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Les 6 Objectifs à Atteindre Pour Les Data Scientists 2019

Énormément de personnes travaillant déjà dans des secteurs centrés sur la technologie réalisent qu’elles veulent se lancer dans de nouvelles voies qui leur donneront l’opportunité éventuellement de faire carrière dans la données.

Ce but en soi n’a rien de négatif, mais il est important que la population se fixe également des objectifs pour 2019 qui les aideront à se rapprocher de cet objectif plus large.

1. Créer vous un réseau pertinent

Close Up Photography of Yellow Green Red and Brown Plastic Cones on White Lined SurfaceLa mise en réseau avec d’autres personnes également intéressées par la science des données permet aux gens d’en apprendre davantage sur les options pédagogiques existantes, de comprendre les outils les plus importants dans l’industrie de la science des données et d’être encouragés par des individus qui étaient auparavant des scientifiques expérimentés.

L’Institut de recherche opérationnelle et des sciences de la gestion, ou INFORMS, est la plus grande organisation internationale de ce type et compte des milliers de membres. Bien que l’organisation organise des événements en personne, il existe également un forum en ligne réservé aux membres.

Cependant, il peut également exister des options locales que les scientifiques expérimentés pourraient explorer dans leurs communautés. MeetUp.com propose des réunions de toutes sortes dans le monde entier et compte plus de 5 000 événements liés à la science des données.

2. Obtenir un diplôme reconnu en sciences des données

Diploma and Square Academic Hat on Grass Field

Si une personne souhaite augmenter son potentiel de gains dans un futur rôle en science des données, l’une des solutions consiste à obtenir un diplôme supérieur en sciences des données. De nombreuses écoles proposent des diplômes de maîtrise en administration des affaires (MBA) avec une concentration en science des données.

Une méthode pour en savoir plus à leur sujet et pour faire une liste de présélection serait d’explorer au moins une école au moins une fois par semaine. Cette approche permet d’obtenir des informations détaillées sur environ 20 écoles chaque mois et permet d’acquérir des connaissances sans être trop pressé.

Les salaires moyens des diplômés du MBA varient en fonction de facteurs tels que la concentration choisie et le nombre d’années d’expérience professionnelle d’une personne. Comme les compétences en science des données sont extrêmement demandées, il est probable qu’une concentration en MBA en science des données permettrait à un candidat de se démarquer du reste du domaine.

Des statistiques récemment compilées montrent une pénurie de données scientifiques aux États-Unis. Un diplôme d’études supérieures pourrait doter une personne des moyens nécessaires pour combler cette lacune et lui permettre de gagner un salaire supérieur à la moyenne.

3. Travailler sur les projets Data Science

Beaucoup de personnes qui sont des scientifiques de données ou veulent travailler sur le terrain ont des périodes où elles apprennent elles-mêmes. Cela signifie que même si les personnes ne possèdent pas encore de formation en informatique, elles peuvent lancer des projets en informatique de manière autonome, stimulées par la curiosité et le désir d’améliorer leurs compétences.

Les personnes qui envisagent de faire carrière dans la science des données devraient essayer un système de définition d’objectifs particulier que les équipes de Google, Amazon et d’autres sociétés notables utilisent pour leurs projets de science des données. Cela implique de définir des objectifs et des résultats clés.

Les objectifs se rapportent au but du projet et les principaux résultats indiquent comment une personne atteindrait le but. 

Une personne peut appliquer des subsets à un projet de science des données en choisissant la métrique la plus significative qui lui est associée. Cette métrique définit l’objectif et les résultats clés analysent en profondeur les processus que doit suivre l’individu pour que le projet porte ses fruits. Il est préférable que chaque résultat clé soit associé à une date.

4. Améliorer les capacités de narration de données

Trouver des informations significatives dans une collection de données est une compétence nécessaire pour un scientifique des données, mais cette personne doit également être un excellent narrateur de données. Sinon, les décideurs d’une entreprise ne pourront pas comprendre pourquoi une conclusion particulière tirée des données est précieuse. Si le public ne voit pas les idées suffisamment convaincantes, il ne fera aucun changement.

En 2019, une personne pourrait s’exercer à communiquer ses résultats de science des données à des amis ne possédant pas de formation en informatique. Ils pourraient demander à ces personnes des suggestions d’amélioration.

5. Familiarisez-vous avec les nouvelles tendances et appliquez-les à vos objectifs de carrière


La science des données est une industrie qui évolue rapidement, et les professionnels qui peuvent le mieux suivre le rythme de l’évolution du paysage sont généralement ceux qui font des efforts conscients pour le faire. L’IdO, les outils à code source ouvert et l’analyse prédictive font partie des tendances susceptibles de se profiler en 2019.

Au lieu de simplement se renseigner sur les tendances et de se tenir au courant des dernières nouvelles à leur sujet, les personnes qui souhaitent devenir des spécialistes des données doivent examiner comment elles pourraient appliquer ces tendances à leurs objectifs de carrière.

Par exemple, une personne peut explorer de nouveaux logiciels de science des données à source ouverte et commencer à les utiliser dès que possible pour se familiariser avec son fonctionnement. Ou bien, il pourrait être utile de suivre un cours en ligne sur les principes fondamentaux de l’analyse prédictive et de comprendre pourquoi ce segment du domaine est si crucial pour les entreprises qui embauchent des scientifiques de données.

6. Apprendre de nouveaux langages de programmation

Black and Gray Laptop ComputerLes scientifiques de données utilisent divers langages de programmation dans leurs travaux. Apprendre de nouvelles personnes en 2019 est une initiative proactive visant à acquérir les connaissances nécessaires pour exceller dans les carrières futures.

Si les personnes souhaitant travailler dans le domaine de la science des données ne connaissent pas encore de langages de programmation, 2019 est le moment idéal pour développer les connaissances. Python est un langage de programmation à la croissance rapide et populaire, dont dépendent souvent les spécialistes des données. Sa syntaxe est facile à comprendre, ce qui en fait un excellent premier langage de programmation.

R et SQL sont deux autres langages fréquemment utilisés en science des données, ce qui les rend dignes d’intérêt. Mais, alors qu’ils s’efforcent d’accroître leurs prouesses en matière de langage de programmation, les gens doivent se rappeler qu’il est plus utile de connaître un ou deux langages de programmation exceptionnellement bien, plutôt que de comprendre le strict minimum à propos de nombreux autres.

Avoir le bon mindset est fondamental

En plus de ces objectifs, il est essentiel que les personnes restent motivées même lorsqu’elles rencontrent des difficultés.

En développant cet engagement vis-à-vis de la science des données, les futurs scientifiques en données pourraient constituer un atout encore plus grand pour les entreprises où ils travaillent.

data science vs big data

Data science vs Big Data

Dans un univers où «Big Data» et «Data Science» sont ultra présents dans les réseaux sociaux liés à la technologie, les termes ont-ils finalement atteint la saturation de l’intérêt public? Tandis que l’utilisation de quantités de données massives est devenue une pratique courante, le rôle de la «science des données» remplace-t-il le battage médiatique du «Big Data»?

Les recherches

L’informatique en mode Cloud a commencé a éclaté à la fin de 2007 et les réseaux sociaux au début 2009.  Recherches internationales en anglais sur les réseaux sociaux et le cloud computing via Google Trends.
Pourtant, alors que l’expression «réseaux sociaux» a augmenté de manière linéaire au cours de la décennie. «L’informatique Cloud» a suivi une trajectoire très différente, culminant en mars 2011. Diminuant jusqu’à la fin de 2016 et se stabilisant depuis trois ans.

