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Salaire d’un Data Engineer : Combien gagne un ingénieur Data ?

Le métier de data engineer est en plein essor, et les salaires sont à la hausse. En 2023, les data engineers en France gagnent en moyenne 60 000 € brut par an. Cependant, le salaire peut varier en fonction de différents facteurs, tels que le niveau d’expérience, les compétences, la localisation et le type d’entreprise.

Données salariales

Selon une étude de Glassdoor, le salaire médian des data engineers en France est de 55 000 € brut par an. Le salaire minimum est de 45 000 € brut par an, et le salaire maximum est de 75 000 € brut par an.

Les data engineers avec moins de 3 ans d’expérience gagnent en moyenne 45 000 € brut par an. Les data engineers avec 3 à 5 ans d’expérience gagnent en moyenne 50 000 € brut par an. Les data engineers avec plus de 5 ans d’expérience gagnent en moyenne 60 000 € brut par an.

Les data engineers travaillant dans les grandes entreprises technologiques ont tendance à gagner plus que ceux travaillant dans les petites entreprises. Les data engineers travaillant dans les industries de la finance ou de la santé ont également tendance à gagner plus que ceux travaillant dans d’autres industries.

Devenir Data Engineer

Facteurs influençant le salaire

En plus du niveau d’expérience et de l’industrie, d’autres facteurs peuvent influencer le salaire des data engineers, tels que :

  • Les compétences et les qualifications : Les data engineers avec des compétences et des qualifications spécifiques, telles que la connaissance de certaines technologies ou la maîtrise de certaines méthodologies, peuvent gagner plus.
  • La localisation : Les data engineers travaillant dans les grandes villes ont tendance à gagner plus que ceux travaillant dans les petites villes.
  • Le type d’entreprise : Les data engineers travaillant dans les grandes entreprises technologiques ont tendance à gagner plus que ceux travaillant dans les petites entreprises.

Conseils pour négocier un bon salaire

Voici quelques conseils pour négocier un bon salaire en tant que data engineer :

  • Faites vos recherches : Avant de négocier, il est important de faire vos recherches sur les salaires moyens de la profession. Vous pouvez utiliser des sources telles que Glassdoor ou Indeed pour obtenir des informations sur les salaires dans votre région et votre industrie.
  • Connaissez vos compétences : Il est également important de connaître vos propres compétences et qualifications. Vous pouvez utiliser vos expériences passées pour justifier votre demande de salaire.
  • Soyez confiant : Lors de la négociation, il est important d’être confiant et de défendre votre valeur. Il ne faut pas avoir peur de demander ce que l’on veut.
  • Soyez prêt à partir : Si vous n’êtes pas satisfait du salaire proposé, soyez prêt à partir. Cela montre à l’employeur que vous êtes sérieux dans vos demandes.

Conclusion

Le salaire des data engineers est en plein essor, et les perspectives d’emploi sont excellentes. En suivant les conseils ci-dessus, vous pouvez négocier un bon salaire et réussir dans votre carrière de data engineer.

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Formations

Certification AdminSys : Pourquoi et comment l’obtenir ?

Une certification d’administrateur système permet de démontrer une expertise en gestion de systèmes et d’infrastructures informatiques. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette accréditation très recherchée par les employeurs, notamment à l’ère du Cloud Computing !

Au sein de toute entreprise et organisation, la gestion efficace des systèmes informatiques est devenue cruciale pour le bon fonctionnement des opérations. L’informatique est devenue la pierre angulaire de toutes les industries.

Pour mener à bien cette mission de gestion, un professionnel joue un rôle central en veillant à ce que les infrastructures soient sécurisées, fiables et performantes : l’administrateur système.

Afin de prouver que vous avez les compétences requises pour exercer cette fonction vitale, et que les entreprises peuvent réellement compter sur vous, vous pouvez acquérir une certification. Voici tout ce qu’il faut savoir…

Qu’est-ce qu’un administrateur système ?

Souvent appelé sysadmin, l’administrateur système occupe une position centrale dans le fonctionnement de l’infrastructure informatique d’une organisation. Il est responsable de la gestion, de la maintenance et de l’optimisation des systèmes informatiques et des serveurs.

Ce spécialiste installe et configure les serveurs, les systèmes d’exploitation, les logiciels et toutes les applications nécessaires aux opérations. Il s’assure aussi que les systèmes soient sécurisés contre les menaces et les vulnérabilités, via la mise en place de politiques, de pare-feu et de correctifs.

En outre, il veille à ce que l’entreprise soit conforme aux réglementations en matière de sécurité des données. Son rôle est aussi de surveiller en permanence les performances des systèmes pour identifier les problèmes potentiels.

Il effectue une maintenance à la fois proactive et réactive pour garantir la disponibilité continue des services. Afin de garantir des performances optimales, il surveille et ajuste les ressources.

Ceci peut inclure l’ajout de matériel, la gestion de la virtualisation et l’optimisation des configurations. À l’heure du Cloud Computing, une maîtrise des plateformes comme AWS, Azure ou GPC est indispensable.

C’est également lui qui gère les comptes d’utilisateurs, les droits d’accès et les autorisations pour assurer la confidentialité des données et la collaboration efficace au sein de l’organisation !

Par ailleurs, il planifie et met en œuvre des stratégies de sauvegarde pour prévenir la perte de données. En cas de panne, c’est à lui d’assurer la récupération rapide et efficace.

Si un sysadmin est indispensable au sein d’une entreprise moderne, c’est parce qu’il assure à la fois la disponibilité des services et la sécurité des données, tout en optimisant les coûts et en réduisant autant que possible la complexité des infrastructures informatiques !

Qu’est-ce qu’une certification administrateur système ?

Venons en maintenant au sujet des certifications sysadmin. Il s’agit d’une accréditation professionnelle délivrée par des organismes réputés. Elle atteste que le titulaire possède toutes les compétences et les connaissances nécessaires pour gérer et maintenir efficacement les systèmes informatiques d’une organisation. C’est une validation formelle des compétences d’un professionnel dans les domaines tels que la gestion des serveurs, la sécurité des systèmes, la virtualisation, la gestion de réseau et bien plus encore.

Pour un professionnel, elle permet de renforcer sa crédibilité et d’augmenter ses opportunités de carrière en ouvrant la porte à des postes plus spécialisés et mieux rémunérés.

De plus, c’est la chance d’accéder à un vaste réseau de pairs et d’experts de l’industrie. L’intérêt est également d’évoluer avec les dernières technologies et les meilleures pratiques du secteur, même si vous êtes déjà sysadmin de longue date.

En tant qu’employeur, cette certification offre la garantie d’embauche des professionnels qualifiés et compétences et de profiter d’une meilleure gestion des risques liés à la cybersécurité.

C’est aussi l’assurance d’une amélioration de la productivité grâce à une gestion des systèmes améliorée, et la possibilité de répondre aux normes de sécurité telles que le RGPD dans l’UE.

Devenir Administrateur Système

Les meilleures certifications administrateur système

Il existe plusieurs certifications d’administrateur système hautement reconnues. Elles sont délivrées par différents organismes ou entreprises de l’industrie informatique. Voici un tour d’horizon des meilleures.

CompTIA Server+

Cette certification de niveau intermédiaire couvre un large éventail de compétences liées à la gestion de serveurs. Elle est conçue pour valider les compétences essentielles des administrateurs système en matière de maintenance, de dépannage et de gestion de serveurs physiques et virtuels.

L’examen aborde la gestion du matériel serveur, l’installation et la configuration de serveurs, la maintenance et le dépannage des serveurs, la gestion du stockage, ou encore la virtualisation et le cloud.

