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Big Data : quelles sont les compétences interdisciplinaires essentielles à ce domaine ?

Big Data : quelles sont les compétences interdisciplinaires essentielles à ce domaine ?

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Les métiers du Big Data requièrent des compétences techniques très pointues, mais ne peuvent non plus se passer des connaissances interdisciplinaires. En effet, cela apparaît comme essentiel devant un marché qui a dorénavant intégré la notion de Big data et son influence considérable sur l’activité les entreprises. Pour cette raison également, les profils les plus qualifiés sont les plus à même de pouvoir tirer leur épingle du jeu en usant de leurs compétences croisées.

C’est ceux-là que les différentes organisations retiendront pour les assister dans leur transformation numérique.  Le choix d’une formation véritablement diplômante ou certifiante se présente ainsi comme la meilleure alternative pour acquérir ces compétences croisées derrière lesquelles courent toutes les organisations. Grâce à celles-ci, il vous sera plus facile de décrocher un poste et la négociation de votre salaire se fera sans encombre. Mais quelles sont-elles ?

Big data :  quelles compétences interdisciplinaires développer pour travailler avec les données ?

En vue de faire parler les données dans un secteur d’activité, il faut une parfaite maîtrise des défis relatifs à ce domaine. Cela suppose aussi de connaitre le caractère des données de cette industrie, les sources de dépenses, de concorder les besoins du marché aux solutions Big data et à ses capacités. En clair, l’utilisation du Big data de manière bienveillante, pertinente et efficace exige une expertise des secteurs ou du moins du secteur dans lequel on souhaite l’intégrer.

À part le Big data en lui-même, votre formation doit ainsi couvrir une combinaison de compétences. À savoir, la gestion des données et des compétences analytiques reposant sur les mathématiques et les statistiques. Mais également les compétences métiers, corrélées au management et à la prise de décisions. Les compétences pour les deux premiers sujets peuvent s’acquérir en écoles d’ingénieurs et dans les universités.

Les compétences métiers s’apprennent quant à elles en école de commerce. Avec l’apparition de ces nouveaux besoins émerge aussi l’enseignement hybride en Big data, faisant évoluer les filières vers la double compétence. En réponse aux besoins du business analytic, celles-ci combinent notamment le management et la statistique, la statistique et l’informatique, etc.

Le marketing, composante essentielle du big data

Team of Young Excited Colleagues Making a Group Meeting in Conference Room in Creative Agency. Diverse Managers Using Laptop Computer, Discussing a New Corporate Strategy. Evening at Work.

Trouvant des applications dans des domaines variés, le Big data se place aujourd’hui comme un phénomène ou une tendance de fond aux impacts économiques et sociétaux sans commune mesure. Son usage s’étend dans les domaines de la science, des transports, du développement durable, de l’éducation, de l’administration, du médical… En bâtiment, Verbatim fait paraître un guide intégralement axé sur le Building data scientist annonçant les débuts d’un métier nouveau de la Gestion technique des bâtiments, le GTB. …

Dans la vente, le Big Data peut ouvrir de nombreuses voies. Afin de mieux gérer les milliards d’informations dans le but de vendre, un plan marketing reste incontournable. Les compétences d’un master Big Data ou d’un Chief Data Officer répondent à ces besoins spécifiques de toute entreprise. En outre, la data science constitue une excellente source d’informations concernant les activités de la concurrence tout en permettant de connaitre les tendances. 

Elle sert à mettre au point des stratégies marketing pertinentes pour aider les entreprises à faire évoluer au mieux leurs projets. Dans le marketing, notamment au service client, il a aussi un rôle important à jouer à tel point que cette filière est en passe de se positionner comme une force motrice indissociable aux organisations.Particulièrement, à l’ère où se développent et apparaissent les outils de gestion des mégadonnées dans une optique d’en dégager un avantage concurrentiel marquant. 

Apparemment, le département du marketing est le premier à bénéficier de la révolution amenée par le Big data dans une fin d’analyse des segments, de comportement, mais aussi d’identification et de ciblage des prospects. Néanmoins, les autres départements (achat, ressources humaines, finance, production, etc.) devraient suivre.

L’anglais :  une des compétences interdisciplinaires essentielles au Big data

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La maîtrise de l’anglais reste incontournable dans le monde professionnel, et spécifiquement dans celui des nouvelles technologies. Ce n’est pas un hasard si le titre de Data Analyst est parvenu à éclipser sa version française « analyste des données ». Pourquoi l’anglais est-il alors aussi important ? Tout simplement parce que l’essentiel des ressources disponibles et même certaines formations sont en anglais.

Sans oublier les méthodes de travail et la plupart des logiciels. Les missions du Data analyst qui loue ses services aux des grands groupes à dimension internationale peuvent également le conduire à travailler avec des Data émanant de filiales étrangères. Il va de soi que la restitution s’effectue aussi en anglais.

