Travailler dans le Big Data : pourquoi et comment faire ?

Les Big Data sont une source énorme d’emploi pour les années à venir et offrent de opportunités de carrière très alléchantes aux jeunes et moins jeunes diplômés. Si les postes de CIO (directeur des données) ou de data scientist sont déjà dans le vocable courant des recruteurs. il existe pleins d’autres métiers à découvrir pour percer dans cet univers. 

Les Big Data sont impressionnantes. Avec ces outils, nous disposons d’outils technologiques capables de capturer toutes les informations, de les trier, de les analyser et de les convertir en informations objectives pour gérer les différents départements d’une organisation de manière plus rigoureuse; C’est une avancée sans précédent dans l’histoire de la technologie. 

Compétences à avoir pour travailler dans le secteur du Big Data 

Pour pouvoir travailler sur des données volumineuses, les recruteurs exigent une série de compétences et d’aptitudes spécifiques. Ces compétences sont données à titre indicatif, mais elles seront utiles à toutes personnes désireuses de faire une carrière dans le domaine des Big Data. Avant de choisir votre domaine, nous vous conseillons de jeter un oeil à la liste des métiers du web et du Big Data proposée par le cabinet ageelink.com. 

Voici quelques-unes des compétences les plus recommandées :

  • Gestion des systèmes de stockage distribués : les données dans les nuages n’ont pas de secrets pour un expert en Big Data.

  • Savoir effectuer une analyse de l’environnement. Concevoir un système de rapport pour la visualisation des données, principalement dans le domaine de l’intelligence économique.

  • Avoir une expérience des bases de données et des langages de programmation associés, tels que SQL ou PL/SQL. La meilleure solution pour traiter d’énormes ensembles de données reste le SQL.C’est avec SQL que vous traitez des pools de données dans des bases de données relationnelles. Cette technologie peut communiquer, interroger et fournir des informations utiles à partir des données extraites.

  • Connaître les outils de Hadoop. Cette suite est en train de devenir la norme de facto pour le traitement des données volumineuses. Hadoop est un cadre open source qui aide les organisations à trouver des réponses à des questions qui ne sont pas évidentes au départ, mais ces questions donne un bon début de réponse.

  • Disposer de bonne connaissance des langages de programmation statistique tels que R ou Python.

  • Être un vrai matheux : travailler dans les Big Data vous demande une aisance pour les mathématiques dans les domaines de l’algèbre linéaire, du calcul et des probabilités.

  • Notions de statistiques telles que les régressions descriptives ou linéaires.

  • Compréhension et manipulation des techniques d’apprentissage des machines (machine learning). Le machine learning est devenu très important dans le domaine du Big Data. Il existe trois grands types de problèmes d’apprentissage dans l’apprentissage machine : l’apprentissage supervisé, non supervisé et celui de renforcement.

  • Instructions pour la manipulation des données, comme la lutte contre les données, le “data munging” ou le “data tyding”. Les “données bien rangées” permettent à un analyste ou à un ordinateur d’extraire facilement les variables nécessaires, car elles offrent un moyen standard de structurer un ensemble de données.

  • Connaissance du génie logiciel dans les systèmes distribués, les structures algorithmiques et de données