C’est une validation de hautes compétences en gestion de serveurs, pertinente pour un large éventail de rôles liés à l’administration système. Très prestigieuse, elle est reconnue par de nombreux employeurs de l’industrie.

Red Hat Certified System Administrator (RHCSA)

Cette certification délivrée par Red Hat atteste des compétences requises pour administrer et gérer des systèmes d’entreprise Linux. Elle est très reconnue dans son domaine, et constitue un réel atout pour les postes dans les entreprises utilisant cet OS.

Pour réussir l’examen, vous devez être capable d’installer et de configurer Red Hat Enterprise Linux, de gérer les utilisateurs et les groupes, d’administrer les systèmes et services, et d’assurer la sécurité du système. L’automatisation des tâches par le biais de scripts est également mise à l’épreuve.

Les professionnels Linux sont considérés comme des experts et sont très demandés. De plus beaucoup d’entreprises utilisent Red Enterprise Linux.

Cisco Certified Network Associate (CCNA)

Bien que principalement axée sur les réseaux, la certification Cisco Certified Network Associate (CCNA) est également pertinente pour les administrateurs système. Pour cause, elle couvre de nombreux aspects de la gestion réseau, de la sécurité et de la connectivité.

Les compétences en réseau sont essentielles pour tout sysadmin. Et pour passer l’examen CCNA avec succès, vous devrez maîtriser les concepts de base de réseautage et la configuration de routeurs et de commutateurs Cisco.

Il sera également nécessaire de savoir sécuriser et gérer le réseau, et de pouvoir résoudre les problèmes éventuels. C’est une très bonne certification pour tout professionnel de l’informatique travaillant dans des environnements réseau complexes, reconnue par de nombreuses entreprises du monde entier.

Microsoft Azure Administrator

Conçue par Microsoft, la certification Azure Administrator est conçue pour les professionnels souhaitant se spécialiser dans la gestion des infrastructures basées sur Azure : la plateforme de cloud computing de la firme américaine.

Elle atteste des compétences requises pour déployer, gérer et surveiller les ressources Azure et pour résoudre les problèmes courants.

L’examen porte sur la gestion des machines virtuelles Azure, du stockage, des identités Azure Active Directory, de la sécurité et de la conformité, et de la surveillance et l’optimisation des ressources Azure.

Face à l’adoption croissante du cloud Azure, les professionnels qualifiés sont très demandés. C’est la plateforme cloud la plus utilisée après Amazon Web Services ! En plus de permettre de travailler comme sysadmin, cette certification ouvre la porte à de nombreuses opportunités de carrière dans le cloud.

Se préparer à l’examen Azure Administrator

Comment choisir et obtenir votre certification sysadmin ?

Avant de choisir une certification, le plus important est de définir clairement vos objectifs. Vous devez vous spécialiser dans un domaine particulier comme la sécurité ou la gestion de serveurs. À l’heure actuelle, les certifications tournées vers le cloud sont les plus pertinentes.

Si vous désirez travailler dans une entreprise spécifique, renseignez-vous aussi sur les certifications particulières qu’elle exige. Outre vos aspirations, tenez compte de vos compétences actuelles.

Mieux vaut commencer par une certification accessible si vous débutez, et au contraire viser un niveau plus avancé si vous avez déjà de l’expérience. Faites aussi des recherches sur le marché de l’emploi dans votre région ou le secteur qui vous intéresse.

Après avoir sélectionné la certification qui convient à vos objectifs, la préparation à l’examen est cruciale pour réussir. Veillez à établir un calendrier de préparation en fonction de la date de l’examen, et à consacrer du temps à l’étude et à la pratique.

Concentrez-vous sur les domaines que vous avez le plus de mal à maîtriser. Vous pouvez consulter des livres, des vidéos et d’autres ressources en ligne pour développer votre expertise.

Toutefois, le meilleur moyen de vous préparer efficacement à cette épreuve est de choisir une formation de qualité dispensée par des instructeurs expérimentés. C’est ce que vous propose DataScientest pour la certification Microsoft Azure Administrator.

N’hésitez pas non plus à vous familiariser avec l’examen par le biais de simulateurs, et à mettre en pratique ce que vous apprenez dans un environnement de laboratoire virtuel.

Conclusion : la certification administrateur système, idéale pour démontrer votre expertise

En permettant de garantir vos compétences en administration système, une certification peut vous permettre de vous distinguer des autres candidats à un même poste au sein d’une entreprise.

C’est le meilleur moyen de progresser dans votre carrière et de démontrer votre expertise. Elle atteste non seulement de vos compétences techniques, mais aussi de votre engagement envers l’excellence dans le domaine du sysadmin.

Afin de mettre toutes les chances de votre côté pour l’obtenir, vous pouvez choisir DataScientest. Notre formation dédiée à Microsoft Azure vous permet de vous préparer et inclut le passage de l’examen de certification AZ-104 pour la certification Microsoft Azure Administrator.

À l’heure où de nombreuses entreprises abandonnent leurs infrastructures sur site pour s’envoler vers le cloud, il s’agit d’un excellent choix pour une carrière d’administrateur système !

En seulement cinq jours intensifs, cette formation en ligne vous fera découvrir les principes de base du cloud et les différents services de Microsoft Azure. Vous serez aussi initié aux meilleures pratiques pour créer et gérer les ressources Azure.

Par la suite, vous pourrez acquérir des compétences plus spécifiques en stockage, sauvegarde et gestion de machines virtuelles. À la fin du cursus, vous serez fin prêt pour passer l’examen AZ-104 et devenir certifié Azure Administrator !

Cette formation est éligible au CPF pour le financement, et notre organisme a le titre exclusif de Microsoft Learning Partner garantissant notre expertise. Tous nos professeurs ont le statut de Microsoft Certified Trainer. Découvrez vite DataScientest !

Préparer une certification en Cloud Computing

Vous savez tout sur la certification administrateur système. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur le cloud Azure et notre dossier sur le métier d’administrateur système !

Conseils

Plan de Reprise d’Activité (PRA) : un guide essentiel pour la continuité des entreprises

Un Plan de Reprise d’Activité (PRA) est essentiel dans une entreprise moderne pour assurer la continuité des opérations en cas de cyberattaque ou autre situation de crise. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette pratique, et le rôle clé de l’analyse de données.

Face aux nombreux risques de cybersécurité et autres incidents imprévisibles, il n’est pas toujours simple d’assurer la continuité des activités pour une entreprise.

Or, une interruption prolongée des opérations peut avoir des conséquences financières désastreuses, mettre en péril la confiance des clients et nuire à la réputation d’une organisation.

Afin d’éviter une telle catastrophe, il est essentiel de mettre en place un dispositif dénommé PRA : Plan de Reprise d’Activité.

Qu’est-ce qu’un PRA ?

Il s’agit d’un ensemble de procédures et de stratégies, visant à minimiser les perturbations et à rétablir rapidement les opérations après un événement imprévu.

L’objectif principal est d’assurer la continuité des activités les plus critiques, mais aussi de protéger les actifs de l’entreprise et donc de réduire les pertes financières.

Souvent confondu à tort avec le Plan de Continuité des Activités (PCA), le PRA est pourtant un concept bien distinct.

Alors que le PCA vise à garantir la continuité des opérations dans des conditions de fonctionnement dégradées, le PRA se concentre spécifiquement sur la reprise après un événement perturbateur majeur.

Maîtriser le PRA

Les étapes et composants du PRA

Pour être efficace, un PRA doit réunir plusieurs composants clés. La première étape est l’analyse et l’évaluation des risques potentiels auxquels l’entreprise est exposée.

