Vous êtes un expert de la data ? Ne passez pas à côté de ces 3 articles d’actualité sur la data que Club Freelance a sélectionné pour vous !
Actualité data : Vers la collaboration sans friction des équipes data
Grâce à de nouveaux outils logiciels automatisés pour un traitement des données et un machine learning plus productifs, les diverses fonctions des équipes data tendent à converger. Cette évolution est propice à une meilleure qualité de collaboration pour le développement basé sur les données et l’IA.
Actualité data : Formation Data Analyst : Comment former efficacement vos équipes ?
La data science est un véritable levier de croissance pour votre entreprise. Découvrez ainsi pourquoi il est aujourd’hui pertinent de financer une formation de data analyst. Ou de data scientist à vos employés.
Collecter de vastes volumes de données est une chose. Mais les exploiter, en les analysant, pour stimuler la croissance de l’entreprise, en est une autre. C’est la raison pour laquelle les métiers de data scientist et data analyst sont de plus en plus recherchés dans les entreprises de tous les secteurs.
5 Ways to Identify the Best Data Room Providers in 2021
Article en anglais: Finding the best virtual data room provider is becoming a key measure of any business dealing with large volumes of sensitive documents. Whether it’s simply security that you’re looking for, or you’re looking to undergo mergers and acquisitions, identifying the best data room provider is paramount.
Le sujet Big Data vous intéresse ? Club Freelance a sélectionné les meilleurs articles de ces dernières semaines pour vous aider dans votre veille stratégique !
Infrastructures, les besoins matériels du Big Data
Le Big Data correspond à un flot d’informations représentant plusieurs Giga-octets voire Téraoctets de données. En matière de stockage et de mise à disposition de l’information, le transfert des données est un élément crucial pour une entreprise.
Depuis longtemps déjà, les grandes entreprises ont installé des data warehouse pour stocker les données de leurs clients. Mais la révolution digitale est passée par là et les appliances spécialisées font place à des infrastructures 100 % logicielles et 100 % Cloud.
Big Data : la datasphère mondiale ne connaît pas la crise
Le recours massif au télétravail et aux outils de collaboration vidéo en période de Covid-19 confortent la croissance continue de la « datasphère » mondiale, rapporte IDC.
Baromètre des influenceurs IT : 3 profils à suivre côté Big Data
Un travail de veille et de test de solutions s’impose à toute DSI ou direction métier pour exploiter au mieux les données créés ou collectées par l’entreprise.
Les 4 meilleurs articles data de ces dernières semaines, sélectionnés par Club Freelance
Découvrez la sélection Club Freelance des 4 meilleurs articles Data de ce début d’année 2020 !
Les données sont désormais au cœur de la chaîne de création de valeur des entreprises : que faut-il attendre pour 2020 ?
ACTUALITÉ DATA : 6 TENDANCES DATA POUR 2020
Quels vont être les défis majeurs de l’année pour les professionnels de la data ? Et pour les entreprises ? Dans cet article, 6 professionnels ont été interrogés et livrent leurs prédictions pour les prochains mois.
DATA SCIENCE : COMMENT AMÉLIORER VOTRE STORYTELLING ?
Comment créer des histoires percutantes et convaincantes à partir de données numériques froides et muettes ? Des experts partagent leurs conseils sur la façon d’améliorer vos compétences en matière de narration et mieux communiquer les résultats de vos projets analytiques.
Data is so important to modern life that it’s become a commonplace to call it “the new oil.” Unlike oil, however, data isn’t finite. It can copied and shared, and exploiting it doesn’t use it up. Exchanging and combining data—not “consuming” it—is how we create value. But when trust in the laws and technology that govern data breaks down, barriers to sharing go up. And that means less value, for people, businesses and society at large.
ACTUALITÉ DATA : DATA SCIENTIST, LA DEMANDE RESTE FORTE MAIS ÉVOLUE RAPIDEMENT
Avec la montée en puissance de l’analytique, puis du machine learning et de l’intelligence artificielle (NLP, computer vision, ou Deep Learning) le data scientist occupe désormais un poste clé. Toutefois, trouver du personnel qualifié reste très compliqué. Les entreprises et les éditeurs contournent le problème à leur manière.