Il parrait que l’idée de louer de la puissance de calcul dans le «Cloud» soit devenue si probable que nous n’en discutons même plus. Même si les réseaux sociaux, malgré leurs omnipotences, continuent d’attirer notre attention. La phase de recherche la plus populaire au cours des 12 derniers mois a été «marketing sur les réseaux sociaux». Refléchissant le pouvoir sans limites des géants numériques en matière de contrôle du flux continu d’attention tant convoité par les entreprises. Il est intéressant de savoir que «les réseaux sociaux» et «sur les médias sociaux» sont les deux recherches les plus populaires du monde entier. Reflétant le fait que malgré leur apparente omniprésence. Les médias sociaux restent un nouveau concept pour beaucoup de la population cosmopolite mondiale.

Les termes

Le terme désormais répandu de «big data» commence sa ascension fulgurante avec la chute libre de l’informatique en cloud. laissant penser que l’attention du public sur la location de matériel informatique a été rapidement remplacée par la façon dont toute cette puissance informatique était utilisée. Pour analyser d’énormes jeux de données.
Par contre, la «science des données» et «l’apprentissage en profondeur» décollent en 2013 et s’accélèrent en 2014. Il est intéressant de comprendre que malgré l’explosion markovienne de l’apprentissage en profondeur ces dernières années. L’intérêt pour cette requête semble s’être stabilisé, suggérant peut-être que nous recherchons maintenant davantage les applications individuelles de l’apprentissage en profondeur que la phrase elle-même.

Une recherche Web internationale en anglais sur «data science», «deep learning» et «big data» via Google Trends.

De manière plus simple, la «science des données» a dépassé le «big data» en termes de volume total de recherche. L’informatique en cloud a cédé la place au big data à ce que nous faisons avec tout ce matériel, mais l’accent a également été mis sur le regroupement d’énormes groupes de données au profit de personnes et de processus donnant un sens à toutes ces données. Bien qu’il ne soit qu’une pure coïncidence, il est cool de noter que la science des données et l’apprentissage en profondeur ont rapidement gagné en popularité juste après les révélations d’Edward Snowden en juin 2013, soulevant la question de savoir si la sensibilisation accrue du public à l’exploration de données avait suscité un intérêt accru pour ces domaines.

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Enfin, en fusionnant tous ces termes sur le même calendrier. Et en ajoutant «l’intelligence artificielle» à l’ensemble.Plusieurs tendances clés se dégagent.

Dans le monde entier, le Web en anglais recherche chacun des termes via Google Trends. La plus probante est que l’intérêt de la cherche pour le cloud computing à son apogée a surpassé tous les termes au cours des 15 dernières années. La seconde est que l’attention portée pour la recherche dans l’expression «intelligence artificielle» . A chuté et a recommencé à augmenter en 2014 avec le début de la renaissance actuelle de l’IA. Les recherches sur l’IA, intelligence artificielle, commencent vraiment à s’accélérer en 2017, au même titre que les recherches sur «l’apprentissage en profondeur».

La selection naturelle

Ceci est inquiétant dans le registre où il suggère que, pour le grand public, ces avancées neuronales s’éloignent de plus. en plus de leurs fondements mathématiques «d’apprentissage en profondeur» pour revenir à la conquête de l’IA par la science-fiction. Au fur et à mesure que cette transition se renforce, il est à craindre que le public considère ces créations comme plus que de simples équations statistiques codifiées dans un logiciel et, encore une fois, comme des incarnations en silicium d’une nouvelle forme de vie artificielle. Cela fait craindre un nouvel hiver de l’IA alors que l’imagination grandissante du public. commence à entrer en collision avec la réalité primitive des avancées actuelles.
En résumé, il est instructif de voir comment le public a intériorisé la révolution des données des 15 dernières années, de la location de matériel à la sélection de données en passant. par les personnes et les processus qui régissent notre compréhension fondée sur les données. Il semble que nous n’ayons pas. encore capté l’imagination du public, comme le faisait l’informatique en cloud ou peut-être que le vocabulaire actuel s’est trop fragmenté.

 

 

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Top 10 Des Meilleurs Outils du Data Scientist. GRATUIT

L’évolution et l’importance croissantes de l’analyse de données les entreprises ont généré de nombreuses opportunités dans le monde entier. Aujourd’hui il est de plus en plus difficile de sélectionner les meilleurs outils d’analyse de données, car les outils open source sont plus populaires, plus accessible et plus performants que les version payantes. On dénombre de nombreux outils open source qui ne nécessitent pas beaucoup voir aucun codage et parviennent à fournir de meilleurs résultats que les versions payantes. En effet on trouve entre autres R pour le data mining et Tableau public, ou encore Python pour la visualisation de données. 

1.Python

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Python est un langage de script orienté objet qui est facile à apprendre et comprendre, open source. C’est aussi un langage simple à maintenir et qui est un outil open source gratuit. Il a été développé par Guido van Rossum à la fin des années 1980 et prend en charge les méthodes de programmation fonctionnelles et structurées.
Python est facile à interpreter car il est très similaire à JavaScript, ou encore PHP. De plus, Python dispose de très bonnes bibliothèques de machine learning telles que Theano, Scikitlearn, Tensorflow et Keras. Un autre trait important de Python est qu’il peut être assemblé sur n’importe quelle plate-forme. On pourra citer en exemple SQL Server, une base de données MongoDB ou bien JSON. Python peut aussi très bien gérer les données texte pour tout ce qui est NLP.

2. R

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Le langage R est le principal outil d’analyse du secteur et largement utilisé pour les statistiques et la modélisation de données. Il peut facilement gérer vos données et de les visualiser de différentes manières. R a dépassé SAS à bien des égards, surtout en termes de capacité de données, de performances et de résultats. R compile et fonctionne sur une grande variété de plates-formes, comme UNIX, Windows et MacOS. Il contient plus de 10000 packages et vous permet de parcourir les packages par catégories. Le langage R propose également des outils pour installer automatiquement tous les packages selon les besoins de l’utilisateur, lesquels peuvent également être bien assemblés avec Big Data.

3. Tableau Public

Tableau logo

Tableau Public est un outil gratuit qui connecte toutes les sources de données, qu’il s’agisse de Microsoft Excel, de Data Warehouse d’entreprise, ou de données Web, et crée des visualisations de données. Il peut notamment créer des cartes, des tableaux de bord. Il offre  des mises à jour en temps réel présentées sur le Web. Ils peuvent également être partagés via les médias sociaux ou avec le client. Tableau Public permet l’accès pour télécharger le fichier dans différents formats. Si vous voulez exploiter la puissance de Tableau, alors il vous faudra avoir une très bonne source de données. Les capacités Big Data de Tableau les rendent importants et permettent d’analyser et de visualiser les données mieux que tout autre logiciel de visualisation de données du marché.

4. SAS

Image associée

SAS est un environnement et un langage de programmation pour la manipulation de données. C’est un pionnier dans le domaine de l’analyse. Mis au point par le SAS Institute en 1966 et perfectionné dans les années 1980 et 1990. SAS est très facilement accessible, gérable et peut analyser des données provenant de n’importe quelle source. En 2011, SAS a lancé un large éventail de produits pour l’intelligence client et de nombreux modules SAS pour l’analyse Web, les médias sociaux et le marketing, largement utilisés pour établir le profil des clients actuels et potentiels. Il peut également prévoir leurs comportements, gérer et optimiser les communications.

