En plus de la nécessité d’avoir une appétence pour travailler dans des équipes mixtes, il y a des compétences essentielles à développer absolument pour intégrer la vague de ceux qui réussissent dans le secteur du Big Data. Avec le développement des technologies émergentes telles que l’intelligence artificielle et la data science, ou encore l’analyse du Big Data, le marché de l’emploi dans ces secteurs connaît un essor certain.
Ainsi, si vous voulez surfer sur cette tendance Big Data, nous vous recommandons vivement de développer continuellement vos compétences sur le sujet et de les affiner. D’autant plus que les entreprises commencent aujourd’hui à saisir tout le potentiel de l’exploitation des données. Découvrez dans ce dossier quelles sont les bases à acquérir pour travailler dans le Big data.
Des compétences en Big data : pourquoi sont-elles essentielles ?
L’univers de la data se développe à un rythme effréné, offrant des perspectives de carrière plus qu’alléchantes. Utile pour l’analyse des risques, les prédictions de ventes, les recommandations d’achat ou l’acquisition de nouveaux clients… le Big data constitue un secteur d’activité plus que promotteur. Et ce, aussi bien au niveau du recrutement que sur le plan commercial. Il n’en reste pas moins que c’est un domaine exigeant. Le Big data comprend ainsi des prérequis et des skills indispensables aussi bien en termes de savoir-faire que de savoir-être.
Effectivement, si nous voyons que l’argent fait tourner le monde, nous devons aussi comprendre qu’aujourd’hui, ce sont les données qui font marcher les entreprises. Et elles s’inquiètent sérieusement du manque d’experts en data vu que cela pourrait leur coûter des milliards d’opportunités manquées. Quotidiennement, les entreprises et même les particuliers génèrent près de 2,5 exaoctets d’informations en format structuré et non structuré.
En raison de leur volume et du fait qu’elles sont réparties sur de nombreux silos et différentes plateformes, ces données brutes sont gaspillées sans les Data scientists, seuls à disposer des talents nécessaires pour les transformer en base exploitable. Ce qui permet de solutionner des problèmes rencontrés par l’entreprise.
La data science : un pilier de l’entreprise
En dépit du fait que certaines compétences s’avèrent essentielles pour assurer sa fonction, un data scientist est en fait plus qu’un bon mathématicien ou un bon statisticien. Il ne fait pas que rédiger des algorithmes, car la science des données ne se résume pas aux calculs. La résolution des problèmes spécifiques à un domaine exige des compétences variées. La base peut évidemment s’acquérir via les meilleurs cours en ligne pour apprendre l’intelligence artificielle. En outre, un bon data scientist se doit aussi d’avoir une connaissance pointue de son secteur d’activité.
A part la visualisation des données et des mathématiques donc, il lui faut comprendre le fonctionnement du supply chain, de la logistique, des ressources humaines, etc. Il est ainsi peu étonnant que le marché du travail rencontre une pénurie de ces spécialistes de données dont les rémunérations font partie des plus élevées. Judicieusement utilisée, la data science est de ce fait le meilleur investissement que peut faire une entreprise.
Une fois les milliards d’octets transformés en informations interprétables, ces professionnels de la data créent d’autres sources de revenus à l’entreprise, apportent les solutions aux problèmes persistants, identifient des marchés, optimise le service après-vente, créent des processus efficaces… Leurs compétences essentielles en Big data leur permettent de fournir toutes les réponses aux problématiques dont fait face l’entreprise. Si vous voulez faire carrière dans le Big data, retenez les connaissances à avoir ainsi que les qualités requises pour faire partie des bons profils.
Les statistiques : premières compétences essentielles en Big data
En raison de la dimension mathématique rencontrée dans la Data, les métiers en lien avec le Big data exigent avant tout des compétences d’ordre technique. Citons en exemple la programmation et la gestion de bases de données.
Prétendre au métier de data scientist ne demande pas nécessairement d’être un statisticien de formation. Il est cependant conseillé d’avoir des bases solides en algèbre linéaire et en fonctions. Et bien sûr, la statistique est incontournable pour créer des algorithmes de Machine Learning et de deep learning.
Savoir coder avec Python
Le codage Python fait partie des compétences essentielles en Big data en ce sens où cela est impliqué à tous les stades de collecte et d’analyse d’informations. Python reste un langage de programmation parmi les plus utilisés en Data science. Sa polyvalence est telle qu’il permet de simplifier l’importation de tables SQL dans le code.
Il sert aussi à la création de séries de données. Comme packages principalement dédiés à la science des données, on peut citer Scikit-learn, un paquet d’exploration avancée des données ; NumPy qui est un progiciel de calcul scientifique ; Python Data Analysis Library pour l’analyse de données et Statsmodels, un progiciel de modélisation statistique.