Data Analyst : métier, missions, salaire, formation, compétences
À l’heure où les informations inondent quotidiennement les entreprises leur permettant d’optimiser leurs stratégies, il devient nécessaire pour elles d’exploiter ces données massives. C’est le travail d’un technicien hautement qualifié : le Data Analyst.
Le métier de Data Analyst
Créer et modéliser les bases de données
Une des premières missions du Data Analyst est de recueillir, traiter et étudier les données statistiques. Ceci pour produire des analyses métiers et fournir des recommandations. Pour cela, le Data Analyst crée et modélise les bases de données nécessaires à l’entreprise. Il atteste de leur bon fonctionnement et de la mise à jour régulière de la base de données.
Définir des critères de segmentation
Le Data Analyst a également pour mission de définir des critères de segmentation afin d’étudier au mieux les chiffres. Pour ce faire, il doit trouver des sources de données pertinentes qui lui permettent par exemple de définir la cible des campagnes marketing et les tendances d’achats ou de consommation.
Vulgariser les données et les rendre accessible
Extraire et traduire des données business en données statistiques permet de synthétiser et de vulgariser les informations. Ainsi, ce traitement des données permet aux dirigeants de l’entreprise et aux équipes de pouvoir analyser les données et de s’en servir comme levier de performance.
Les compétences requises
Passionné de chiffres et de statistiques
Le Data Analyst doit être capable de réaliser des tableaux et des bilans sur l’ensemble des données de l’entreprise. En effet les méthodologies statistiques et les modèles mathématiques doivent être un jeu d’enfant pour lui.
Maîtrise des outils et langages informatiques
En exerçant cette fonction, le professionnel sera amené à utiliser des outils spécifiques au Big Data pour transformer les données brutese informations utiles (comme Excel, SAS, SQL, VBA, ACCES ou encore R). Bien sûr, le langage informatique ne doit avoir aucun secret pour lui.
Capacité d’analyse et rigueur
Sa capacité d’analyse doit lui permettre de dégager des tendances pouvant aboutir à des recommandations sur les futures stratégies à adopter. Curieux, il doit également s’intéresser au marketing afin de pouvoir conseiller les dirigeants et le traitement de données qu’il opère nécessite une grande rigueur.
Contexte
Data Analyst est une fonction plus que porteuse qui est amené à fortement se développer. En effet, avec l’évolution du tout numérique, les entreprises font face à une croissance exponentielle du nombre de données.
Les grandes entreprises dans le domaine de la finance, du commerce, du marketing, de l’industrie et de la médecine sont les plus susceptible de recruter dans ce domaine.
Salaire
Le taux journalier moyen d’un data analyst se situe entre 400 et 800€.
Vous souhaitez en savoir plus sur le Big Data et la Business Intelligence ? Découvrez notre dossier spécial sur les différences entre la Business Intelligence et le Big Data.
Formation
Pour devenir Data Analyst, une formation de niveau Bac +4/+5 est requise. Les entreprises ont tendance à privilégier les candidats ayant suivi des cursus dans les domaines de l’ingénierie, des statistiques, ou encore de l’informatique.
Pour aller plus loin, il est possible de s’orienter vers un Bac +6. En effet, des mastères spécialisés (MS) commencent à s’ouvrir. Plusieurs évolutions sont donc envisageables, comme des postes de consultant tels que Data Scientist, Ingénieur Business Intelligence, Data Engineer ou encore Chief Data Officer.
Le Data Analyst est le maître d’œuvre de toutes les opérations des bases de données de l’entreprise : il assemble et traite les datas afin d’analyser l’activité et de proposer des recommandations adaptées. Ses missions permettent de « faire parler » les données en les interprétant.
Ingénieur Big Data : métier, missions, salaire, formation, compétences
Le Big Data, ou traitement et analyse de données massives, est devenu un véritable phénomène dans nos sociétés hyper connectées, où le volume d’informations échangé augmente de manière exponentielle. Avec, à la clé, l’apparition d’un nouveau métier de pointe : l’ingénieur Big Data.
L’ingénieur Big Data collabore avec des entreprises pour développer, entretenir, tester et évaluer des solutions Big Data. Il crée des systèmes de traitement de données à grande échelle. Il est également expert en solutions de Data Warehousing et en technologies de bases de données.