5. Excel

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Excel est un outil analytique très populaire et largement utilisé dans quasiment tous les domaines. Certes c’est un outil assez basic mais sa simplicité et son efficacité en font un outil redoutable dans le monde de la science des données. Que vous soyez un expert en SAS, R ou Tableau, vous aurez toujours utiliser Excel. Excel est preponderant lorsque des analyses sont nécessaires sur les données internes du client. Il analyse la tâche complexe qui résume les données avec un aperçu des tableaux croisés dynamiques qui permet de filtrer les données selon les besoins du client. Excel propose l’option d’analyse commerciale avancée qui facilite la modélisation en offrant des options prédéfinies telles que la détection automatique des relations, la création de mesures DAX et le regroupement temporel.

6. Apache Spark

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En 2009, l’Université de Californie en collaboration avec AMP Lab de Berkeley, ont développé Apache. Apache Spark est un moteur de traitement de données rapide à grande échelle. Il peut exécuter des applications dans des clusters Hadoop 100 fois plus rapidement en mémoire et 10 fois plus rapidement sur disque que les anciens process. Spark est également connu pour les pipelines de données et le développement de modèles d’apprentissage automatique.
Spark inclut également une bibliothèque, MLlib, qui fournit un ensemble progressif d’algorithmes machine pour les techniques répétitives de science des données telles que la classification, la régression, le filtrage collaboratif, la mise en cluster.

7. RapidMiner

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RapidMiner est une superbe plate-forme intégrée de science des données développée par la société du meme nom, RapidMiner, qui effectue l’analyse prédictive et d’autres analyses avancées telles que l’exploration de données, l’analyse de texte, l’apprentissage automatique et l’analyse visuelle, sans aucune programmation. Le RapidMiner peut s’intégrer à n’importe quel type de source de données. On recense parmi d’autres  Access, Excel, Microsoft SQL, les données Tera, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase. Cet outil est très puissant et peut générer des analyses basées sur des processus réels. paramètres de transformation des données de vie, c’est-à-dire que vous pouvez contrôler les formats et les ensembles de données pour une analyse prédictive.

8. KNIME

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En janvier 2004 une équipe d’ingénieurs en logiciels de l’Université de Constance développe KNIME. KNIME est un des outils d’analyse open source les plus utilisd au monde. C’est un outil de génération de rapports et d’analyse intégrée qui vous permettent d’analyser et de modéliser les données par programmation visuelle. Il intègre divers composants pour l’exploration de données et l’apprentissage automatique via son concept de pipeline modulaire.

9. QlikView

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Le QlikView possède de nombreuses fonctionnalités uniques, telles que la technologie brevetée et un traitement de données en mémoire, qui exécute le résultat très rapidement pour les utilisateurs finaux et stocke les données dans le rapport lui-même. L’association de données dans QlikView est automatiquement conservée et peut être compressée à près de 10% de sa taille d’origine. La relation entre les données est visualisée à l’aide de couleurs: une couleur spécifique est donnée aux données associées et une autre couleur aux données non associées. Open source.

10. Splunk

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Splunk est un outil d’analyse et de minage des données générées par ordinateur. Le Splunk extrait toutes les données des logs et offre un moyen rapide de les parcourir. Un utilisateur peut extraire toutes sortes de données et effectuer toute sorte d’operations statistiques intéressantes, puis les présenter sous différents formats.

12 meilleurs livres de Data Science

9 Meilleurs Livres de Data Science en 2019

Dans cet article, je vous propose une liste de livres qui vous permettront de développer vos compétences en Data Science. Les sujets traités vont de la programmation Python et R à l’apprentissage automatique en passant par les mathématiques et les statistiques.

Allons, donc, voir vos prochains livres de chevet !

1 – Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook

Python Data Science Handbook

Les tendances montrent que Python est toujours le langage principal de la Data Science et du Machine Learning.

Le livre Python Data Science Handbook est une excellente référence pour renforcer les compétences en Python.

On vous demandera souvent aux Data Scientists de travailler sur de nombreuses tâches, mais le nettoyage et la manipulation des données restent la tache qui prend la plus grande partie du temps.

Ce livre est une référence parfaite à garder sous la main pour les tâches fréquentes de manipulation de données principalement utilisant pandas.

Parmi les sujets traités dans ce livre:

  • Shell IPython
  • Numpy
  • Manipulation des données avec pandas
  • Visualisations de données avec Matplotlib
  • Machine Learning avec Scikit-Learn

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2 – Think Python

Think Python

Think Python

Si vous débutez avec Python, ce livre est fait pour vous.

Si vous avez un bon niveau en Python, ce livre est pour vous aussi.

Think Python traite toutes les bases de Python, des bases des structures et fonctions de données aux sujets plus avancés tels que les classes et l’héritage.

Dans ce livre, vous verrez en plus de la présentation des concepts clés, des cas d’études concrets. C’est un excellent moyen pour comprendre et assimiler de nouveaux concepts.

Parmi les sujets traités dans ce livre :

  • Les fonctions
  • Itération
  • Structures de données
  • Des dossiers
  • Des classes
  • Les méthodes
  • Héritage

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3 – R for Data Science

R for Data Science

R for Data Science

une bonne maîtrise de R vous permettra de vous “vendre” facilement auprès des employeurs. R est une compétence très recherchée.

R dispute avec Python la place du premier langage de programmation pour la Data Science.

Une étude récente menée par des Data Scientists a montré que 52,1% des Data Scientists répondants au sondage utilisent R, un peu moins de 52,6% utilisant Python.

Ce livre est parfait pour développer vos compétences en programmation statistique avec R.

Il couvre toutes les bases de R allant d’un niveau débutant aux sujet les plus avancés.

Ce livre est une excellente référence générale qui doit accompagner tout développeur R ou Data Scientist !

Les sujets abordés dans le livre :

  • Exploration
  • La programmation
  • La modélisation
  • La communication

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4 – Advanced R

Advanced R

Advanced R

Si vous voulez vraiment vous distinguer en tant qu’utilisateur R et impressionner les employeurs, Advanced R est une excellente ressource.

Il couvre tout, des fondations aux structures de données, à la programmation orientée objet et au débogage, à la programmation fonctionnelle et au code de performance.

Si vous avez une connaissance avancée de R et pouvez penser au code de niveau de production, vous vous rendrez immédiatement plus attrayant pour les employeurs potentiels.

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5 – Introduction to Statistical Learning

Introduction to Statistical Learning

Introduction to Statistical Learning


Ce livre est l’un des meilleurs livres d’introduction au Machine Learning.  l fournit des explications faciles pour comprendre des concepts de base et donne des exemples de code avec R.

Il couvre également les bases des modèles linéaires de manière approfondie.

Connaitre ces bases vous permettra de couvrir la major partie des problématiques ou questions posés pendant les entretiens d’embauche.

Les sujets abordés dans le livre :

  • Sélection de fonctionnalité
  • Régression polynomiale
  • Méthodes basées sur des arbres
  • Apprentissage supervisé
  • Apprentissage non supervisé

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6 – The Elements of Statistical Learning

The Elements of Statistical Learning

The Elements of Statistical Learning


Si vous souhaitez accélérer votre carrière dans le Machine Learning, vous devez bien maîtriser plus que les bases. Vous devez maîtriser les sujets avancés.