Le langage SQL (Structured Query Language)
Standard, SQL s’est imposé en tant que langage de manipulation et d’interrogation des bases de données relationnelles voilà maintenant plus de 20 ans. C’est l’une des compétences phares, voire essentielles des métiers du Big data. Progressivement, les entreprises recourent à Hadoop Distributed File System ou HDFS pour en faire un répertoire de stockage central de leurs données. Celles-ci émanent majoritairement des systèmes opérationnels tels que les ressources humaines ou la comptabilité… Or, pour la plupart, les outils d’exploitation de ces données fonctionnent avec le SQL. C’est le cas de Teradata, Business Objects ou SAS…
La programmation
En dépit du fait que SQL jouit d’une large échelle d’adoption en matière de Big Data, il demeure un langage déclaratif. Il a tendance à limiter la complexité des problèmes pouvant être formulés. Cela veut dire qu’il permet de rédiger ses programmes comme des instructions déclaratives énonçant le QUOI sans aller en profondeur dans le COMMENT. L’utilisateur délimite ses attentes via une série d’instructions et de mots clés comme group by, select, etc.
Au moteur du langage d’interpréter ces instructions en plan d’exécution. S’il y a donc des compétences que vous devez maîtriser pour travailler avec le Big data, c’est la programmation en langage évolué tel que Scala, Python ou Java. Les langages de programmation fonctionnelle autorisent l’écriture des applications sous la forme de séquences opérateurs.
C’est ce qui va permettre la formulation du cheminement requis en vue de l’obtention d’un résultat. Un tel type de programmation confère une flexibilité au niveau du type de problème pouvant être exprimé par l’utilisateur. C++ et Java qui sont plus évolués vous permettent de créer de nouvelles fonctionnalités en format procédures et fonctions.
Une bonne maîtrise d’Hadoop
Conventionnellement, la gestion des données revenait à centraliser le stockage de celles-ci et leur traitement sur un serveur mis dans une architecture clients/serveur. Avec l’expansion des volumes des données, l’approche ne consiste plus à centraliser le stockage et le traitement des données sur un serveur. Il est impératif de distribuer le stockage des data comme il est nécessaire d’aligner leur traitement sur plusieurs ordinateurs. C’est le cluster.
Un certain nombre d’outils permettent d’appliquer cette approche. Hadoop est devenu l’outil incontournable et le plus adapté à ce changement. En plus, avec l’intégration d’Hadoop au SQL, il est en passe de devenir une référence en tant que plateforme de traitement de données à l’image d’Excel après l’évolution des PC.
L’aptitude à se former en autodidacte et de manière continue
Alors que l’âge moyen pour partir à la retraite était de 65 ans à l’ère industrielle du au fait que les gens étaient trop fatigués à cet âge pour accomplir des tâches comme placer les moteurs des véhicules dans les lignes d’assemblage, nous sommes aujourd’hui techniquement obsolètes tous les 18 mois. Cela fait référence au rythme de progression de la technologie.
L’époque du digital est une ère où tout le monde doit apprendre en audotidacte. En vertu de la loi économique de la rareté, nous savons aujourd’hui que le salaire n’est plus relatif à l’ancienneté dans une entreprise. Il ne dépend plus du niveau d’expérience d’un individu. En fait, il est fonction de sa rareté. Toutefois, en matière de Big Data, l’évolution rapide des progrès technologiques rend de plus en plus difficile d’avoir cette rareté à tel point qu’il est difficile de se différencier.
Savoir communiquer
L’analyse de données peut être aussi efficace et évidente, elle n’a pas de sens si les parties prenantes ne comprennent pas les résultats ni ne sont en mesure de les assimiler durant le processus d’affaires d’une organisation. Un bon sens de la communication s’annonce ainsi comme l’une des compétences essentielles à avoir pour travailler dans le Big data, au-delà d’une maitrise des chiffres.
En effet, un bon data scientist doit pouvoir expliquer ses trouvailles et s’exprimer face à un public n’y connaissant potentiellement rien. Avoir le sens de la communication, c’est savoir parler en public, être pédagogue et éventuellement savoir rédiger ses idées. Les emplois en lien avec le Big data demande également une capacité à travailler en groupe et un bon esprit d’équipe vu qu’un expert en data se pose comme une plaque tournante dans l’entreprise étant amené à travailler avec d’autres décideurs.
Il doit collaborer avec les chefs de produits, des directeurs commerciaux et bien d’autres. Pour terminer, du moment qu’une personne a une appétence forte pour les chiffres et l’informatique, elle peut devenir data scientist. À condition toutefois de suivre une formation qui peut être intensive comme le bootcamp ou plus classique dans les écoles et les universités les plus prometteuses dans le domaine de l’IA.