Le métier d’Ingénieur Big Data
Quel est le type de missions réalisées par l’ingénieur Big Data ?
Valoriser les données d’une entreprise
Pour ce faire, il analyse parfois des centaines de millions de données grâce à des logiciels très pointus, et classe les infos recueillies en fonction des demandes et besoins de l’entreprise.
Concevoir et mettre en place une architecture et des solutions adaptées
Il conçoit des solutions permettant le traitement de volumes importants de pipelines données, qui doivent être suffisamment sécurisées et lisibles.
Implémenter les algorithmes et tests techniques, et contrôler les résultats
Ce professionnel doit également tester ses conceptions et contrôler les résultats. Il doit optimiser les traitements et revoir les codes si nécessaires. Il doit se mettre à jour en permanence sur les technologies et les langages utilisés.
Compétences requises
D’excellentes connaissances techniques
Ce professionnel doit avoir une connaissance pointue des technologies utilisées par l’entreprise, et des systèmes de données numériques. Il doit également maîtriser l’anglais technique et la mathématique avancée. De plus, des compétences en développement comme Java ou Python peuvent être appréciées.
Des compétences en infrastructure de développement
Ce professionnel doit connaître parfaitement les cadriciels tels que Hadoop, Hive, Spark, Storm ou Pig. Il doit également savoir utiliser les outils MongoDB ou encore Cassandra.
Des compétences en communication écrite et orale
Ces compétences sont précieuses, afin de présenter ses rapports. Il doit également savoir travailler en équipe, et bien souvent être disponible et mobile.
Contexte
Le Big Data étant un secteur en pleine expansion, les entreprises recherchent de plus en plus ce type de profil. Parmi elles, tout type de structures : startups ou grands groupes des secteurs de la finance, des télécommunications, du marketing…
Généralement ce professionnel sera intégré au service R&D, au pôle Data Science ou au sein d’un service dédié Big Data.
Salaire
Le taux journalier moyen d’un ingénieur Big Data se situe entre 500 et 800€.
Formation de l’Ingénieur Big Data
Pour devenir Ingénieur Big Data, il est nécessaire de disposer d’une formation Bac +5 en Ecole Ingénierie Informatique avec un Master Big Data. Il est également possible d’accéder à ce métier après un Doctorat (Bac +8) avec une spécialité statistiques.
L’ingénieur Big Data peut, après quelques années d’expérience, évoluer vers le poste de Directeur informatique.
Data Protection Officer : métier, missions, salaire, formation, compétences
Le Data Protection Officer, plus connu sous le nom de DPO, est en charge de la protection des données et informations à caractère personnel. Sa mission principale est de s’assurer que l’utilisation des données recueillies par l’entreprise respecte le cadre légal.
Depuis le 25 mai 2018, après la mise en place du règlement de la protection des données personnelles (RGPD), de nombreuses entreprises et administrations dont l’activité suscite une quelconque gestion des données personnelles, ainsi que les organismes publics, ont l’obligation de nommer un DPO.
Le métier de Data Protection Officer
S’assurer du respect de la législation concernant les données personnelles Toute entreprise qui récolte ou utilise des données personnelles doit respecter la loi. Que ces données soient utilisées en interne (pour des recrutements par exemple) ; ou en externe à des fins commerciales (pour une campagne d’emailing par exemple).
Trouver des alternatives d’utilisation des données qui respectent la loi Pour que l’entreprise puisse maintenir son activité, tout en étant respectueuse de la loi concernant la récolte et le traitement de données personnelles, il est important que le DPO puisse proposer des alternatives et des structures adaptées.
Instaurer le respect des lois au sein de l’entreprise Pour avertir les différentes entités de l’entreprise sur les enjeux que représente la loi sur la protection des données et l’importance de son respect, le Data Protection Officer doit être en capacité de sensibiliser et former les équipes en interne sur ce sujet.
Compétences requises
Connaissance de l’informatique et maîtrise juridique Le DPO doit maîtriser la réglementation sur la protection des informations personnelles, les lois sur les TIC ainsi que les différentes méthodes et techniques qui permettent de protéger ces données. Il doit également avoir des connaissances en cyber sécurité.
