les données sont collectées, analysées sous différents types de perspectives et des conclusions en sont tirées. Les conclusions tirées des données analysées sont souvent utilisées pour réduire les dépenses, augmenter les bénéfices et prendre d’autres décisions commerciales importantes.

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Le métier d’un Big Data analyst est de soutenir l’entreprise avec des analyses claires et perspicaces sur les données à portée de main. Cela comprend les compétences d’exploration de données (y compris l’audit, l’agrégation, la validation des données), les techniques de modélisation avancées, les tests et la création et l’explication des résultats dans des rapports clairs et concis.

Qu’est-ce qu’un Ingénieur Machine Learning ?

Le métier d’ingénieur en machine learning est proche de celui de data scientist. Les deux rôles fonctionnent avec de grandes quantités d’informations, nécessitent des compétences de gestion des données exceptionnelles et la capacité d’effectuer une modélisation complexe sur des ensembles de données dynamiques.

Ressources:

https://www.lebigdata.fr/emplois-big-data

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