Ce livre est la ressource idéale pour amener vos compétences en Machine Learning à un niveau supérieur.

C’est l’un des livres les plus complets sur le Machine Learning.

Dans ce livre vous trouverez tout les concepts du Machine Learning, des méthodes linéaires aux réseaux de neurones, en passant par les forêts aléatoires.

C’est un peu plus mathématique que les autres livres, donc pour approfondir la compréhension des concepts c’est le TOP.

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7 – Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms


Si vous souhaitez bien comprendre les algorithmes de Machine Learning, ce livre est un excellent choix.

Il est divisé en sections de plus en plus complexes:

  • Bases
  • De la théorie aux algorithmes
  • Modèles de Machine Learning
  • Théorie avancée

C’est un excellent moyen d’acquérir une bonne compréhension des concepts de Machine Learning est de les implémenter.

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8 – Mining of Massive Datasets

Mining of Massive Datasets

Mining of Massive Datasets

Ce livre a été rédigé à partir de plusieurs cours de Stanford sur l’exploration de données à grande échelle.

Dans ce livre, on parle essentiellement de Data Mining.

Parmi les sujet abordés dans le livre :

  • Mapreduce
  • Exploitation de data stream
  • Systèmes de recommandation
  • Exploitation de graphiques de réseaux sociaux
  • Réduction de la dimensionnalité
  • Machine Learning à grande échelle

 

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9 – Think Stats

Think Stats

Think Stats



En tant que Data Scientist ou Data Analyst,  vous devez maîtriser les probabilités et les statistiques.

Les modèles de Machinea Learning sont basés sur des principes fondamentaux de la théorie des probabilités.

Donc, pendant vos entretiens d’embauche attendez vous a quelques questions sur les probabilités et les statistiques. 

Ce livre n’est pas destiné aux mathématiciens ou statisticiens, il utilise donc une approche pratique pour expliquer les concepts mathématiques.

Les sections sont courtes et faciles à lire, vous pourrez donc travailler rapidement à travers des exemples.

Ce livre aborde, entre autres, les sujets suivant :

  • Statistiques descriptives
  • Fonctions de distribution cumulatives
  • Distributions continues
  • Probabilités
  • Opération et distributions
  • Tests d’hypothèses
  • Estimation
  • Corrélation

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25 Questions-Réponses pour un Entretien Big Data

Entretien d’embauche Big Data : 25 Questions à préparer en 2019

Passer un entretien d’embauche en Big Data est, certes, une des étapes les plus stressantes dans une carrière. Il faut toujours montrer sa motivation, son dynamisme et surtout ses compétences techniques. C’est la raison pour laquelle j’ai décide d’écrire cet article afin de vous apporter les quelques questions qui sont souvent posés.

Ce sera bien évidement le premier article dans ce style mais certainement pas le dernier dans une longue séries.

Donc, sans plus tarder, allons voir ces questions-réponses !

Entretien Technique : Questions-Réponses  

Entretien d’embauche Big Data

Alors prêt pour l’entretien d’embauche ?


1. Qu’est ce que le terme «big data» signifie ?

Les Big Data traitent des ensembles de données volumineux, complexes et en constante augmentation qui ne peuvent pas être gérés et manipuler avec des logiciels et techniques classiques.

2. En quoi le Big Data est-il utile ?

Le Big Data permet aux entreprises de comprendre le comportement de leurs clients et les aide à tirer des conclusions à partir de grands ensembles de données collectées.

Cela les aide à prendre des décisions quant à leur offre de produit, tarification, distribution, etc.

3. Quel est le numéro de port pour NameNode?

Port 50070

4. Que fait la commande JPS?

On utilise la commande JPS pour tester si tous les daemons Hadoop fonctionnent correctement.

5. Comment démarrer tous les démons Hadoop ensemble ?

./sbin/start-all.sh


6. Caractéristiques de Hadoop.

  • Open source.
  • Convivial.
  • Évolutivité.
  • Localité de données.
  • Récupération de données.

7. Citez les cinq V du Big Data ?

les cinq V du Big data :

  • Le volume
  • La vitesse
  • La variété
  • La véracité
  • La valeur.

8. Citez les composants de HDFS ?

 Les 2 composants de HDFS sont:

  1. Name Node
  2. Data Node

9. Quel est le lien entre le Big Data et Hadoop?

Hadoop est un framework spécialisé dans les opérations Big Data.

10. Citez des outils de gestion de données utilisés avec les nœuds Edge ?

  • Oozie
  • Flume
  • Ambari
  • Hue

11. Les étapes pour déployer une solution Big Data ?

Les étapes du déploiement d’une solution Big Data :

  1. Ingestion de données
  2. Stockage de données
  3. Traitement de l’information

12. Dans combien de modes Hadoop peut-il être exécuté?

 Hadoop peut être exécuté selon 3 modes:

  1. le mode autonome
  2. le mode pseudo-distribué
  3. le mode entièrement distribué.

13. Citez les méthodes de base d’un réducteur

 Les 3 méthodes de base d’un réducteur sont :

  • installer()
  • réduire()
  • nettoyer()

14. La commande pour arrêter tous les deamons Hadoop ?

./sbin/stop-all.sh


15. Quel est le rôle de NameNode dans HDFS?

NameNode est responsable du traitement des informations de métadonnées pour les blocs de données dans HDFS.

16. Qu’est-ce que FSCK?

FSCK (File System Check) est une commande utilisée pour détecter les incohérences et les problèmes dans le fichier.

17. Quelles sont les applications en temps réel de Hadoop?

  • Gestion de contenu.
  • Agences financières.
  • Défense et cybersécurité.
  • Gestion des publications sur les médias sociaux.

18. Quelle est la fonction de HDFS?

 Le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) est l’unité de stockage par défaut de Hadoop. Il est utilisé pour stocker différents types de données dans un environnement distribué.

19. Qu’est-ce qu’un matériel standard?

Le matériel de base peut être défini comme les ressources matérielles de base requises pour exécuter la structure Apache Hadoop.

20. Citez des deamons utilisés pour tester la commande JPS.

  • NameNode
  • NodeManager
  • DataNode
  • Gestionnaire de ressources

21. Citez les formats de saisie les plus courants dans Hadoop?

  • Format de saisie de texte
  • Format d’entrée de la valeur clé
  • Format d’entrée du fichier de séquence

22. Donnez des exemples d’entreprises qui utilisent Hadoop.

  • Facebook
  • Netflix
  • Amazon
  • Twitter.

23. Quel est le mode par défaut pour Hadoop ?

 Le mode par défaut de Hadoop est le mode autonome. 

24. Quel est le rôle de Hadoop dans l’analyse de données volumineuses ?

Hadoop facilite l’analyse des données volumineuses car il fournit un stockage et aide à la collecte et au traitement des données.

25. Citez les composants de YARN

 Les principales composantes de YARN :

  • Gestionnaire de ressources
  • Node Manager

4 Compétences Essentielles pour Data Analyst

Les données constituent sans doute le principal avantage stratégique des entreprises d’aujourd’hui. Et, de manière compréhensible, les entreprises renforcent leur main-d’œuvre en matière de données et investissent dans le recrutement et le développement de postes clés tels que la data science et les analystes de données. Ces analystes doivent maîtriser la suite d’outils de données disponibles aujourd’hui.

Pour occuper ce poste, il faut maîtriser des domaines interdisciplinaires allant des statistiques aux compétences pratiques en informatique, à la théorie des couleurs et à la rédaction. Voici les quatre compétences essentielles dont vous avez besoin pour exceller en tant que Data Analyst.