Polyvalence Le DPO doit faire preuve de polyvalence face aux différents sujets, que ce soit d’ordre juridique ou informatique. De plus, son métier est transverse au sein d’une entreprise car il est amené à travailler avec des entités diverses et variées telles que le département marketing, commercial, RH… ainsi qu’en externe, avec les partenaires et fournisseurs de l’entreprise.
Contexte du métier de Data Protection Officer
Pour de plus en plus d’entreprises, il devient aujourd’hui nécessaire de faire appel à un DPO. D’une part, car depuis la loi du 25 mai 2018, dans les entreprises et administrations où l’activité suscite une quelconque gestion des données personnelles, ainsi que les organismes publics, il est obligatoire d’avoir un DPO. D’autre part, les données sont un élément devenu crucial dans les entreprises. Pour en assurer la sécurité et les utiliser de manière légale, les entreprises font également de plus en plus appel à un profil DPO.
Carrières et Salaire
Son TJM varie entre 600-800€.
Formation du Data Protection Officer
Pour devenir DPO il existe des formations de BAC+3 à BAC +5. Elles peuvent être exercées en école d’ingénieur ou en cursus universitaire. La profession étant relativement nouvelle, les formations ne sont pas disponibles partout mais en voici quelques exemples :
Diplôme universitaire de Paris II Panthéon Assas de Data Protection Officer ;
Master de Management en protection des données de l’ISEP ;
Master de l’IESIA en sécurité de l’information et système ;
Diplôme de DPO/CIL de l’université de Franche-Comté.
Data scientist : métier, missions, salaire, formation, compétences
Depuis plusieurs années, le métier de data scientist a pris une très grande ampleur, du fait de l’émergence et de l’importance toujours plus forte du Big Data. C’est LE métier à la mode depuis ces dernières années et il est considéré comme l’un des plus prometteurs.
Le métier de Data Scientist
Nature du travail
Le métier de Data Scientist s’articule autour de 4 grandes missions : – Identifier les besoins et la problématique que l’entreprise lui confie (plusieurs domaines possibles : marketing, RH, fidélisation des clients…) – Définir une modélisation statistique lui permettant d’y répondre – Construire les outils adéquats pour collecter les données – Rassembler et organiser les données de manière à exploiter les résultats. Les données peuvent provenir de sources diverses.
Compétences techniques
Capacité d’analyse et esprit de synthèse Ce professionnel doit être capable d’anticiper les besoins en information et chercher sans cesse de nouvelles sources d’information. Compétences techniques La maitrise de certaines compétences techniques est essentielle pour le data scientist. En effet il doit maîtriser les bases de données NoSQL (MongoDB, Hadoop), langage de programmation R, programmation C avec le langage Python… Il doit également avoir de solides bases en statistique ainsi que des notions de machine learning, ce qui peut être un réel atout. Curiosité et ouverture d’esprit Pour exercer ce métier, il faut également savoir déceler les données les plus intéressantes. De plus, être passionné par le traitement de l’information et les problématiques Big Data est évidemment un plus.
Contexte
Ce terme est inventé en 2008 par deux ingénieurs de chez Facebook. Il a été élu « métier le plus sexy du 21ème siècke » par le Harvard Business Review. De ce fait, dans les grandes entreprises, le métier se divise en plusieurs sous-catégories : le data miner (récolte les données), le data analyst (administre et créée les bases de données) et le data scientist (interprète les données). Ainsi, on peut trouver des data scientists dans plusieurs domaines comme le secteur marchand ou la sécurité.
Carrières et Salaire
Selon les entreprises, les data scientists se rattache à plusieurs entités comme le marketing, les systèmes d’information ou encore le département financier. Son TJM varie entre 500 et 800 euros.
Formation de Data Scientist
Pour se lancer dans une carrière de data scientist, il faut un bac +5 minimum, avec un master en analyse statistique ou programmation informatique. Beaucoup ont aussi un doctorat (bac +8)
Responsable Data Center : métier, missions, salaire, formation, compétences
Le poste de responsable de datacenter consiste à diriger une infrastructure qui héberge une quantité énorme de données et applications de différents clients qui recherchent dans ce type de centre de la sécurité et de la disponibilité. Il se verra confier selon le type d’organisation, une fonction de gestionnaire technique et/ou commercial du centre de données. Il peut soit travailler pour des entreprises dont l’hébergement est l’activité principale, soit pour une entreprise qui possède ses propres datacenters.
