Pourquoi faire un master ? Pour les accompagner dans ces ambitieux plans de transformation numérique, les organisations ont besoin de vrais experts du Big Data. Le master est le diplôme le plus demandé dans le domaine de la data science, de l'intelligence artificielle et plus généralement du management des mégadonnées.
La Data Science se concentre sur le plan commercial et le marketing alors que le Big Data est davantage lié aux outils informatiques. Le Big Data est axé sur la vitesse, la variété et le volume des informations. Par contre, la Data Science va fournir les techniques pour exploiter ces données.
Dans chaque secteur d'activité, le BIG DATA a son utilité : Marketing : grâce aux données récoltées, il y a dorénavant une meilleure connaissance client permise par le BIG DATA. Cela permet de segmenter beaucoup plus facilement les cibles et de personnaliser au mieux les offres associées à chacun d'entre eux.
Pour les développeurs, les ingénieurs, les chefs de projet et les informaticiens, suivre une formation professionnelle à la data science permet d'apprendre à analyser les données afin de les utiliser pour prendre les meilleures décisions pour l'entreprise.
Le salaire d'un data analyst débutant oscille entre 35 K€ et 38 K€. Après 4 ans d'expérience, il peut atteindre 45 à 55 K€. Le salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, s'établit à partir de 50 K€ à 60 K€.
Le data scientist est doté d'une grande expertise en statistiques et en mathématiques appliqués. La construction d'algorithmes ne lui fait pas peur. Il doit avoir des compétences en machine learning, en Big Data ainsi qu'en programmation informatique : des connaissances en Python, Java, R et SQL sont souvent requises.
L'un des avantages les plus importants du big data pour les entreprises est la réduction des coûts du stockage, du traitement et de l'analyse de données massives. Les outils de big data permettent aussi d'identifier des manières efficaces et plus économiques de faire des affaires.
Les big data ne sont pas seulement un aspect important de l'avenir, elles peuvent être l'avenir lui-même. L'approche adoptée par les entreprises et leur département IT va continuer d'être influencée par l'évolution de nos solutions de stockage, de déplacement et de compréhension des données.
La data science se trouve donc à l'intersection de différents domaines, notamment les mathématiques, l'informatique et l'expertise business.
Spécialiste des statistiques, de l'informatique et du marketing, le Data Scientist recueille, traite, analyse et fait parler les données massives, autrement appelées “big data” ,dans le but d'améliorer les performances d'une entreprise.
Le métier de Data Analyst permet de mieux comprendre l'activité d'une entreprise ainsi que les besoins des clients. Le métier de Data Analyst est très plébiscité par les entreprises. Aujourd'hui, ces dernières se battent énormément pour pouvoir embaucher les meilleurs du domaine.
Amazon. Amazon, société de commerce en ligne, fait partie de ces structures qui font appel au Big Data pour orienter leur stratégie commerciale. Pour ce faire, elle stocke toutes les informations relatives à ses clients afin de définir leurs parcours d'achat et de voir leurs préférences.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
La donnée est un levier puissant pour permettre aux marques de s'insérer dans le quotidien des consommateurs et apporter une expérience à forte valeur ajoutée, véhiculée par l'ensemble des interactions, offres ou services, et dans un écosystème dynamique nourri par l'apprentissage et le comportement des individus.
L'avantage du Big Data est que ce manque de connaissance client sera révolu car le nombre d'informations récoltées sur ce dernier sera plus important que jamais. Ainsi, cela signifie que les produits commercialisés et les services proposés seront en forte adéquation avec les besoins des clients.
Les limites des statistiques
Le Big Data se fonde entièrement sur les statistiques. Il s'agit de récolter et d'analyser un maximum de données afin d'en dégager des tendances et donc des objectifs pour l'entreprise. Cependant, il serait vain de croire qu'il est la clef de l'analyse prédictive.
Entropie incontrôlée et infobésité Le big data est par sa définition même sujet à un autre danger intrinsèque majeur : le « déluge de données » (data deluge). Celui-ci correspond à une surproduction d'informations que l'on ne sait pas traiter correctement, ou sinon au détriment de leur véracité ou de leur valeur.
Le processeur est certainement le critère essentiel dans le choix d'un ordinateur portable pour un data scientist. En effet, la machine doit être assez puissante et rapide pour garantir une vitesse de traitement acceptable lors de l'exécution d'algorithmes. Un Pc portable Intel Core i7 est à privilégier.
La gestion et l'analyse de données implique d'avoir une bonne maîtrise des outils informatiques et de connaître certains langages de programmation comme Python, SQL ou encore R. Des connaissances pointues en Big Data, en machine learning et deep learning seront toutes aussi essentielles pour exercer ce métier d'avenir.
Pour devenir data scientist, il faudra avoir suivi une formation de niveau élevé. Un bac+4 en informatique, management, statistiques ou en marketing est indispensable pour occuper ce poste. Quelques formations de niveau bac+3 permettent d'occuper des postes d'assistant.
Quels sont les enjeux du big data pour une entreprise ? Le big data aide notamment les entreprises à mieux cerner les besoins de leurs clients voire d'anticiper les consommations futures. Il permet donc de prendre plus facilement certaines décisions visant à développer l'entreprise.