1. Analyse de données

Au jour le jour, les analystes doivent interroger des ensembles de données, répondre à des questions et fournir une orientation basée sur des interprétations. En tant que tel, vous avez besoin d’une base solide de concepts mathématiques et statistiques. La synthèse et l’agrégation sont souvent nécessaires pour synthétiser et interpréter les données. Par exemple, utiliser la médiane et les quartiles opposés à la moyenne avec des données sensibles aux valeurs aberrantes peut aider à obtenir une image précise.

Les analystes maîtrisent également les techniques de test des données: du test A / B simpliste au développement de modèles qui correspondent et décrivent vos données, en passant par l’ANOVA et les tests d’hypothèses.

En plus de connaître les bonnes méthodes statistiques à appliquer, vous devez comprendre le lien qui existe entre les données et elles-mêmes. Les analystes doivent être à même de comprendre différentes structures de données et méthodes de stockage et de créer des ensembles de données robustes à l’aide de concepts tels que les clés primaires, les relations un à plusieurs, les dimensions et les faits.

2. SQL

SQL pour Data analyst

SQL

Pour exploiter véritablement les données, les Data Analysts doivent maîtriser le langage SQL. Généralement considéré comme le langage de programmation le plus populaire, SQL est la clé pour accéder aux données. La familiarité avec la manière de récupérer des données, de créer des jointures, de développer des procédures stockées, de créer des agrégations et de travailler avec des types de données vous permettra de mettre la main sur les données dont vous rêvez.

De plus, la capacité de décharger efficacement des calculs intensifs et de personnaliser la structure au niveau du modèle de données peut être essentielle pour créer des visualisations sophistiquées. L’analyste de données compétent maîtrisera suffisamment ces concepts pour s’associer à des ingénieurs et des architectes de données afin de faciliter la création de modèles de données personnalisés à des fins d’analyse.

3. Tableau Desktop

Tableau Desktop s’est positionné comme le principal outil utilisé par les analystes pour connecter, interagir et visualiser des données. Il est capable d’accéder aux données d’un large éventail de sources de données, de manipuler et de combiner facilement plusieurs ensembles de données et de créer rapidement un contenu analytique conçu pour une consommation de masse. Son interface réactive et son approche par drag and drop vous permettent de rester dans le flux de l’analyse. Tableau Desktop est la clé de chaque phase d’analyse: exploration, conservation, présentation et communication des données.

Les analystes doivent savoir comment créer efficacement différentes vues ou visualisations et comment optimiser les fonctionnalités intégrées de Tableau Desktop. Des analystes hautement qualifiés ont mis de côté le menu «show me» pour créer un contenu sur mesure visant directement des questions commerciales complexes.

Dans le monde de l’analyse en libre-service, vous devez maîtriser l’ajout d’interactivité et l’utilisation d’actions et de jeux pour aider les utilisateurs finaux à analyser en profondeur leurs questions brûlantes.

4. Visualisation des données

La communication de vos connaissances et de vos conclusions à partir de données permet de limiter les autres compétences que vous avez acquises et constitue peut-être l’élément le plus critique. Il est important que chaque analyste se concentre sur la manière dont ses conclusions sont communiquées. Cela signifie:

  • Utilisation efficace des types de graphique basés sur l’analyse.
  • Comprendre les attributs pré-attentifs comme la taille et la position.
  • Simplifier les solutions qui maximisent la connaissance et la compréhension.

Ces piliers de visualisation de données constituent le pont nécessaire pour permettre à d’autres d’extraire des résultats importants de votre travail. Les meilleurs analystes d’aujourd’hui connaissent le bon tableau pour répondre aux questions commerciales les plus courantes et sont suffisamment compétents pour adapter les meilleures pratiques à leur public. Les concepts en couleur et la manière de les appliquer aux données catégoriques par rapport aux données numériques, la mise en page et l’accompagnement de texte seront des priorités absolues pour affiner et simplifier en permanence votre approche.

Machine Learning: quels avantages pour votre entreprise?

Machine Learning: quels avantages pour votre entreprise?

Avez-vous déjà regardé une video recommandée sur YouTube ? Avez-vous déjà remarqué l’efficacité du correcteur automatique de votre smartphone ? Si tel est le cas, vous avez bénéficié d’une ou plusieurs application du Machine Learning.

Depuis quelques années, les entreprises explorent les possibilités de développements que peut offrir le Machine Learning. Dans cet article, je vais vous lister les avantages concurrentiels que peut vous apporter l’apprentissage automatique. 

Qu’est-ce que le Machine Learning?

Avant de voir tous les avantages que peut vous apporter le Machine Learning, on commence par le définir.

En pratique, le Machine Learning consiste à comprendre des données et des statistiques. Autrement dit, c’est un processus où des algorithmes informatiques trouvent des modèles dans les données, puis prédisent les résultats probables.

C’est, par exemple, le cas quand vous recevez un mail; votre fournisseur de messagerie électronique va analyser les mots figurant dans l’objet du mail, les liens, etc. Suite à cette analyse, il classifiera le mail soit en spam ou en mail légitime.

Dans certain cas, les algorithmes de votre fournisseur de messagerie va se tromper mais ce qui rend le machine learning vraiment utile, c’est que l’algorithme peut «apprendre» et adapter ses résultats en fonction de nouvelles informations. Cela signifie que lorsque les spammeurs changent de tactique, la machine détecte rapidement les nouveaux modèles et identifie à nouveau correctement les messages douteux comme étant du SPAM.

Comment les entreprises utilisent le Machine Learning

La surveillance des e-mails n’est qu’un petit exemple parmi tant d’autres. Le machine learning est partout.

Machine Learning : Risque de Fraude

Machine Learning : Risque de Fraude

  1. Lorsque vous utilisez Google Traduction, un algorithme traduit ce texte en un autre texte exploitable.
  2. PayPal utilise des modèles différents d’apprentissage automatique pour déterminer et prévoir les cas de fraude.
  3. Facebook l’utilise pour analyser les photos et détecter les visages, puis suggérer aux utilisateurs de marquer les personnes que l’algorithme trouve dans l’image.

Cependant, l’apprentissage automatique va bien au-delà des exemples que je viens de citer.

Il peut être utilisé pour prédire le trafic de transport, les maladies, les cours des actifs financiers, les pannes matérielles, etc.

Les défis du Machine Learning

Tous les usages du Machine Learning sont très passionnants  et interessants. Cependant, la mise en place de l’apprentissage automatique dans toute organisation pose des défis.

  1. La première consiste à comprendre le problème et déterminer quel type d’algorithme utiliser pour résoudre ce problème. Par exemple, un algorithme de classification peut être utilisé pour classer un client de restaurant comme étant plus susceptible de prendre un menu complet ou juste un plat, mais il ne peut pas être utilisé pour prédire l’impact des hausses de prix sur les ventes.
  2. Le deuxième étant le risque de «surapprentissage» des données, qui consiste à former le système pour comprendre un ensemble de données jusqu’au point ou il perd toute capacité de généraliser, d’apprendre et de faire des prévisions en se basant sur de nouvelles données. 

Votre entreprise doit-elle adopter le Machine Learning ?

Une fois correctement mis en place, le Machine Learning peut vous aider à résoudre d’énormes problèmes dans votre entreprise. Aussi, il pourra vous aider à prévoir le comportement des clients et prospect afin de développer votre activité.