Ceci implique d’identifier les menaces internes et externes, d’évaluer leurs impacts potentiels sur les opérations, et de prioriser les actions à entreprendre.

Après avoir cerné ces risques, la marche à suivre consiste à identifier les processus clés nécessitant d’être rétablis en priorité.

Il peut s’agir par exemple des activités telles que la production, la gestion des stocks ou encore la communication avec les clients. Tout dépend du secteur de l’entreprise et de son fonctionnement.

Pour chacun de ces processus critiques, des stratégies de reprise doivent être élaborées. On peut notamment mettre en place des sites de secourssécuriser les sauvegardes des données ou élaborer des plans de rechange pour les principaux fournisseurs.

Pendant cette période de reprise, une communication efficace avec les parties prenantes internes et externes est cruciale. De fait, un plan de communication détaillé doit être établi pour informer les employés, les clients, les partenaires commerciaux, les autorités et les médias sur la situation et les mesures prises.

Afin de s’assurer que tout le personnel soit bien préparé à réagir, des formations et des opérations de sensibilisation sont indispensables. Des équipes de gestion de crise doivent aussi être désignées et préparées pour prendre les décisions appropriées en cas d’incident.

Enfin, l’efficacité du PRA doit être régulièrement vérifiée. Ceci passe notamment par des exercices de simulation et des tests pratiques visant à évaluer sa fiabilité et à identifier les éventuelles lacunes à corriger.

Quels sont les avantages pour l’entreprise ?

En ayant un plan de reprise clair et exécuté à la lettre, les entreprises minimisent les temps d’arrêt et les pertes liées aux incidents. La reprise rapide des opérations limite les effets négatifs sur les revenus et la productivité.

C’est aussi un moyen de maintenir la confiance des clients, partenaires et investisseurs. L’entreprise reste capable de fournir produits et services de manière cohérente, même après un événement perturbateur.

Pour les entreprises de secteurs soumises à des réglementations et normes de conformité, un PRA aide à s’assurer que ces obligations légales soient respectées. Ceci peut éviter de lourdes sanctions et des litiges potentiels.

Enfin, une réaction rapide et efficace en situation d’urgence renforce la réputation et l’image de marque d’une organisation. Elle démontre qu’elle est digne de confiance et résistante face aux aléas.

Apprendre à élaborer un PRA

Le PRA à l’ère numérique

Avec la numérisation croissante des activités commerciales et l’essor des technologies modernes, les PRA ont évolué pour s’adapter aux défis spécifiques de cette nouvelle ère.

Désormais, la sauvegarde des données régulière et sécurisée des données est essentielle. Des procédures de sauvegarde automatisées doivent être mises en place, ainsi que des politiques de gestion et des mécanismes de récupération pour assurer l’intégrité et la disponibilité de la data en cas de sinistre.

Un PRA doit aussi inclure des mesures de sécurité pour prévenir, détecter et contre les cyberattaques. Les outils tels que les pare-feu, les logiciels de détection des intrusions ou les solutions de cryptage permettent de se protéger contre cette menace majeure.

Les technologies de cloud peuvent aussi aider à renforcer les PRA. Il est notamment possible d’utiliser des services de reprise dans le cloud pour stocker les données et les systèmes critiques. Ceci permet une reprise rapide et accroît la résilience.

L’importance de l’analyse de données

Le PRA est essentiel pour protéger les données sensibles utilisées dans les projets de Data Science. Les pratiques comme le cryptage et les sauvegardes backups font partie intégrante d’une stratégie efficace.

De l’autre côté, les techniques d’analyse de données avancées sont aussi au cœur du PRA. Elles permettent d’identifier les risques potentiels, d’évaluer l’impact des incidents sur les opérations, et d’optimiser les stratégies de reprise.

Le Machine Learning et l’IA peuvent aussi être exploités pour automatiser une partie du processus de reprise, ou pour détecter les anomalies encore plus rapidement.

Conclusion : le PRA, un dispositif de sécurité basé sur l’analyse de données

Face aux enjeux du numérique, une entreprise moderne ne peut plus se permettre de risquer une interruption d’activité.

Afin d’éviter les conséquences catastrophiques d’une fuite de données ou d’une cyberattaque, un PRA est désormais indispensable.

L’analyse de données est une composante essentielle de cette approche stratégique, car elle permet d’identifier les principales menaces et les processus les plus importants.

Afin d’apprendre à maîtriser cette discipline, vous pouvez choisir les formations DataScientest. Nos différents programmes permettent d’acquérir toutes les compétences requises pour devenir Data ScientistData Analyst ou Data Engineer.

Vous découvrirez le langage Python, très utilisé pour l’analyse de données, mais aussi les bases de données et les techniques de Machine Learning.

Nos cursus vous ouvrent les portes d’un domaine professionnel tourné vers l’avenir, et se complètent intégralement à distance. En fin de parcours, vous pourrez recevoir une certification délivrée par Mines ParisTech PSL Executive Éducation ou par nos partenaires cloud AWS et Microsoft AzureDécouvrez vite DataScientest !

Commencer une formation

Vous savez tout sur le PRA. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier sur le métier d’administrateur de sécurité informatique et notre guide sur l’analyse de données.

Formations

Formation en data marketing : Contenu et opportunités

Dans le monde où le marketing est en constante évolution, la capacité à comprendre et à exploiter les données est devenue un atout indispensable. C’est là qu’une formation en data marketing entre en jeu.

Il s’agit d’une opportunité exceptionnelle d’apprendre à mettre en place des stratégies de marketing basées sur l’analyse approfondie des données. C’est également un moyen d’acquérir les compétences nécessaires pour façonner l’avenir du marketing grâce à l’utilisation judicieuse du data management, de l’intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning.

Découvrons ensemble les points clés abordés durant une formation en data marketing ainsi que leur importance dans votre capacité à mettre en place des stratégies de marketing pertinentes.

Qu’est-ce qu’une formation en data marketing ?

L’objectif d’une formation en data marketing est conçue pour apporter à un professionnel du data marketing les compétences nécessaires pour naviguer dans le paysage complexe des données et en tirer des informations exploitables.

Elle commence souvent par une solide compréhension des concepts de base tels que le data management, l’analyse des données et l’intelligence artificielle. Avant de plonger dans les détails techniques, il est crucial de bien comprendre les prérequis et les bases nécessaires pour suivre le rythme de cette formation intensive.

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1. Les fondamentaux du data marketing

L’un des piliers d’une formation en data marketing est l’analyse des données. En effet, cette compétence est utile aux spécialistes du marketing pour disséquer les informations provenant de multiples sources, qu’il s’agisse des médias sociaux, des campagnes publicitaires en ligne ou des interactions sur les sites web.

L’analyse des données permet de découvrir des tendances cachées, des préférences des clients et des opportunités émergentes. En comprenant en profondeur le parcours client, ils peuvent personnaliser leurs stratégies pour un impact maximal.

2. L’importance du data management

Une formation en data marketing inclu des cours centrés sur le data management, car la collecte, le stockage et la gestion efficace des données font partie du quotidien d’un spécialiste du data marketing.

Dans un monde de plus en plus axé sur les données, les entreprises doivent être capables de gérer de grandes quantités de données (Big Data), de manière organisée et sécurisée. Le data management garantit que les données soient accessibles, précises et pertinentes, ce qui constitue la base d’une stratégie data-driven réussie.

3. L’intégration de l’IA et du Machine Learning

Ce sont deux domaines connexes en plein essor et qui ont un impact profond sur le data marketing. Ces technologies permettent d’automatiser et d’affiner les processus d’analyse des données en identifiant des schémas complexes et en fournissant des prévisions précises.