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1. Le métier de responsable de datacenter : quel est son rôle ?
1.1. Gestion technique et opérationnelle du datacenter
En tant que responsable de datacenter, il doit s’assurer de la gestion de celui-ci. Il veille à ce que l’administration technique des serveurs soit bien réalisée. Il est important que l’infrastructure informatique qui supporte les données (espace disque, réseau) soit irréprochable. Le responsable de datacenter doit donc posséder de solides compétences techniques des systèmes, des réseaux et des langages de programmation. Il assure que le niveau de sécurité soit maintenu afin de protéger la structure et les données clients.
1.2. Supervision et encadrement
Le responsable de datacenter est aussi un manager. Il s’occupe d’élaborer des plannings, d’anticiper les extensions de la capacité d’hébergement pour éviter tout problème de saturation ou de contention, d’assurer le contrôle des prestataires et le dialogue avec les fournisseurs pour mettre en adéquation les besoins avec les solutions techniques existantes. Il tient un rôle d’animateur de l’équipe technique ainsi que de l’équipe en charge de l’exploitation du datacenter pour ce qui est de l’encadrement de ses effectifs.
1.3. Support et assistance aux utilisateurs
En tant que support, ce professionnel aura pour fonction de communiquer avec les clients dont les actifs informatiques sont hébergés sur les serveurs du datacenter. Il gère toute la documentation liée à l’hébergement et l’exploitation (manuels techniques, site de ressources utilisateurs…). Il assure un dialogue continu et interagit régulièrement avec les utilisateurs afin de comprendre leurs demandes.
2. Compétences requises
2.1. Connaissances générales
Ce professionnel possède de solides connaissances matérielles et logicielles. Dans un premier temps, il est à l’aise avec les différents éléments matériels qui constituent l’ensemble du système : réseau, fibre, pare-feu… n’ont plus de secret pour lui. Il a également connaissance des architectures machines, des systèmes avec leurs différents multiprocesseurs, des réseaux (TCP/IP). Enfin, il maitrise les langages de scripts de type Bash/Python/Perl.
2.2. Aisance relationnelle
Être responsable de datacenter nécessite d’entretenir un dialogue avec les fournisseurs, les prestataires, les utilisateurs afin de mieux répondre aux attentes de chacun ainsi qu’à celles du datacenter. Il faut donc être doté d’un bon relationnel pour pouvoir encadrer ses équipes.
2.3. Disponibilité et réactivé
Ce sont les mots d’ordre d’un bon responsable de datacenter. Il doit en effet être en mesure de répondre rapidement aux problèmes techniques et de support, ceux-ci pouvant apparaitre à tout moment. Il faut donc s’organiser au maximum afin de prioriser ses tâches pour être le plus réactif possible.
3. Contexte du métier de Responsable de Datacenter
Devenir responsable de centre de données nécessite souvent au préalable d’avoir progressé dans les échelons inférieurs au sein de la structure en tant que technicien d’exploitation ou ingénieur. Celui-ci pourra s’orienter par la suite vers le métier de responsable de datacenter. Outre des compétences techniques, il devra avoir démontré ses capacités à encadrer une équipe.
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4. Carrières et Salaire du Responsable de Datacenter
Le poste de responsable de datacenter varie selon de nombreux facteurs entrant compte comme la surface du centre, l’importance des clients ou encore de la taille des équipes. Une expérience de deux ans dans le support technique est également nécessaire pour ce type de poste. Quant au TJM, il se situe entre 450 euros et 600 euros. Après quelques années, il pourra se voir proposer une responsabilité dans une structure plus importante. La carrière d’un responsable de datacenter pourra aussi s’orienter vers l’avant-vente de prestation d’hébergement.
Pour ce poste, il est nécessaire d’avoir au minimum une formation Bac+2 technicien d’exploitation ou ingénieur. Une fois l’expérience acquise à l’échelon inférieur, le poste de responsable de datacenter sera accessible.