Donc, si vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique pour analyser  les données et faire des prédictions qui aideront votre entreprise à se développer, pourquoi ne pas le faire ?

Pour créer un bon système de Machine Learning, vous avez besoin de :

  1. Une compréhension du Machine Learning.
  2. Connaissance des différents algorithmes disponibles et des types de problèmes qu’ils peuvent résoudre.
  3. Données (de différentes sources; internes et externes)
  4. La patience

Et n’oubliez surtout pas de vous assurez que votre entreprise suit les grandes tendances technologiques.

data scientist vs analyst

Data scientist vs Data analyst

Vous possédez un état d’esprit mathématique et aimez le déchiffrer de données afin raconter une histoire. Vous pensez faire carrière en tant qu’analyste de données ou scientifique des données. Après tout, ce sont deux des emplois à la mode dans l’univers de la technologie. De plus ces deux jobs ont l’avantage d’être plutôt bien payés. Harvard Business Review a même attribué à «Data Scientist» le titre de «travail le plus sexy du XXIe siècle».

Les emplois en science des données et analytique sont en forte demande.

Selon Forbes, «d’ici à 2020, le nombre d’annonces d’emplois dans Data Science and Analytics devrait augmenter de près de 364 000, pour atteindre environ 2 720 000». Ce ne sont pas les postes les plus faciles à pourvoir. Forbes ajoute que les emplois dans ce domaine “restent ouverts 45 jours en moyenne, soit cinq jours de plus que la moyenne du marché”.

Même les personnes qui possèdent des connaissances de base en science des données ont confondu les rôles de data scientist et data analyst. Quelle est la différence entre un scientifique et un analyste? Les deux fonctionnent avec des données, mais la principale différence est ce qu’ils font avec ces données.

Les analystes de données examinent les données et cherchent à identifier les tendances. Quelles histoires ces chiffres racontent-ils? Quelles décisions d’affaires peuvent être prises sur la base de ces informations? Ils peuvent également créer des représentations visuelles, telles que des tableaux et des graphiques, pour mieux mettre en valeur ce que les données révèlent.

Les scientifiques de données sont des professionnels de l’interprétation des données

Mais ils ont également tendance à avoir une expertise en matière de codage et de modélisation mathématique. La plupart des scientifiques de données sont titulaires d’un diplôme d’études supérieures et bon nombre sont passés d’analyste de données à scientifique de données. Ils peuvent faire le travail d’un analyste de données, mais sont aussi capable de créer des algos en apprentissage machine, compétents en programmation avancée et peuvent créer de nouveaux processus de modélisation de données. Ils peuvent utiliser des algorithmes, des modèles prédictifs, etc.

 

Maintenant que nous avons identifié les principales différences entre un analyste de données et un informaticien, approfondissons un peu la question.

Data Scientist vs. Data Analyst: ce qu’ils font
Que fait un analyste de données?

Les analystes de données examinent les données et proposent des rapports et des visualisations pour rendre intelligible les informations implicites contenues dans les données. Quand une personne aide à comprendre des requêtes spécifiques avec des graphiques, il remplit le rôle d’analyste de données. À certains égards, vous pouvez les considérer comme des scientifiques débutants en informatique, ou comme la première étape vers un emploi dans le domaine de la science des données.

Que fait un scientifique de données?

À la base, le travail d’un scientifique de données consiste à collecter et à analyser des données, à collecter des informations exploitables et à les partager avec leur entreprise.

Une fois les données épurées, une partie cruciale est l’analyse exploratoire des données, qui combine la visualisation et le sens des données. Le data scientist trouvera des modèles, construira des modèles et des algorithmes, certains dans le but de comprendre l’utilisation du produit et son état de santé général, et d’autres comme prototypes qui seront finalement intégrés au produit. Il peut concevoir des expériences et elle joue un rôle essentiel dans la prise de décision basée sur des données. Il communiquera avec les membres de l’équipe, les ingénieurs et les dirigeants.

Ainsi, non seulement les scientifiques doivent-ils savoir comment collecter et nettoyer les données, mais aussi comment construire des algorithmes, trouver des modèles, concevoir des expériences et partager les résultats des données avec les membres de l’équipe dans un format facile à digérer.

 

Data Scientist vs. Data Analyst: rôle requis
Quelles sont les exigences pour un analyste de données?

À la base, la plupart ont besoin de:

Diplôme en mathématiques, en statistique ou en administration des affaires, avec une spécialisation en analyse
Expérience de travail avec des langages tels que SQL / CQL, R, Python
Une forte combinaison de compétences analytiques, de curiosité intellectuelle et de sens des rapports
Une solide compréhension des techniques d’exploration de données, des technologies émergentes (MapReduce, Spark, des cadres de données à grande échelle, de l’apprentissage automatique, des réseaux de neurones) et une approche proactive, avec une capacité de gérer plusieurs priorités simultanément
Familiarité avec la méthodologie de développement agile
Installation exceptionnelle avec Excel et Office
Solides compétences en communication écrite et verbale

 

Quels sont les rôles requis pour un scientifique de données?

Le diagramme de Venn des scientifiques de données

The data scientist venn diagram

Source | Stack Exchange

Nous avons mentionné que la plupart des scientifiques de données possédent un diplôme supérieur. En fait, c’est près de 90%! KDnuggets, une ressource de l’industrie, a révélé que 88% des scientifiques de l’informatique possédaient une maîtrise et 46% un doctorat. Les diplômes les plus fréquents sont en mathématiques et statistiques (32%), suivis de l’informatique (19%) et de l’ingénierie (16%).

Les scientifiques des données sont assez dissemblables des analystes de données. Les data scientist sont beaucoup plus techniques statistiques. Ils ont en general plus de connaissances en informatique. De plus les entreprises préfèrent recruter des personnes avec des diplômes supérieurs.

Le necessaire

Maîtrise ou doctorat en statistique, en mathématiques ou en informatique
Expérience de l’utilisation de langages statistiques tels que R, Python, SQL, etc.
Expérience des techniques d’exploration statistique et de données, y compris régression linéaire et régression linéaire généralisée, forêt aléatoire, boosting, arbres, fouille de texte, analyse de réseau social
Expertise de travail avec et de création d’architectures de données

5-7 ans d’expérience de la manipulation d’ensembles de données et de la création de modèles statistiques
Expérience dans l’utilisation de services Web: Redshift, S3, Spark, DigitalOcean, etc.
Expertise de l’analyse de données provenant de fournisseurs tiers, notamment Google Analytics, Site Catalyst, Coremetrics, AdWords, Crimson Hexagon, Facebook Insights, etc.
Expérience avec des outils informatiques / de données distribués: Map / Reduce, Hadoop, Hive, Spark, Gurobi, MySQL, etc.
Expérience de la visualisation / présentation de données pour des intervenants utilisant: Periscope, Business Objects, D3, ggplot, etc.

En plus de comprendre les données, un scientifique doit être à l’aise pour présenter ses conclusions aux parties prenantes de l’entreprise. Trouver une personne compétente en mathématiques et en codage, qui est également habile à présenter et à expliquer leurs découvertes en termes simples, n’est pas une tâche facile. C’est pourquoi le «data scientist» est un poste aussi lucratif.

 

Data Scientist vs. Data Analyst: combien gagnent-ils?


Combien gagne un analyste de données?