L’IA peut être utilisée pour améliorer la connaissance client en analysant les données comportementales et en prédisant les futurs comportements d’achat. Les stratégies marketing peuvent ainsi être affinées pour cibler plus efficacement les segments de clients spécifiques.

4. La stratégie data au centre de la formation

L’élaboration d’une stratégie data-driven est l’un des objectifs clés de toute formation en data marketing. Les étudiants apprennent à exploiter les données pour pouvoir prendre des décisions éclairées et orienter leurs campagnes marketing. Cela implique d’identifier les KPIs pertinents, de surveiller les performances des campagnes en temps réel et d’ajuster les stratégies en fonction des données en temps réel. Une stratégie data permet une agilité et une réactivité inégalées dans un environnement marketing en constante évolution.

5. La connaissance client pour réussir une stratégie marketing

Une compréhension approfondie des clients est au cœur du data marketing. Les données collectées fournissent des informations sur les préférences, les comportements d’achat et les tendances des clients. Cela permet de personnaliser les messages marketing, d’optimiser l’expérience utilisateur et de créer des relations plus solides avec les clients.

Une formation en data marketing enseigne aux participants comment transformer ces données en un avantage concurrentiel, en offrant une proposition de valeur unique à chaque client.

S’inscrire à une formation Data Marketing

Pourquoi les stratégies marketing actuelles doivent être basées sur les données ?

À une époque où l’information est abondante et où les consommateurs interagissent constamment avec des plateformes numériques, les stratégies marketing traditionnelles ne suffisent plus pour atteindre efficacement les publics cibles. C’est là que la formation en data marketing prend tout son sens. En intégrant les dernières avancées en matière d’analyse de données, de Machine Learning et d’intelligence artificielle, cette formation apporte aux apprenants tous les outils nécessaires pour élaborer des campagnes qui non seulement attirent l’attention, mais qui engagent également les consommateurs sur un niveau plus profond.

Le data marketing et les opportunités professionnelles

Outre l’acquisition de compétences techniques en marketing, une formation en data marketing ouvre également la voie à de nombreuses opportunités professionnelles. Les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs reconnaissent la valeur des experts du data marketing. Ils sont capables d’exploiter les données pour prendre des décisions éclairées.

Les diplômés de ces formations peuvent travailler en tant qu’analystes de données marketing, gestionnaires de campagnes numériques, consultants en stratégie data ou même fonder leurs propres agences spécialisées en data marketing.

La formation en data marketing : une carrière centrée sur la Data

Alors que nous avançons vers un avenir de plus en plus axé sur les données, les compétences en data marketing deviennent par conséquent essentielles pour rester compétitif sur le marché. Cette formation en data marketing permet aux spécialistes du marketing de passer de simples observateurs à des acteurs proactifs qui façonnent activement leurs stratégies en fonction des données.

L’intégration réussie de l’analyse des données, du data management et des technologies émergentes telles que l’intelligence artificielle et le Machine Learning peut transformer la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et stimulent leur croissance.

Conclusion

Une formation en data marketing offre bien plus que des compétences techniques. C’est une passerelle vers une nouvelle ère de marketing où les stratégies ne sont plus basées sur des suppositions, mais sur des données tangibles et exploitables.

Les professionnels du marketing formés dans ce domaine sont bien positionnés pour répondre aux exigences actuelles et anticiper les tendances afin de pouvoir innover dans un paysage en constante évolution. Que ce soit pour renforcer les parcours clientsoptimiser les campagnes marketing ou façonner l’avenir de l’entreprise, une formation en data marketing offre des connaissances et des compétences inestimables pour réussir dans le monde du marketing axé sur les données.

Débuter une formation en Data Marketing

Vous savez tout désormais sur la formation en data marketing. Pour plus d’informations sur ce sujet, n’hésitez pas à parcourir notre dossier sur le data management et notre dossier sur le data marketing.

Formations

Formation cloud : pourquoi et comment devenir expert AWS ou Azure ?

Faut-il suivre une formation cloud pour propulser votre carrière vers de nouveaux horizons ? L’informatique en nuage s’impose en entreprise, et sa maîtrise devient essentielle pour les professionnels. Découvrez pourquoi et comment acquérir cette expertise !

Afin de profiter de ses nombreux avantages, de plus en plus d’entreprises migrent vers le cloud computing.

Cette technologie apporte des bénéfices considérables en termes de coût, d’évolutivité, d’accessibilité, de sécurité, d’innovation et permet même de réduire son empreinte carbone.

Toutefois, pour en tirer pleinement profit, des compétences techniques sont indispensables. Pour cette raison, suivre une formation cloud permet d’acquérir une expertise très recherchée.

Pourquoi suivre une formation cloud ?

Au cours de la dernière décennie, le cloud a transformé le fonctionnement des entreprises. Même les métiers non techniques migrent vers cette technologie.

De nombreuses entreprises ont remplacé leur infrastructure informatique locale traditionnelle par le cloud computing, et le marché mondial est passé de 24 à 156 milliards de dollars entre 2010 et 2020.

À l’heure actuelle, selon O’Reilley, plus de 90% des organisations utilisent le cloud computing. Et cette tendance va se poursuivre à l’avenir.

Par conséquent, les experts peuvent très facilement trouver un emploi aussi bien dans les petites entreprises qu’au sein des plus larges organisations.

Et les salaires proposés sont attractifs. D’après le BLS des États-Unis, la rémunération annuelle moyenne pour un architecte réseau travaillant sur le cloud atteint par exemple 120 000 dollars.

En France, d’après Talent.com, le salaire annuel moyen pour un administrateur cloud avoisine 40 000 euros.

De manière générale, face à l’adoption massive du cloud en entreprise, une formation est désormais essentielle pour tous les professionnels de l’informatique. Ceci inclut les experts en cybersécurité, en développement de logiciels, en l’ingénierie de données ou même en machine learning.

Commencer une formation cloud

Les différents types de formations cloud

Il existe une large variété de formations cloud. Certaines s’adressent aux utilisateurs finaux, à savoir les professionnels qui utilisent les applications et services cloud.

Ceci inclut les logiciels de traitement de texte, les plateformes de stockage de données ou même les services de vidéoconférence comme Zoom et Microsoft Teams.

L’usage de ces solutions ne requiert pas d’expertise technique majeure, mais nécessite tout de même une compréhension fondamentale du cloud afin de les exploiter de manière optimale.

Face à la grande diversité des services, une large variété de professionnels peuvent être amenés à utiliser le cloud. Par exemple, les Data Engineers habitués à des logiciels on-premise doivent apprendre à manier les solutions en nuage.

Il existe aujourd’hui des services cloud pour la bureautique, la gestion de relation client, les RH, la comptabilité, la collaboration, le marketing ou encore le e-commerce. Et les catalogues des fournisseurs sont en constante expansion.

De même, les solutions verticales sont des applications spécifiques à un secteur d’activité visant à répondre à leurs besoins. En guise d’exemple, on peut citer un logiciel de gestion de dossier médical électronique en SaaS pour le secteur de la santé.

D’autres formations sont conçues pour les professionnels de l’informatique. Il s’agit notamment des administrateurs réseau, des ingénieurs système ou des architectes cloud.

Ce type de cursus leur permet d’acquérir des compétences pour la migration vers le cloud, la gestion des services, la conception d’architectures ou encore la cybersécurité.

En outre, les formations pour développeurs sont dédiées aux personnes souhaitant concevoir et construire des applications et des services cloud.

Elles permettent notamment d’acquérir des compétences en automatisation de processus et en intégration des services cloud.

