La quantité de données dans le monde augmente à un rythme sans précédent. 90% des données existantes ont été générées au cours des deux dernières années. Alors que les entreprises se battent pour exploiter et utiliser le Big Data plus rapidement que leurs concurrents, les professionnels spécialisés dans les données sont en forte demande. C’est pour cette raison qu’une formation professionnelle en Big Data est nécessaire.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Les mégadonnées font référence à d’énormes ensembles ou groupes de données qui sont analysés par calcul pour révéler les tendances, les modèles et les associations. Le Big Data provient de nombreuses sources différentes. Les transactions, les données de journalisation et les e-mails sont les plus grandes sources de données hébergées dans les organisations. Les sources de données externes peuvent inclure tout, des médias sociaux et des fichiers audios aux photos et vidéos. Le concept d’analyse commerciale et de big data existe depuis des décennies. Lorsque la technologie et Internet ont transformé la main-d’œuvre, ils ont généré une quantité de données sans précédent, ce qui a stimulé la demande de professionnels de l’analyse compétents pouvant utiliser les données pour prendre de meilleures décisions.
Comment le Big Data est-il utilisé ?
Le but du big data est simple : découvrir comment les données peuvent être utilisées pour poser des questions, résoudre des problèmes et prendre des décisions plus intelligentes. Ces gisements de données offrent aux entreprises un avantage concurrentiel et une meilleure visibilité de leurs clients. Par exemple, un hôpital peut analyser les dossiers d’admission pour s’assurer qu’il dispose du personnel et des équipements nécessaires pour fournir les meilleurs soins aux patients. Une entreprise d’investissement peut utiliser des données historiques et des modèles mathématiques pour optimiser les rendements du portefeuille. Les entreprises de vente au détail utilisent leurs données d’achat pour identifier les préférences des clients, les pics de demande et les indicateurs de comportement afin de s’assurer qu’elles fournissent les bons produits à leur public.
Comment se préparer à une carrière dans le Big Data
Les données volumineuses ne valent que par l’intelligence que l’on peut en tirer. Les professionnels ayant le sens technique pour analyser de grandes quantités de données sont en forte demande. Les parcours de carrière Big Data varient considérablement en fonction du secteur et des besoins de l’entreprise. Un analyste de données dans une entreprise de soins de santé pourrait jouer un rôle très différent de celui d’un analyste de données dans une organisation gouvernementale. Les administrateurs de base de données ont des fonctions, une formation et des antécédents différents de ceux de différents ingénieurs. Jetons un coup d’œil à la formation professionnelle sur le Big Data, comme le propose https://octopeek.com/formations/, aux compétences en matière de données et aux différents rôles dans le vaste domaine du Big Data.
Éducation
Bien qu’il n’y ait pas de diplôme en big data, il existe des compétences et des antécédents scolaires qui peuvent aider à définir votre cheminement de carrière. L’obtention de votre baccalauréat dans un domaine analytique ou axé sur les mathématiques tel que la statistique, l’informatique, les mathématiques, la gestion de l’information, la finance ou l’économie est une excellente base pour une carrière dans le Big Data.
Vous pouvez également acquérir des compétences pertinentes au moyen de cours de formation en informatique professionnels et de certifications, ce qui peut vous aider à vous préparer à entrer dans le domaine des données volumineuses.
Avant que vous soyez prêt à entrer sur le marché du travail, vous devez suivre une formation professionnelle en Big Data. Voici par exemple une des technologies et sujets à maîtriser :
- Hadoop: cette infrastructure logicielle open source permettant d’exécuter des applications et de stocker des données fournit une capacité de stockage et de traitement considérable pour la gestion de grandes quantités de données.