Devenir Ingénieur big data

Le big data est la production de données massives pour des fins personnelles ou professionnelles. Les structures ont de plus en plus besoin des professionnels dans ce métier pour traiter et valoriser leurs informations. Par ailleurs, un ingénieur big data à besoin d’un certain nombre de compétences pour mieux se valoriser sur le marché de l’emploi. Voici un article qui présente tout ce qu’il faut savoir pour devenir expert big data.

Quelles sont les formations à suivre pour devenir expert big data ?

La meilleure façon de développer les compétences nécessaires pour devenir ingénieur big data est de suivre une bonne formation master spécialisé. L’objectif est de mettre à vos dispositions les outils nécessaires pour apprendre le métier et devenir un ingénieur big data incontournable.

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L’aspect à prendre en compte lors du choix de son établissement de formation est donc la disponibilité des équipements de base. Voici quelques formations qui feront de vous un expert big data.

Master en big data

Un master spécialisé big data suffit largement pour entrer dans le métier. Il vous garantit les compétences nécessaires pour la gestion de données massive. Le but de ce diplôme est de fournir aux différents apprenants des compétences pour mieux exploiter les données sur Hadoop.

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Master en Machine Learning & Big data

Un ingénieur big data doit être polyvalent. Cela lui permettra de mieux valoriser ses compétences sur le marché de l’emploi. De ce fait, il peut prendre part à une formation de niveau master qui garantit des compétences en Machine Learning et le big data. Toutes les écoles supérieures en France proposent ces offres de formation.

Quelles sont les missions d’un ingénieur big data ?

Les rôles attribués aux ingénieurs big data au sein des structures varient en fonction des besoins de l’employeur. Voici quelques missions de ces experts de données.

Réaliser le plan technique pour valoriser les données

L’architecture des données dans une entreprise peut avoir un aspect global. C’est l’exemple de la réalisation de data Lake ou local pour des usages particuliers. Pour ces types de missions, l’ingénieur big data se doit de définir et de valider les architectures de plan data adéquat.

Proposer des solutions fiables pour la gestion des cas d’usage data

Les données secrètes des entreprises doivent être stockées dans une base très sécurisée. Il revient alors à l’ingénieur big data de proposer des solutions en vue de faire face aux éventuelles attaques des cybercriminels : sécurisation des infrastructures, kerberisation du cluster Hadoop, développement des solutions big data, etc.

Réaliser des croisements de données pour soutenir l’œuvre des data scientists

Les Datas scientits utilisent des données mises en qualités en vue de mieux réussir leurs missions. En effet, les algorithmes de machine Learning sont beaucoup sensibles à la cohérence dans les structures de données, aux valeurs manquantes, etc. L’ingénieur big data doit alors tout faire pour leur fournir des données propres.

Voici les principales missions d’un expert de big data au sein d’une structure de traitement de données. À présent, vous allez découvrir dans la suite de l’article les compétences nécessaires pour remplir tous ces devoirs.

Quelles sont les compétences clés d’un ingénieur big data ?

Un ingénieur big data est appelé à uniformiser les données, développer des solutions applicatives et de faire des analyses décisionnelles. Il lui donne donc des compétences pour adapter la solution à la problématique.

Les aptitudes conceptuelles

Ces compétences se reposent sur les problématiques de gestion de la donnée. Ce sont des compétences dont a besoin le professionnel pour bien aborder chaque type de problématique en vue d’apporter une solution utile. Par ailleurs, le traitement des problèmes de base de données nécessite la maîtrise des SGBD ou système de gestion de base de données : SQL, NewSQL, NoSQL, Orienté colonne, etc.

Les aptitudes technologiques

De plus, un expert du big data doit avoir la maîtrise de quelques outils et langages spécifiques. Chaque problématique avec des outils et langages qui lui sont propres. Le professionnel doit alors apprendre de façon permanente pour actualiser ses connaissances.

Pour finir, l’ingénieur big data doit aussi maîtriser certains langages de programmation, car il en aura besoin tout au long de sa carrière.