Nos formations en Big Data & Data Science

Une formation en Big Data permet d’acquérir les compétences pour exercer les métiers du Big Data : Data Analyst, Data Scientist, ou encore Data Engineer. Découvrez pourquoi et comment devenir un professionnel de la Data Science.

Grâce aux smartphones, réseaux sociaux, objets connectés, boutiques de e-commerce, les entreprises ont à disposition d’immenses volumes de données. C’est le Big Data.

En analysant ces données, il est possible de dégager des insights : des informations exploitables pour prendre de meilleures décisions, comprendre la demande des consommateurs ou identifier les forces et faiblesses de l’entreprise. C’est la Data Science.

La science des données et l’analyse Big Data offrent de nombreux avantages aux entreprises. Toutefois, elle requiert l’expertise technique de professionnels comme le Data Scientist, le Data Analyst ou le Data Engineers. Pour exercer ces métiers, une formation Big Data est nécessaire.  

Il existe de nombreuses bonnes raisons de suivre une formation en Big Data. Tout d’abord, la demande est extrêmement forte. Les entreprises de tous les secteurs recherchent des professionnels qualifiés, afin d’exploiter les données entreposées sur leurs systèmes. Le nombre de postes à pourvoir ne cesse d’augmenter, et cette tendance va se poursuivre dans les années à venir.

L’analyse de données constitue actuellement un dixième du marché global de l’informatique, mais en représentera bientôt un tiers. Pour beaucoup d’organisations, il s’agit désormais d’une priorité absolue. Et ceci concerne toutes les industries, puisque le Big Data est utilisé dans tous les secteurs : finance, fabrication, communication, logistique, santé, commerce de détail…

Déjà aujourd’hui, la demande en spécialistes dépasse largement l’offre de profils qualifiés sur le marché. Et ce phénomène ne fera que s’accentuer dans le futur, avec l’adoption massive de la Data Science et l’explosion du volume de données non structurées telles que les images, les sons ou les vidéos.

En toute logique, face à cette forte demande, les salaires proposés sont très attractifs. Les géants de la technologie comme Google, Amazon ou Facebook rémunèrent allègrement leurs Data Scientist, mais les entreprises de moindre envergure cherchent elles aussi à s’entourer d’experts en Big Data par tous les moyens. En France, un Data Scientist touche en moyenne 50 000 euros par an. 

Une formation en Big Data doit vous permettre d’acquérir plusieurs compétences indispensables pour travailler dans le domaine de la Data Science. Vous devez notamment apprendre à manier les langages de programmation Python, Java et C++.

Il est impératif de manier les principaux outils de Big Data comme Apache Hadoop, Apache Spark ou Hive. Les techniques de Data Mining, Data Visualization et Machine Learning font également partie de l’arsenal de l’expert en Data Science. Les bases de données SQL et NoSQL, et les différentes structures de données ne doivent avoir aucun secret à vos yeux. 

Quels sont les débouchés d’une formation Big Data ? Un tel parcours permet d’accéder aux différents métiers de la Data Science.

Le data analyst est responsable d’analyser les données, et de créer de systèmes automatisés pour récupérer des informations dans une base de données et compiler des rapports ou des visualisations.

Le data scientist va encore plus loin en utilisant le Machine Learning pour des analyses de données plus approfondies et automatisées.

Le data engineer a pour rôle de fournir les données aux analystes et aux scientifiques. Il crée des  » tuyaux  » permettant d’acheminer les données en provenance de différentes sources vers les Data Warehouses et autres plateformes, et se charge aussi de préparer les données et de les transformer dans un format adapté à l’analyse.

Parmi les autres métiers du Big Data, on peut citer l’architecte, l’ingénieur Big Data, l’analyste métier ou encore le Machine Learning Engineer. Suivre une formation en Big Data offre donc de nombreuses opportunités de carrière.

Un tel parcours permet d’accéder aux différents métiers de la Data Science.

• Le Data Analyst analyse les données, crée des systèmes automatisés pour récupérer des informations dans une base de données et compile des rapports ou des visualisations.
• Le Data Scientist utilise le Machine Learning et le Deep Learning pour des analyses de données plus approfondies et automatisées.
• Le Data Engineer a pour rôle de fournir les données aux analystes et aux scientifiques. Il crée des  » tuyaux  » permettant d’acheminer les données en provenance de différentes sources vers les Data Warehouses et autres plateformes, et se charge aussi de préparer les données et de les transformer dans un format adapté à l’analyse.

Parmi les autres métiers du Big Data, on peut citer l’architecte, l’ingénieur Big Data, l’analyste métier ou encore le Machine Learning Engineer. Suivre une formation en Big Data offre donc de nombreuses opportunités de carrière.

Pour suivre une formation en Big Data, vous pouvez choisir DataScientest. Nos différents parcours vous permettent d’acquérir les capacités requises pour les métiers de la Data Science : Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer…

Ces formations professionnalisantes sont conçues par des experts pour répondre aux besoins concrets des entreprises, et 93% de nos alumnis ont trouvé un emploi au maximum 6 mois après leur formation.

Tous nos parcours adoptent une approche Blended Learning et peuvent être effectués en BootCamp ou en Formation Continue. Elles peuvent être financées à l’aide du Compte Personnel de Formation, ou par Pôle Emploi via l’AIF. Découvrez nos formations en Big Data !

Beaucoup se demandent si le Big Data aura une fin un jour ou s’il a atteint son apogée. Ce qui est clair actuellement est que la quantité de données croît chaque année et qu’il ne faut pas ignorer les tendances pour mieux s’y préparer.

• Prolifération des données :Le nombre croissant d’individus utilisant principalement Internet montre qu’il existe plus d’opportunités que jamais de créer et de collecter des données. D’ici 2022, ces données qui méritent d’être analysées devraient doubler.

  En permettant à l’organisation de prendre des décisions basées sur les données à grande vitesse, l’informatique deviendra bientôt le « héros » des données qui contribuera à façonner l’avenir des entreprises.

• Augmentation de l’analyse des données : Les appareils interconnectés devraient atteindre 31 milliards en 2023. De plus en plus d’entreprises commencent à explorer et à exploiter leurs avantages pour atteindre divers objectifs commerciaux.

  Les mégadonnées sont inestimables pour les spécialistes du marketing et l’IoT leur ajoute une valeur supplémentaire. Outre un meilleur ciblage et une meilleure personnalisation des messages marketing, les entreprises pourront créer des produits plus utiles pour leurs clients grâce aux experts du Big Data. Cela les aidera à libérer le potentiel réel de certaines de ces nouvelles technologies comme l’IoT, la Machine Learning et l’Intelligence Artificielle.

• Accent accru sur l’analyse de données basée sur le Cloud : 
  Aujourd’hui, les entreprises déplacent en masse leurs projets de Big Data vers le Cloud. Le déplacement des données vers le Cloud intensifie l’adoption des dernières fonctionnalités pour transformer les données en action. Il permet également de réduire les coûts de maintenance et d’exploitation en cours. Il faut ainsi s’attendre à ce qu’il y ait plus de données sur le Cloud à l’avenir.
• Plus de demande pour le Big Data et les compétences analytiques: De plus en plus d’entreprises adoptent Hadoop et d’autres plateformes utilisées pour stocker et traiter d’importantes quantités de données, ce qui introduira rapidement de nouvelles solutions innovantes. Pour cela, elles embaucheront plus d’experts en analyse de données volumineuses pour fournir un meilleur service à leurs clients et conserver leur avantage concurrentiel.