Pourquoi des compétences interdisciplinaires sont-elles essentielles pour travailler dans le big data ?

Les entreprises, tous secteurs d’activité et toutes tailles confondus et qui génèrent des données et les exploitent se doivent de mettre en place une politique de data efficace. La politique de la donnée réinvente de nos jours le cycle de vie des services proposés, les usages, les produits dérivés de celle-ci. De même que l’innovation dans les nombreux secteurs, pour ne citer que la cybersécurité, la sécurité, le transport, les médias, etc.

Si, en Data, les entreprises recherchent activement l’expertise « ingénieur », elles valorisent aussi une autre compétence majeure : celle que procure l’aspect business. De ce fait, les écoles de commerce ont créé des doubles diplômes pour former des experts en data polyvalents. Les étudiants intégrant ces écoles développent des compétences à la croisée du management, du marketing et de la data pour avoir une vision globale adulée par les recruteurs. De son côté, le Big data prend appui sur une compétence plurielle en rapport à la fois avec les mathématiques appliquées, les statistiques, l’informatique et les métiers. 

Les compétences interdisciplinaires pour travailler dans tous les secteurs

Outre dans les technologies, un parcours de formation en Big data offre la possibilité de travailler dans de nombreux secteurs.  Ce qui implique une bonne connaissance de l’environnement technique de l’entreprise. D’ailleurs, le big data n’est plus comme autrefois la responsabilité du seul directeur informatique. Des postes comme le CDO (chief data officer) sont apparus. Faisant le lieu entre 2 services, celui-ci a le même niveau hiérarchique qu’un directeur marketing et informatique.

  • Les besoins en informatique perçus se situent au niveau de la programmation en langage tels que C++ ou Java, la programmation parallèle ou en temps réel, une connaissance profonde des écosystèmes (Hadoop, entre autres).
  •  La compétence statistique gravite autour de l’analyse de données.
  • La compétence métier est accessible avec de l’expérience dans le monde de l’entreprise ou encore via une formation hybride enseignant une double compétence.

Exemples de formation Big data permettant d’acquérir des compétences interdisciplinaires

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Les aptitudes croisées que l’on peut développer au cours des formations offrent une base technique solide qui s’accorde avec un champ d’application déterminé. Ce peut être la médecine, l’éducation, l’administration, etc.

ESILV

L’ESILV dispense une formation tournée vers les technologies numériques en lien avec des secteurs de pointe tels que l’ingénierie financière, l’informatique et sciences du numérique, les nouvelles énergies et la mécanique numérique. Le but de cette école d’ingénieurs généraliste est de préparer des diplômés à évoluer dans un environnement professionnel axé sur l’énergie, l’assurance, la grande distribution, la banque, la télécom, etc.

UTT : université de technologie de Troyes

L’université de technologie de Troyes (UTT) souhaite mettre l’accent sur le potentiel du Big data analytics en initiant en 2016 le mastère spécialisé « Expert big analytics et métriques ». L’objectif est de former des experts en mesure de relever des défis découlant des problèmes relatifs à la gestion et à l’analyse de mégadonnées générées par les systèmes sociotechniques et l’activité humaine.

ENSG, Ecoles des Ponts ParisTech et le Cnam

Les bases de données sont constituées à 80% de data, ou précisément de géodata (données à composantes géographiques). Elles proviennent d’adresses postales, d’images aériennes, d’images satellites, de trafic routier… Par l’intermédiaire de la Géo Business Intelligence, il sera désormais possible de les incorporer dans la gestion des entreprises.

Évidemment, cela implique des profils qualifiés disposant de compétences en analyse de données, en géomatique et en informatique décisionnelle. C’est en ce sens que l’ENSG, Ecoles des Ponts ParisTech et le Cnam proposent un cursus permettant d’acquérir les compétences opérationnelles exigées par ce domaine en pleine croissance. Une fois diplômés, les apprenants seront en mesure de concevoir, commanditer, piloter des systèmes décisionnels basés sur une dimension spatiale.

L’ESSCA

Sur le même principe de délivrer des compétences interdisciplinaires essentielles aux métiers du Big data, l’ESSCA a concocté un programme bachelor Digital management. Celui-ci combine le meilleur du management et de la technologie.

À compléter sur une période de 3 ans, ce cursus vise à enseigner le management, les sujets clés en informatique incluant le Big data, le Cloud computing & SAAS, le business intelligence, SCRUM, HTML, PHP, CSS et bien d’autres pour les conjuguer aux compétences en leadership et en entrepreneuriat. Ayant acquis les bases fondamentales, les futurs experts pourront ainsi remplir des missions de Digital project manager, de chef de projet, de responsable fonctionnel web ou de consultant en organisation et management…

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