Quelles compétences acquérir par une formation cloud ?

Une bonne formation cloud doit tout d’abord permettre de comprendre les bases du cloud computing, de découvrir les différentes catégories de services et les principales plateformes existantes.

Le programme doit couvrir les concepts tels que la gestion des identités et la gouvernance, la configuration du réseau virtuel, la gestion du stockage, le déploiement des ressources informatiques ou encore le monitoring.

Elle doit aussi conférer la capacité de diagnostiquer et de résoudre rapidement les problèmes de sécurité, de performance ou de disponibilité affectant les services cloud.

Enfin, les professionnels du cloud doivent être en mesure de travailler en équipe et de communiquer efficacement. Un cursus de qualité doit donc aborder ces notions.

Débuter une formation cloud

Les certifications cloud

Tous les principaux fournisseurs de cloud proposent des certifications permettant de valider la maîtrise de leurs plateformes, ou de services destinés à des métiers spécifiques.

Par exemple, AWS Solutions Architect démontre la capacité à déployer, gérer et utiliser les différents services Amazon Web Services.

Chez Microsoft, la certification AZ-900 Azure Fundamentals requiert une connaissance des principaux services et du fonctionnement de la plateforme. De même, AZ-104 Azure Administrator indique une expertise en implémentation, gestion et surveillance d’un environnement Azure.

Les utilisateurs de Google Cloud peuvent opter pour la certification Google Associate Cloud Engineer, tandis qu’IBM propose le titre Certified Technical Advocate pour sa plateforme.

Hormis les fournisseurs, plusieurs organisations délivrent des certifications hautement reconnues. On peut citer pour exemple le Certificate of Cloud Security Knowledge (CCSK) de la Cloud Security Alliance, focalisé sur la sécurité du cloud.

Parmi les certifications destinées à des spécialistes de l’informatique, Microsoft Azure DP-203 s’adresse par exemple aux Data Engineers. Elle confirme l’aptitude à l’ingénierie des données sur le cloud, à l’aide de services tels que Spark, Azure Synapse SQL ou Azure Data Factory.

Pour obtenir ces certifications, il est toutefois nécessaire de réussir un examen. Suivre une formation cloud peut donc aider à se préparer, afin d’atteindre le succès dès la première tentative.

Comment suivre une formation cloud ?

Il existe de nombreux cours, tutoriels, vidéos et autres simulateurs sur le web permettant d’apprendre les bases du cloud computing afin de pouvoir travailler avec cette technologie.

Par exemple, les MOOC (Massive Open Online Courses) sont des ressources populaires offertes gratuitement par les universités et d’autres organisations pour permettre à tout un chacun de s’initier à son rythme.

Les fournisseurs de services cloud tels que AWS, Microsoft Azure et Google Cloud Platform proposent également une documentation complète en ligne et des guides de formations pour apprendre à manier leurs plateformes respectives.

Toutefois, le meilleur moyen de la maîtriser est de suivre une formation complète. En choisissant DataScientest, vous pourrez compléter un cursus à distance afin d’acquérir une certification professionnelle AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud.

Nos formations s’effectuent intégralement en ligne, et permettent d’assimiler toutes les compétences requises pour réussir l’examen de certification souhaité. Le passage de l’épreuve est compris dans le programme.

S’inscrire à une formation cloud

Conclusion : une formation cloud pour l’informatique de demain

Au fil des années à venir, le cloud computing va continuer à se démocratiser en entreprise. Cette technologie sera bientôt la principale approche de l’informatique.

Par conséquent, suivre une formation cloud permet d’acquérir une qualification tournée vers l’avenir. Les professionnels de AWS, Microsoft Azure et Google Cloud seront de plus en plus recherchés.

En choisissant DataScientest, vous mettez toutes les chances de votre côté pour obtenir une certification Microsoft Azure ou AWS.

Ce précieux titre vous permettra de démontrer votre maîtrise du cloud, et de vous distinguer des autres candidats auprès des employeurs.

Notre organisme détient les statuts officiels de Microsoft Learning Partner et AWS Training Partner, et nos formations sont éligibles au CPF pour le financement. Découvrez DataScientest !

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Formations

Administrateur Cloud : En quoi consiste ce métier ?

Alors que le Cloud occupe une place toujours plus importante en entreprise, le rôle d’administrateur cloud est désormais essentiel pour la gestion des infrastructures technologiques. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur ce métier d’avenir, et les formations existantes pour l’exercer !

Depuis le début des années 2000, le Cloud Computing a connu un véritable essor. Dans tous les secteurs, les entreprises adoptent massivement les différents types de services tels que SaaSIaaS et PaaS.

Parmi les principaux fournisseurs de Cloud, on compte notamment le pionnier Amazon Web Services, mais aussi Microsoft AzureGoogle Cloud Platform ou encore Oracle Cloud.

De nombreuses organisations abandonnent leurs infrastructures sur site et migrent vers ces plateformes cloud. En conséquence, des professionnels de l’informatique capables de gérer les ressources, configurer les environnements et surveiller les performances sont devenus indispensables : les administrateurs cloud.

Qu’est-ce qu’un administrateur cloud ?

Se former au cloud computing

Ce professionnel est chargé de gérer et de superviser les environnements Cloud des entreprises. Il veille au bon fonctionnement des infrastructures, et garantit la disponibilité des services et la sécurité des données. Contrairement aux administrateurs système traditionnels, ce rôle moderne exige une compréhension approfondie des technologies Cloud, ainsi qu’une connaissance des différents fournisseurs et de leurs services.

Afin de maintenir les infrastructures Cloud opérationnelles et efficaces, ce métier englobe plusieurs responsabilités essentielles.

Tout d’abord, l’administrateur Cloud est chargé de la gestion des infrastructures. Il doit déployer, configurer et gérer les ressources telles que les machines virtuelles, les conteneurs, les bases de données et les réseaux.

Sa mission est de s’assurer que les infrastructures sont dimensionnées de manière appropriée pour répondre aux besoins des applications et utilisateurs finaux.

En outre, il s’occupe de la surveillance et de l’optimisation des performances : une tâche cruciale pour garantir une expérience utilisateur fluide. Il met en place des outils de surveillance et d’analyse, afin d’identifier les goulots d’étranglement, les pics de charge et les problèmes de latence.

C’est ce qui lui permet de prendre les mesures nécessaires pour optimiser les performances, et pour résoudre tous les problèmes éventuels.

Une autre préoccupation majeure liée au cloud est bien entendu la sécurité des données. Afin de protéger ces précieuses ressources, les administrateurs doivent mettre en place des mesures appropriées tout en veillant à ce que les infrastructures soient conformes aux réglementations telles que le RGPD.

En cas d’incident ou de panne, cet expert est également responsable de la résolution rapide et efficace des problèmes. Il doit disposer de compétences en dépannage, et pouvoir se coordonner avec les fournisseurs de services en cas de besoin.

Enfin, l’administrateur cloud doit être capable de développer des scripts pour automatiser et orchestrer les tâches les plus récurrentes comme le provisionnement des ressources, la sauvegarde des données et la gestion des mises à jour. Ceci lui permet d’accroître sa productivité.

Qu’apporte un administrateur Cloud à son entreprise ? Quels sont les avantages ?

En employant un administrateur Cloud, une entreprise bénéficie de nombreux avantages. D’abord, la gestion proactive des ressources Cloud permet d’ajuster rapidement les capacités en fonction de la demande.

Ceci permet aux organisations de s’adapter facilement aux fluctuations du trafic et de faire face à la croissance sans pour autant perturber les opérations.