Selon une étude récente réalisée par PWC, il y aura 2,7 millions d’offres d’emplois pour les postes d’analyste de données et de science des données d’ici 2020. L’étude poursuit en affirmant que les candidats doivent avoir la forme compétences techniques, mais aussi «compétences générales telles que la communication, la créativité et le travail d’équipe».

Trouver une personne qui possède le mélange idéal d’habiletés cerveau droit et cerveau gauche n’est pas une tâche facile. C’est l’une des raisons pour lesquelles les analystes de données sont bien payés. Selon les sources et les pays, le salaire moyen d’un analyste de données est de 70 000 euros. Les salaires des analystes de données peuvent varier selon les domaines (banques, santé, …).

Combien gagne un Data Scientist?

Selon les pays et le domaine, le salaire annuel moyen d’un data scientist experimenté est de 100 000 euros.

Devenir un informaticien n’est pas facile, mais la demande en compétences en informatique continue de croître. Selon le rapport sur la main-d’œuvre d’août 2018 de LinkedIn, «les pénuries de compétences en sciences de l’information sont présentes dans presque toutes les grandes villes américaines.»

CONCLUSION

Un scientifique de données fait, mais pas un analyste de données.
Data analyst vs. data scientist: que font-ils réellement?
Un scientifique de données travaille à des programmes, à la codification, etc., ainsi qu’à une analyse des nombres, tandis qu’un analyste de données est plus susceptible de se limiter à un numéro.
Data analyst vs. data scientist: quel est le salaire moyen le plus élevé?
Un scientifique de données a un salaire moyen plus élevé.

 

Si vous êtes au début de votre carrière et que vous aimez les chiffres, mais que vous devez encore affiner vos compétences en modélisation et en codage de données, vous serez alors plus apte à occuper un poste d’analyste de données. Vous pouvez considérer un analyste de données comme un tremplin pour devenir un informaticien, si tel est votre objectif final.

Les deux domaines sont en croissance et lucratifs, et vous ne pouvez pas vous tromper.

 

Data analyst

Quel est le role d’un data analyst ?

Vous avez très certainement vu des offres pour un poste de «data analyst», ou analyste de données  récemment. L’idée de travailler avec les données et la technologie a éveille votre curiosité, mais quel est le rôle d’un analyste de données et quelles sont ses responsabilités?

Pour bâtir votre carrière, vous aurez besoin de toutes les informations nécessaires afin de vous engager ou non dans cette voie d’analyste de données. Nous avons effectué des recherches pour découvrir ce que les data analysts font réellement toute la journée.

À quoi ressemble une journée type pour un analyste de données?

 

Au quotidien, un analyste de données récupère et collecte des données. Il les organise et les exploite pour extraire des informations non triviales a priori. Dans quasiment tous les domaines, les entreprises embauchent des data analysts. Les informations que les analystes de données apportent à une entreprise leur sont très souvent utile. Elles souhaitent en savoir plus sur les besoins de leurs consommateurs ou de leurs utilisateurs finaux afin de mieux les comprendre.

 

Quel que soit le domaine d’activité dans lequel ils opèrent, les analystes de données consacrent une partie de leur temps à développer des systèmes de collecte de données et de compilation de leurs résultats dans des rapports susceptibles d’améliorer leur entreprise.

 

Dans ce rôle d’analyste de données, vous serez impliqué dans toutes les étapes du traitement des données, de la configuration d’un système d’analyse jusqu’à la fourniture d’informations sur la base des données que vous récoltez.

Quelles sont les tâches courantes des analystes de données?

  1. Rédaction de rapports

L’analyste rédige des rapports qui donnent aux responsables, ou toute personne concernée par l’étude des informations sur les nouvelles tendances à venir, ainsi que sur les secteurs sur lesquels l’entreprise pourrait devoir progresser.

 

Produire un rapport n’est pas une tache aisé. Un bon analyste de données doit comprendre comment inventer des histoires à partir de données. Pour rester valables, les rapports, les réponses et les informations fournies par l’analyse des données doivent être compris par le prochain décideur, qui souvent n’est pas un analyste.

  1. Schéma de repérage

Afin de produire ces rapports significatifs, un analyste de données doit d’abord être capable de voir des tendances importantes dans les données

La génération de rapports par incréments réguliers, hebdomadaires, mensuels ou trimestriels, est importante car elle aide un analyste à identifier des tendances significatives.

  1. La collaboration intra-services

En voyant le mot analyste, on pourrait penser à quelqu’un qui travaille en dehors du reste de l’entreprise. L’énorme diversité de tâches de l’analyste de données implique que vous collaborerez au sein de nombreux autres services de votre entreprise.

Votre succès dépendra de votre habilité à coexister avec les personnes pour lesquelles vous collectez les questions de recherche, les collègues avec lesquels vous collaborez pour exécuter le travail et les personnes à qui vous présentez la présentation finale.

  1. Collecte de données et implémentation d’une infrastructure

La partie le plus technique du travail d’un analyste est la récolte des données elle-même. Cela implique souvent de collaborer avec les développeurs Web pour optimiser cette récolte.

La rationalisation de cette collecte de données est primordiale pour les analystes de données. Développer des méthodes automatisées et réutilisables pour l’extraction de données est l’une de leurs tâches les plus importantes. Les analystes ont quelques logiciels et outils pour les aider à atteindre cet objectif.

 

Quels sont les outils utilisés par analystes de données?

Les analystes de données se servent de divers outils pour récolter et donner un sens à leurs données. Il existe des outils spécialisés pour collecter efficacement les données des médias sociaux, des sites d’information et des magazines, ainsi que des outils pour trier et catégoriser les données afin de les visualiser pour des rapports et des présentations.

Voici quelques outils fondamentaux qu’un analyste de données: doit connaitre

  • Google AdWords
  • Tableau
  • Google Analytics
  • SQL
  • Exceller

   

Quel est l’objectif principal d’un analyste de données?

Toutes ces tâches ont pour objectif principal d’analyser les données. En analysant les données, l’analyste a pour but de faire progresser ses clients sur la base de leurs objectifs stratégiques.

Les données récoltés sans études préalables ne valent rien. Le véritable travail d’un analyste de données est de créer une valeur ajoutée à l’entreprise pour laquelle il travail. En rendant les données intelligentes et faciles à interpréter, il crée une valeur ajoutée pour ses clients pour les aider à prendre des décisions éclairées concernant leur entreprise.

Une carrière en analyse de données est-elle dans votre avenir?

Maintenant que vous connaissez le travail d’équipe, les compétences techniques et les stratégies qui entrent dans cette profession en devenir, vous envisagez peut-être une carrière en analyse de données.

Vous pouvez retrouver notre description des data engineer en cliquant ici.

Les Meilleurs Certifications Big Data en 2019

De nos jours le Big Data est indispensable pour les grandes entreprises qui souhaitent créer de la valeur à partir des données. Ces entreprises ne savent pas toujours comment exploiter ces données. C’est la raison pour laquelle ils ont besoin de professionnels de la data hautement qualifiés. Pour prouver ses compétences et convaincre votre futur employeur, je vous conseille de passer une certification. Dans cette article, je vous fourni la liste des meilleurs Certification Big Data.

Certifications Big Data par Cloudera

Cloudera propose des certifications big data

Cloudera, entreprise spécialisé dans les technologies Big Data

Cloudera est la première entreprise au monde à basé son business autour de Hadoop. Elle propose via son site web un certain nombre de certifications.

