L’analyse classique des données ne parvient pas à faire face à l’avènement du Big Data, qui est une énorme quantité de données, structurée ou non. Pour devenir expert en big data, il ne suffit pas de naviguer sur des systèmes de gestion de bases de données relationnelles et de s’auto former en utilisant des algorithmes statistiques. Toutefois, la partie analytique reste la même, qu’il s’agisse de petits jeux de données, de grands jeux de données ou même de jeux de données non structurés. Ce qu’il faut avant tout dans le Big Data, c’est la capacité de tirer des informations pertinentes des énormes quantités de données traitées chaque minute. Cela nécessite que la technologie s’associe aux analyses traditionnelles.
La programmation
Alors qu’un analyste de données traditionnel peut exercer ce métier sans être un programmeur à part entière, un expert en big data doit être très à l’aise avec le codage. L’une des principales raisons de cette exigence est que le Big Data est toujours en phase d’évolution. Peu de processus standard sont définis autour des grands ensembles de données complexes qu’un analyste big data doit traiter. Il faut quotidiennement beaucoup de personnalisation pour traiter les données non structurées. Quels langages sont requis ? R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala. Ne pas connaitre tous ces langages ne devrait pas être un obstacle pour un scientifique du Big Data. Au minimum, il faut connaître R, Python et Java. Plusieurs outils sont disponibles pour les experts.
Entreposage de données
Une expérience des systèmes de bases de données relationnelles et non relationnelles est indispensable. Des exemples de bases de données non relationnelles incluent – Mysql, Oracle, DB2. Des exemples de bases de données non relationnelles incluent – NoSql: Hbase, HDFS, MongoDB, CouchDB, Cassandra, Teradeta, etc.
Cadres informatiques
Une bonne compréhension et une bonne connaissance des frameworks tels que Apache Spark, Apache Storm, Apache Samza, Apache Flink et les classiques MapReduce et Hadoop sont indispensables pour devenir expert en big data. Ces technologies aident au traitement des données volumineuses, qui peuvent être diffusées dans une large mesure.
Aptitude quantitative et statistique
Bien que le traitement des données massives nécessite une utilisation importante de la technologie, une bonne connaissance des statistiques et de l’algèbre linéaire est la base de toute analyse de données. Les statistiques sont un élément de base de la science des données et de la compréhension des concepts de base tels que les statistiques résumées, la distribution de probabilité, les variables aléatoires. Le cadre de test des hypothèses est important si vous êtes un scientifique des données, quel que soit son genre.
Connaissance de l’entreprise
Pour que l’analyse soit ciblée, pour valider, trier, relier, évaluer les données, la compétence la plus critique que doit avoir un expert en Big Data consiste à avoir une bonne connaissance en affaire. En fait, la raison pour laquelle les analystes de Big Data sont si demandés est qu’il est très rare de trouver des personnes qui possèdent une compréhension approfondie des aspects techniques, des statistiques et des affaires dans ce secteur. Il existe des analystes compétents en affaires et en statistiques, mais pas en programmation. Par ailleurs, les programmeurs experts ne manquent pas, mais peu dispose du savoir-faire nécessaire pour placer les programmes dans le contexte de l’objectif commercial. Enfin, une bonne maîtrise de l’apprentissage machine est très bénéfique, car elle aide à gérer des structures de données complexes et des modèles d’apprentissage trop difficiles à gérer à l’aide de l’analyse de données traditionnelle.
Pour devenir un expert en big data, il est donc nécessaire de suivre une formation en programmation, mais également en affaire. Pour plus d’informations, vous pouvez voir le site Octopeek