De même, la gestion efficace des ressources permet de rationaliser les coûts d’exploitation. Les administrateurs peuvent identifier et supprimer les ressources inutilisées, optimiser l’allocation et mettre en place des politiques de gestions des coûts pour éviter les dépenses excessives.

Ils peuvent également déployer des stratégies de haute disponibilité pour garantir une accessibilité constante aux services Cloud. Les techniques comme la répartition de charge, la redondance des données et les sauvegardes régulières minimisent les temps d’arrêt et assurent une continuité des opérations.

Enfin, l’administration Cloud permet d’accélérer le déploiement des applications grâce à l’automatisation des processus ou à la simplification des tests et des mises à jour. Les environnements de développement et de pré-production agiles favorisent l’innovation et la mise sur le marché rapide.

Maîtriser l’administration cloud

Le rôle de l’administrateur Cloud dans la Data Science

Au sein des entreprises exploitant la science des données, l’administrateur Cloud travaille en étroite collaboration avec les équipes de Data Scientists. Il est d’abord responsable du provisionnement des ressources nécessaires aux projets. Ceci peut inclure la création de machines virtuelles, de clusters de calcul ou de bases de données.

Ces ressources doivent être correctement configurées pour répondre aux besoins spécifiques des professionnels.

Un administrateur intervient aussi sur la gestion des environnements de développement, nécessaires aux Data Scientists pour explorer, nettoyer et analyser les données. Il joue un rôle clé dans leur configuration et leur maintenance, notamment via l’installation et la configuration de bibliothèquesframeworks et outils dédiés.

En outre, la Data Science requiert souvent des pipelines de données complexes permettant l’ingestion, le nettoyage, la transformation et l’analyse des données.

La mise en place et la gestion de ces pipelines repose sur l’administrateur, à travers l’utilisation d’outils d’orchestration comme Apache Airflow ou Kubernetes pour gérer les flux de travail.

Cet expert peut aussi être amené à mettre en place l’infrastructure nécessaire pour l’entraînement, le déploiement et l’inférence des modèles de Machine Learning. Il veille à ce que les ressources comme les GPU soient disponibles et configurées comme il faut.

En cas d’utilisation de données sensibles et confidentielles, l’administrateur se charge de mettre en place les mesures de protection comme le chiffrement des données, l’authentification et l’autorisation, ainsi que la gestion des accès.

Enfin, aux côtés des équipes de Data Science, il optimise les performances des environnements et infrastructures grâce à l’utilisation d’outils de surveillance pour identifier les points faibles.

Pourquoi et comment devenir administrateur Cloud ?

En raison des nombreux bénéfices qu’ils apportent, les administrateurs cloud sont très recherchés et hautement rémunérés par les entreprises. En France, selon Glassdoor, le salaire annuel moyen pour cette profession dépasse les 30 000 euros.

Il existe plusieurs certifications hautement reconnues dans le domaine de l’administration cloud, validant les compétences d’un professionnel auprès des employeurs potentiels.

Par exemple, Amazon Web Services délivre la certification AWS Certified SysOps Administrator – Associate. Elle démontre l’aptitude à déployer, gérer et exploiter des applications sur cette plateforme cloud, et les compétences liées à la configuration des services AWS.

De même, Microsoft propose une certification Azure Administrator Associate. Elle met l’accent sur la gestion et la mise en œuvre des services Azure, et atteste de compétences pour gérer les identités, les ressources, les réseaux et les applications sur ce Cloud.

La certification Google Cloud Certified – Associate Cloud Engineer se focalise quant à elle sur les compétences requises pour déployer et gérer des applications sur GCP. Il s’agit notamment de la configuration des ressources, de la gestion des réseaux et de la sécurité des données.

Outre ces titres délivrés par les principaux vendeurs de cloud, la certification CompTIA Cloud+ couvre les compétences générales de l’administration Cloud, indépendamment d’un fournisseur spécifique.

Les sujets abordés incluent la virtualisation, la migration, la sécurité des données, la gestion des opérations et la résolution des problèmes.

De leur côté, les administrateurs Cloud travaillant avec la plateforme open-source de gestion d’infrastructures OpenStack peuvent opter pour la certification Certified OpenStack Administrator (COA).

Devenir administrateur cloud

Tendances et futur de l’administration Cloud

Le Cloud est une technologie encore émergente, et le domaine de l’administration évolue constamment pour répondre aux besoins changeants des entreprises.

Les organisations adoptent de plus en plus une approche multicloud ou hybride, combinant plusieurs fournisseurs de services et les infrastructures sur site.

De fait, un administrateur Cloud doit être en mesure de gérer ces environnements complexes et de mettre en place des stratégies de migration et d’interopérabilité efficaces.

Ce secteur est également transformé par l’essor de l’intelligence artificielle et du Machine Learning. Ces technologies sont utilisées pour l’automatisation des tâches, l’optimisation des performances, la détection des anomalies ou l’amélioration de la sécurité.

Une autre technologie devenue populaire pour la gestion des applications dans le Cloud est celle des conteneurs, avec des outils comme Docker et Kubernetes. Les administrateurs doivent impérativement acquérir des compétences en matière de déploiement et d’orchestration pour coordonner efficacement les ressources et services.

Enfin, face à l’explosion des violations de données, la sécurité devient une priorité absolue. Les mesures comme le chiffrement de données, l’authentification multifacteurs et la surveillance proactive sont indispensables.

Conclusion : l’administrateur Cloud, précieux allié des équipes de Data Science

Le Cloud a remplacé les environnements sur site, et constitue désormais la principale approche de l’informatique en entreprise.

L’administrateur Cloud joue donc un rôle crucial pour la gestion des infrastructures technologiques modernes, et sa présence est essentielle pour le succès des projets de Data Science.

Toutefois, cet expert doit faire face à de nombreux défis comme la complexité croissante du cloud, l’intensification des menaces de cybersécurité ou encore l’évolution des technologies. Il est donc indispensable de suivre une formation pour acquérir les notions requises pour surmonter ces obstacles.

Afin de développer simultanément des compétences en Data Science et administration Cloud, vous pouvez choisir DataScientest.

Nos différentes formations vous permettront d’apprendre à manier les outils et techniques de Data ScientistData Engineer ou Data Analyst et la maîtrise des plateformes cloud.

Toutes nos formations s’effectuent à distance et notre organisme est éligible au CPF pour le financement. En fin de parcours, vous pourrez recevoir une certification délivrée par nos partenaires Amazon Web Services et Microsoft AzureDécouvrez DataScientest !

Commencer une formation administrateur cloud

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Formations

Direct Query sur Power BI : Avantages, configuration et alternatives

Direct Query est une méthode permettant une connexion directe à une source de données avec Power BI. Découvrez tout ce que vous devez savoir : présentation, fonctionnement, avantages et inconvénients…

L’outil de business intelligence Power BI de Microsoft permet aux entreprises d’analyser et de visualiser des données de manière interactive. Il s’agit d’une plateforme complète, offrant de nombreuses fonctionnalités pour transformer les données brutes en informations exploitables pour la prise de décision stratégique.

Parmi ces différentes fonctionnalités, Direct Query permet de se connecter directement à une source de données externe. Par la suite, il est possible de travailler en temps réel avec les données sans avoir besoin de les copier comme c’est le cas avec la méthode classique d’importation.

À travers ce dossier, vous allez découvrir tout le fonctionnement de Direct Query et pourquoi cette méthode s’avère très utile dans certaines situations…

Qu’est-ce que Direct Query ?

À l’aide de Direct Query, les utilisateurs de Power BI peuvent se connecter directement à une source de données externes. Il peut s’agir d’une base de données, d’un fichier Excel, ou encore d’un service en ligne.