1 – CCP Data Engineer Certification

La première certification vous permettra de prouver que vous avez les compétences pour ingérer, transformer, stocker et analyser des données dans l’environnement CDH de Cloudera.

Cloudera recommande de suivre la formation de développeur Cloudera pour Apache Spark et Hadoop (Cloudera Developer Training for Apache Spark and Hadoop) comme préparation à l’examen. La formation est disponible en ligne en tant que formation à la demande et en personne dans des cours donnés partout dans le monde.

  • Coût de la certification : 400 $
  • Coût de la formation en ligne : 2 235 $
  • Coût de la formation en personne: 1 395 $

2 – CCA Data Analyst Certification

Cette certification s’adresse aux développeurs SQL, aux Data Analysts, aux développeurs, aux architectes système et aux administrateurs de bases de données qui doivent démontrer les compétences de base requises pour générer et générer des rapports dans l’environnement CDH de Cloudera. L’examen dure 120 minutes et coûte 295 $.

Vous pouvez vous préparer à l’examen de certification en suivant la formation Data Analyst Training. La formation est disponible en ligne en tant que formation à la demande et en personne.

  • Coût de la certification : 295 $
  • Coût de la formation à la demande: 2 235 $
  • Coût de la formation en personne: 1 395 $ 

3 – CCA Administrator Certification

Cette certification vous permettra de prouver vos compétences en matière d’administration de systèmes et de cluster pour le déploiement de Cloudera dans l’entreprise. L’examen dure 120 minutes et coûte 295 $. Vous pouvez vous préparer à l’examen de certification en suivant la formation Cloudera Administrator Training for Apache Hadoop, une formation de quatre jours qui vous enseigne les compétences techniques dont vous avez besoin pour gérer et faire évoluer un cluster Hadoop dans un environnement de développement ou de production. La formation est disponible en ligne en tant que formation à la demande et en personne dans des cours donnés partout dans le monde.

  • Coût de la certification : 295 $
  • Coût de la formation à la demande: 2 235 $
  • Coût de la formation en personne: 1 395 $ 

Certifications Big Data par IBM

IBM propose des certifications big data

IBM, grande entreprise dans l’informatique

IBM est un acteur majeur dans le domaine de l’informatique depuis des années et offre par conséquent des dizaines de certifications.

En particulier, IBM propose des certifications dans le domaine du Big Data. 

IBM Big Data Architect Certification

Grace a cette certification, vous pouvez démontrer vos compétence en tant qu’architecte Big Data. Ici, on teste vos connaissances (approfondies) des technologies Big Data et la relation qui existe entre ces technologies ainsi que la manière dont elles peuvent être intégrées pour résoudre les problèmes de l’entreprise Big Data. L’examen dure 75 minutes, mais aucun coût n’est indiqué.

IBM Big Data Engineer Certification

Un ingénieur Big Data travaille directement avec un architecte Big Data et des développeurs pour transformer la vision et le schéma directeur de l’architecte en réalité. L’ingénieur Big Data doit donc posséder un niveau de connaissances techniques et d’expérience approfondi sur une vaste gamme de produits et de technologies. Cette certification vos permettra de mettre en avant ces compétences. L’examen dure 75 minutes, mais aucun coût n’est indiqué.

Certifications Big Data par SAS

SAS propose des certifications big data

Logo SAS

SAS est un éditeur de logiciels spécialisés dans l’analyse des données. Il propose un grand nombre de certifications, ici on va se concentrer sur les deux certifications suivantes : 

Big Data Professional Using SAS 9 Certification

Cette certification est destinée aux professionnels qui souhaitent valider leur capacité à utiliser des outils de gestion de données open source et SAS pour l’analyse statistique. Cette certification nécessite deux examens:

  1. SAS Big Data Preparation, Statistics, and Visual Exploration 
  2. SAS Big Data Programming and Loading.

La préparation aux certifications est disponible via SAS et administrée par Pearson VUE. Le site Web de SAS propose également des exemples de questions et d’examens pratiques.

  • Coût : 180 $ chacun

Advanced Analytics Professional Using SAS 9 Certification

Cette certification est destinée aux professionnels qui ont besoin d’être capables d’analyser le Big Data avec diverses techniques et outils d’analyse statistique et de modélisation prédictive. Cette certification nécessite la réussite de trois examens: 

  1. Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 7, 13, or 14
  2.  SAS Advanced Predictive Modeling 
  3. SAS Text Analytics, Time Series, Experimentation, and Optimization

Comme la précédente certification, la préparation est assurée par Pearson VUE.

Coût : 180 $ chacun

Certifications Big Data par MapR

mapR propose des certifications big data

MapR

MapR est une autre entreprise proposons des certifications Big Data. Les certifications MapR couvrent presque tous les métiers du Big Data, notamment ceux d’administrateur de cluster, de développeur, de développeur HBase, de développeur Spark et d’analyste de données.

MapR Hadoop Developer Certification 

Cette première certification mesure les connaissances techniques, les compétences et les capacités requises pour concevoir et développer des programmes MapReduce en Java.

L’examen couvre la rédaction de programmes MapReduce, l’utilisation de l’API MapReduce, ainsi que la gestion et le test des programmes et des flux de travaux MapReduce. L’examen dure 2 heures. Pour vous préparer à l’examen, MapR vous recommande de suivre certains cours de MapR Academy, ainsi que de consulter des didacticiels et des documents de référence disponibles en ligne.

  • Coût de la certification Big Data: 250 $

MapR Spark Developer Certification

Cette certification est conçue pour les ingénieurs et les développeurs qui préparent et traitent de grandes quantités de données à l’aide de Spark. L’examen teste votre capacité à utiliser Spark dans un environnement de production. L’examen dure 2 heures. 

  • Coût : 250 $

MapR Data Analyst Certification

La certification MapR Data Analyst est conçue pour les analystes de données utilisant Hive, Pig et Drill pour effectuer des ETL, manipuler des données, créer des tables, concevoir et exécuter des requêtes et résoudre des problèmes lors de l’analyse des données. L’examen dure 2 heures. 

Coût : 250 $

Certifications Big Data par Hortonworks

Hortonworks specialise en big data

Hortonworks

Hortonworks est une entreprise concurrente à Cloudera, elle développe des logiciels Big Data qui développe et prend en charge Apache Hadoop pour le traitement distribué de grands ensembles de données sur des clusters d’ordinateurs. Hortonworks propose diverses certifications Big Data :

The Hortonworks Certified Associates (HCA) Certification

Pour ceux qui débutent dans le Big Data, la certification HCA constitue un point d’entrée parce qu’elle permets d’acquérir les compétences de base nécessaires pour se lancer.

Après l’obtention de cette certification, vous serez en mesure de comprendre les technologies et de reconnaître les cas d’utilisation des frameworks de la plateforme Hortonworks (HDP). 

  • Coût de la certification certification Big Data: 100 $

The HDP Apache Spark Developer Certification 

Cette certification est destinée aux développeurs chargés de développer des applications Spark Core et Spark SQL sous Scala ou Python. Comme pour les certifications mentionnées ci-dessus, Hortonworks n’offre pas de formation spécifique à cet examen, mais répertorie plutôt une gamme de cours sur son site Web. 

  • Coût de la certification Big Data: 250 $

The HDP Certified Developer Big Data Hadoop Certification

La certification HDPCD Big Data Hadoop est destinée aux développeurs Hadoop qui maîtrisent déjà bien Pig, Hive, Sqoop et Flume. 

  • Coût de la certification Big Data: 250 $
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