Apprenez le Big Data à partir de zéro

Vous souhaitez entrer dans le monde du Big Data et vous ne savez pas comment ? Alors tu es au bon endroit. L’objectif de cet article est de donner une introduction à ce concept et d’expliquer l’avenir professionnel des experts de ce secteur.

Le Big Data fait référence à la gestion d’énormes volumes de données. Pour pouvoir traiter cette quantité d’informations, il est nécessaire d’utiliser des techniques et des technologies particulières permettant d’effectuer des opérations sur les données de manière rapide, évolutive et sécurisée.

Aujourd’hui, les données sont sûrement la chose la plus importante dont les entreprises puissent disposer. Ils contiennent par exemple des informations clients qui peuvent être utilisées pour leur proposer des produits en fonction de leurs intérêts et améliorer le taux de conversion.

Ils peuvent également être utilisés par les entreprises pour optimiser leurs procédures et améliorer leur prise de décision.

Il existe un grand nombre de sources à partir desquelles apprendre les technologies Big Data. Il est conseillé d’avoir une base de connaissances en programmation et en informatique pour accélérer le processus d’apprentissage.

Sur YouTube, il existe de nombreuses vidéos en espagnol et en anglais qui enseignent les bases de la gestion de gros volumes de données.

Une autre option consiste à suivre certains cours disponibles sur des plateformes d'apprentissage en ligne telles que Coursera ou Udemy. Certains de ces cours les plus populaires sont :

Actuellement, les métiers liés à l'analyse d'énormes quantités de données ainsi qu'à la programmation sont les domaines où l'on trouve le plus d'opportunités professionnelles et avec les salaires les plus élevés.

Les grandes entreprises de tous les secteurs réalisent à quel point l'information est importante pour tirer des conclusions qui améliorent les résultats de l'entreprise. C’est pour cette raison qu’ils se tournent vers les outils technologiques du Big Data pour mener à bien ce processus.

Les data scientists sont des professionnels au profil très demandé par les entreprises.

Leur travail consiste à nettoyer et traiter les données pour créer ultérieurement des modèles prédictifs basés sur des techniques d'analyse mathématique et statistique.

L’une des missions principales des data scientists est de créer des tableaux de bord informatifs pour transmettre les résultats aux autres départements de l’entreprise qui ne connaissent pas la data science. Autrement dit, la communication est essentielle pour devenir un bon professionnel.

Pour devenir data scientist, il est important de maîtriser les mathématiques, notamment celles impliquées dans l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle comme l’algèbre linéaire et de nombreuses branches de la statistique.

De plus, il est également essentiel de savoir programmer en Python ou R et les bibliothèques utilisées pour modéliser et analyser les données comme Pandas, Sklearn, Tensorflow ou Pytorch.

Une autre connaissance nécessaire est de maîtriser les bases de données relationnelles comme Mysql ou PostgreSQL ainsi que les bases de données non relationnelles comme MongoDB.

L’ingénieur Big Data est un spécialiste des outils et de l’architecture Big Data. L'architecture est un terme qui fait référence à la manière dont nous combinons les différentes technologies existantes afin qu'ensemble elles soient capables d'apporter une solution à un problème donné.

Un ingénieur Big Data doit être capable de maîtriser des bases de données distribuées comme HBase ou Cassandra, des systèmes de fichiers distribués comme Hadoop, des logiciels d'ingestion de données comme Kafka, Flume ou NiFi.

Il faut également maîtriser les technologies conçues pour gérer de gros volumes de données de manière distribuée comme Hive, Spark ou Pig.

Une autre connaissance recommandée pour ces professionnels est l'utilisation de plateformes telles qu'Amazon Web Server (AWS) ou Azure de Microsoft.

Programmer dans des langages tels que Java, Scala, Python ou R est indispensable pour pouvoir utiliser tous les outils utilisés jusqu'à présent.

Les analystes de données sont des spécialistes de l’utilisation de l’analyse statistique pour tirer des conclusions. Pour ce faire, ces professionnels doivent maîtriser des langages de programmation comme Python ou R en plus d’avoir une connaissance approfondie du langage SQL pour pouvoir faire des requêtes dans des bases de données relationnelles.

L'utilisation d'outils permettant la création de tableaux de bord avec des graphiques explicatifs créés à partir des données est également courante. Certains de ces logiciels sont Tableau, Power BI ou QlikView.

Ce profil est très similaire au précédent. Les experts en business intelligence utilisent des stratégies et des outils pour convertir les informations en connaissances. Cela vous permet d'améliorer la prise de décision et d'optimiser de nombreux processus d'une entreprise.

Les experts en business intelligence utilisent des outils de visualisation de tableaux de bord tels que Power BI ou Tableau ainsi que des programmes pour extraire, transformer et charger des données dans différentes sources et bases de données.

Pour apprendre le Big Data, il est important de suivre un guide d'apprentissage étape par étape et de collecter les connaissances dont vous avez besoin pour être un bon professionnel.

Nous avons préparé une feuille de route simple afin que vous sachiez quelles compétences vous devez acquérir pour pouvoir exercer certains de ces métiers.

La première étape consiste à apprendre à programmer dans l’un des langages de programmation les plus utilisés dans le secteur de l’analyse de grandes quantités de données. Ce sont Python, Java, Scala ou R.

Il est également important de maîtriser le langage de base de données relationnelle SQL (Structure Query Language).

La maîtrise du terminal est indispensable pour toute personne travaillant dans la programmation ou dans tout secteur technique lié à l'informatique.

Les bases de données constituent un élément fondamental de toute infrastructure Big Data. Il existe de nombreux types de bases de données, relationnelles et non relationnelles. Il existe également des bases de données distribuées telles que Cassandra ou HBase.

Savoir comment extraire et sauvegarder des données dans tous types de bases de données est essentiel pour réussir sa carrière dans le monde des données.

Hadoop est le composant central de nombreux outils Big Data. Cette technologie vous permet de travailler avec des données de manière distribuée. Maîtriser Hadoop nécessite également de comprendre le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS).

MapReduce est un modèle de programmation permettant d'exécuter des opérations sur des collections de données stockées de manière distribuée.

De nos jours, il est peu utilisé. Cependant, il est important de comprendre comment cela fonctionne car c'est la base de toutes les technologies qui fonctionnent de manière distribuée dont nous disposons actuellement.

Spark est un framework conçu pour le traitement distribué des données. Certains des modules qu'il inclut sont Spark SQL, qui vous permet de travailler avec des données via des instructions SQL, Spark Streaming, qui permet de traiter les données en temps réel, ou MLlib, une bibliothèque Spark pour effectuer des opérations d'apprentissage automatique sur les données stockées dans un manière distribuée.

La maîtrise de Spark et de ses modules est vitale pour quiconque souhaite avoir un avenir professionnel dans le secteur du Big Data.

Outre Spark, il existe de nombreux autres frameworks Hadoop qu'il est important de comprendre et de maîtriser. Cet écosystème est constitué d'une famille de solutions pour l'ingestion, le stockage et l'analyse de grands volumes de données.

Parmi eux on retrouve HBase, Hive, Pig, Sqoop, Pig, Kafka, Storm, Mahout, Flume ou encore Cassandra. Pour en savoir plus à leur sujet, vous pouvez consulter notre publication des meilleurs outils Big Data.