Dès que la connexion est établie, la requête est effectuée sur les données à la source et en temps réel. Les résultats sont ensuite affichés dans les visualisations de Power BI.

Afin de communiquer avec la source de données, Direct Query utilise un langage de requête comme SQL. Grâce à l’exécution en temps réel, les données sont toujours à jour et les résultats sont instantanés.

Apprendre à maîtriser Direct Query

Avantages et inconvénients

La possibilité d’accéder aux données en temps réel est l’un des principaux avantages offerts par Direct Query sur Power BI. Ceci permet une analyse des données plus précise, et plus efficace.

Par ailleurs, Direct Query évite le stockage redondant des données puisqu’il n’est pas nécessaire de les copier. Ainsi, les coûts de stockage peuvent être largement réduits.

Autre point fort : Direct Query peut exploiter des sources de données volumineuses sans avoir à les importer dans Power Query. Les utilisateurs n’ont donc guère à se soucier des limitations imposées par le stockage local.

Enfin, cette fonctionnalité permet d’optimiser les performances des rapports. Les données n’étant pas stockées localement, la taille du fichier est réduite et les temps de chargement s’en trouvent améliorés. Les problèmes de ralentissement sont également atténués.

Néanmoins, Direct Query comporte aussi des inconvénients et n’est donc pas toujours le choix idéal. Cette méthode de connexion directe impose une dépendance à une source de données en ligne, pouvant poser problème en cas de problème de connexion. Les temps de réponse peuvent augmenter.

Par ailleurs, les capacités de traitement de données sont limitées. La configuration de l’outil peut aussi s’avérer complexe…

Comment configurer Direct Query ?

La configuration de Direct Query s’effectue en plusieurs étapes. En premier lieu, il est nécessaire de se connecter à la source de données externes puis de créer un rapport dans Power BI.

On configure ensuite Direct Query afin d’utiliser les données en temps réel. Enfin, les visualisations et les filtres doivent être définis dans le rapport afin d’afficher les données.

Notons que la configuration de Direct Query peut varier en fonction de la source de données externe. C’est ce qui peut rendre la tâche potentiellement compliquée.

Par exemple, pour vous connecter à une base de données SQL Server, vous devrez sélectionner « Direct Query » comme méthode de connexion dans Power BI Desktop puis spécifier les informations de connexion à la base de données.

Précisons aussi que les fonctionnalités de transformation de données ne sont pas disponibles avec Direct Query. Par conséquent, toutes les transformations doivent être effectuées dans la source externe avant d’utiliser les données dans Power BI.

Enfin, certains types de données ne sont pas pris en charge par Direct Query. C’est notamment le cas des données semi-structurées.

Apprendre à utiliser Power BI

Direct Query vs Import : quelle est la meilleure méthode de connexion aux sources de données sur Power BI ?

Les deux principales méthodes de connexion à une source de données dans Power BI sont Direct Query et l’importation de données.

Cette dernière consiste à extraire les données de la source, afin de les stocker localement sur Power BI. C’est une alternative à la connexion directe offerte par Power BI.

En réalité, l’importation est la méthode la plus couramment utilisée. Après avoir extrait les données de la source, on les transforme en fonction des besoins avant de les stocker sur la plateforme.

Cette méthode est utile pour les sources de données volumineuses ou instables. Les données sont stockées localement, et les rapports peuvent donc être consultés indépendamment de la disponibilité de la source.

En revanche, ce stockage local peut consommer beaucoup d’espace sur le disque dur. Le volume d’importation est d’ailleurs limité à 1Go. De plus, les données peuvent rapidement devenir obsolètes si la source change fréquemment.

Conclusion : Direct Query, une alternative à l’importation de données sur Power BI

En conclusion, Direct Query est une fonctionnalité utile et puissante et Power BI permettant de travailler avec des données en temps réel et sans stockage redondant.

Toutefois, dans certains cas, il peut être préférable d’opter pour l’importation des données. Il est donc important de bien comprendre les avantages et inconvénients de chacune de ces méthodes.

Afin d’apprendre à maîtriser Power BI et ses nombreuses fonctionnalités comme Direct Query, vous pouvez choisir DataScientest.

Notre formation dédiée à Power BI se décline en trois formats : débutant, avancé ou maîtrise complète. La durée totale du programme est de 38 heures réparties sur 5 jours.

La partie destinée aux débutants permet d’apprendre à manier Direct Query et la connexion aux sources de données, le langage DAX et les bases de la dataviz.

Par la suite, au cours de la partie dédiée aux utilisateurs avancés, vous découvrirez le langage de formule M, ou encore des notions comme les DataFlows et l’actualisation incrémentielle.

À l’issue du cursus, vous serez capable de collecter, d’organiser, d’analyser les données avec Power BI et de créer des tableaux de bord interactifs. En tant que Microsoft Learning Partner officiel, DataScientest vous prépare aussi au passage de la certification Microsoft Power BI Data Analyst Associate.

Notre formation est également enregistrée au RNCP France Compétences, et notre organisme reconnu par l’État est éligible au Compte Personnel de Formation pour le financement. Découvrez DataScientest !

Découvrir la formation Power BI

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Shema de neural networks
Définitions

Neural networks : qu’est-ce qu’un réseau de neurones

Dans le domaine en constante évolution de l’intelligence artificielle, les réseaux de neurones, ou neural networks en anglais, émergent comme des piliers fondamentaux de la technologie. Ces constructions inspirées du cerveau humain ont révolutionné la manière dont les machines apprennent et interprètent des données.

Cet article plongera au cœur des neural networks, explorant leur fonctionnement, leurs applications et leur impact croissant sur des domaines aussi variés que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et la résolution de problèmes complexes.

Introduction aux Neural Networks

Les Neural Networks, également connus sous le nom de réseaux de neurones artificiels, constituent une pierre angulaire de l’intelligence artificielle et du domaine du machine learning. Les réseaux neuronaux représentent des modèles mathématiques sophistiqués conçus pour analyser des données et exécuter des missions complexes. À la base, un réseau de neurones est constitué de plusieurs couches interconnectées, chacune contenant des « neurones » artificiels qui traitent et transmettent les informations.

L’objectif fondamental des neural networks est d’apprendre à partir des données. Ils sont capables de détecter des motifs, des tendances et des relations au sein de la data, ce qui les rend particulièrement adaptés à des tâches telles que la reconnaissance d’images, la traduction automatique, la prédiction de séquences et bien plus encore. En ajustant les poids et les biais des connexions entre les neurones en fonction des données d’entraînement, les neural networks sont en mesure de généraliser leurs apprentissages et d’appliquer ces connaissances à de nouvelles données, ce qui en fait des outils puissants pour résoudre une variété de problèmes complexes.

Fonctionnement des Neurones Artificiels

Les éléments fondamentaux des réseaux de neurones, appelés neurones artificiels, s’inspirent du fonctionnement des neurones biologiques du cerveau humain. Chaque neurone artificiel reçoit des signaux d’entrée pondérés, qui sont sommés. Si cette somme dépasse un seuil, le neurone s’active, générant ainsi une sortie. Cette sortie devient l’entrée pour les neurones de la couche suivante. Les connexions entre les neurones sont liées à des poids, qui dictent l’importance de chaque connexion dans le calcul de la sortie. Les neurones artificiels apprennent en ajustant ces poids avec les données d’entraînement.

Les réseaux de neurones se déploient en couches : entrée, cachées et sortie. Les données d’entrée passent par la couche d’entrée, puis traversent les couches cachées où les calculs se déroulent. La couche de sortie fournit le résultat final. Des fonctions d’activation insérées dans les neurones introduisent des seuils non linéaires, capturant ainsi des relations complexes entre les données. Par des algorithmes d’apprentissage, les poids des connexions s’ajustent pour réduire la différence entre prédictions et sorties réelles, optimisant ainsi la généralisation du réseau pour obtenir des résultats précis sur de nouvelles données.

Les Différents Types de Neural Networks

Les réseaux de neurones, base fondamentale de l’apprentissage profond, se diversifient en types variés, adaptés à des tâches spécifiques. Parmi eux se trouvent les réseaux de neurones feedforward, aussi appelés perceptrons multicouches (MLP), qui comportent des couches successives de neurones. Ils sont utilisés pour la classification, la régression et la reconnaissance de motifs.

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN), quant à eux, se focalisent sur les données structurées comme les images. Ils emploient des couches de convolution pour extraire des caractéristiques, suivies de sous-échantillonnage pour réduire les données. Les CNN excellent dans la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la segmentation. D’autre part, les réseaux de neurones récurrents (RNN) se concentrent sur les séquences, comme le langage naturel. Leur architecture gère les dépendances temporelles et les entrées variables, utiles pour la traduction, la génération de texte et l’analyse de sentiment. Chaque type de réseau de neurones présente des avantages selon les données et les objectifs d’apprentissage.

Deep Learning et Couches Profondes dans les Neural Networks

Le Deep Learning, une sous-branche de l’apprentissage automatique, s’est révélé être une avancée majeure dans la réalisation de tâches complexes en utilisant des réseaux de neurones profonds. L’idée fondamentale derrière le Deep Learning est de construire des réseaux de neurones comportant plusieurs couches de traitement, également appelées couches profondes. Ces couches multiples permettent aux réseaux de capturer des représentations hiérarchiques et abstraites des données, améliorant ainsi leur capacité à résoudre des problèmes de plus en plus complexes.

Les couches profondes d’un réseau de neurones sont composées de neurones connectés en série, chacun effectuant une transformation mathématique des données qu’il reçoit en entrée. Les premières couches du réseau sont généralement responsables de l’extraction de caractéristiques simples, telles que les bords ou les formes basiques, tandis que les couches ultérieures combinent ces caractéristiques pour former des représentations plus complexes et sémantiques. L’ensemble du processus d’apprentissage vise à ajuster les poids et les biais des neurones afin de minimiser l’erreur entre les sorties prédites du réseau et les véritables étiquettes.

L’avantage clé des réseaux de neurones profonds réside dans leur capacité à apprendre des modèles de données à différents niveaux d’abstraction, ce qui les rend adaptés à une variété de tâches, de la reconnaissance d’images à la traduction automatique. Cependant, la profondeur accrue des réseaux ajoute également à la complexité de l’entraînement et à la nécessité de techniques avancées pour éviter le surapprentissage. Malgré ces défis, le Deep Learning a propulsé les performances de l’apprentissage automatique à de nouveaux sommets, ouvrant la voie à des applications innovantes et à des avancées significatives dans divers domaines.

Generative Adversarial Networks (GAN)

Les Réseaux Générateurs Adversaires (GAN) représentent une avancée révolutionnaire dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier dans la génération de contenu réaliste comme des images, des vidéos et même du texte. Les GAN ont été introduits en 2014 par Ian Goodfellow et ses collègues, et depuis lors, ils ont suscité un grand engouement pour leur capacité à créer des données nouvelles et authentiques à partir de zéro.

L’architecture des GAN est basée sur deux réseaux neuronaux profonds antagonistes : le générateur et le discriminateur. Le générateur crée des données synthétiques, tandis que le discriminateur essaie de faire la distinction entre les données réelles et générées. Au fil de l’entraînement, le générateur s’améliore en essayant de tromper le discriminateur, et celui-ci s’améliore en distinguant de mieux en mieux entre les deux types de données.

Le processus de compétition entre le générateur et le discriminateur permet aux GAN de produire des données de haute qualité qui sont difficilement distinguables des données réelles. Cette technologie a eu un impact majeur sur la création d’art numérique, la synthèse de vidéos, la génération de scénarios pour les simulations et même la création de visages humains synthétiques réalistes. Cependant, les GAN ne sont pas sans leurs défis, notamment en ce qui concerne la stabilité de l’entraînement et le contrôle de la qualité des données générées. Malgré cela, les GAN continuent de susciter un intérêt croissant et ouvrent de nouvelles perspectives passionnantes pour la création et la manipulation de contenu numérique.

Tendances Futures dans le Domaine des Neural Networks

Le domaine des réseaux neuronaux connaît actuellement une croissance exponentielle, avec des avancées et des tendances futures qui ouvrent de nouvelles perspectives passionnantes. L’une de ces tendances est l’expansion continue du Deep Learning vers des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et même la science des données. Les architectures de réseaux neuronaux de pointe, telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux récurrents, sont constamment affinées pour obtenir des performances encore meilleures dans des tâches complexes comme la traduction automatique, la compréhension du langage naturel et la reconnaissance d’objets.

Une autre tendance prometteuse est l’intégration de l’intelligence artificielle dans les objets quotidiens via l’Internet des Objets (IoT). Les réseaux neuronaux embarqués sur des dispositifs connectés permettront des interactions plus intelligentes et personnalisées avec nos environnements. De plus, la montée en puissance du traitement automatisé des langues naturelles et la génération de contenu multimédia par les réseaux neuronaux soulèvent des questions passionnantes sur la créativité, l’éthique et les limites de l’IA.

Alors que l’industrie continue de s’appuyer sur les réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes de plus en plus complexes, la collaboration interdisciplinaire, les innovations algorithmiques et les percées matérielles joueront un rôle crucial dans la définition des prochaines tendances. Les réseaux neuronaux ne cessent d’évoluer et de remodeler le paysage technologique, ouvrant la voie à un avenir où l’intelligence artificielle sera de plus en plus intégrée dans notre quotidien.

Table de travail d'un business analyst
Définitions

Analyse Commerciale : Découvrez le monde de la Business Analytics

Dans le paysage commercial actuel, l’analyse est devenue un pilier essentiel pour orienter les choix stratégiques et favoriser la croissance. L’émergence du Big Data et des innovations technologiques a donné lieu à une discipline indispensable : la Business Analytics. Ce champ d’expertise explore et valorise les données pour révéler des insights pertinents, des tendances occultes et des orientations stratégiques. Il permet ainsi aux entreprises de prendre des décisions avisées tout en acquérant un avantage compétitif.

Qu’est-ce que la Business Analytics ?

La Business Analytics, aussi connue sous le nom d’analyse commerciale, est une discipline essentielle en affaires. Elle concerne la collecte, le traitement et l’analyse de données dans le but de fournir des insights actionnables. Ce champ permet aux entreprises de s’appuyer sur des données concrètes pour orienter leur stratégie, plutôt que sur de simples hypothèses. Au lieu de se limiter à l’examen des tendances historiques, la Business Analytics exploite des méthodes avancées pour révéler des motifs, relations et opportunités souvent méconnus. Par l’emploi de techniques variées, comme les analyses statistiques et les modèles prédictifs, elle aide les organisations à mieux comprendre leur position actuelle, à prévoir les évolutions futures et à optimiser leurs opérations.

Elle couvre une gamme variée de secteurs, de la finance au marketing en passant par la gestion des ressources humaines et la logistique. Elle intègre non seulement les données internes, mais aussi des informations externes pour offrir une vue globale. Avec les progrès technologiques et la montée en puissance de l’intelligence artificielle, la Business Analytics a évolué de manière significative. Elle propose désormais des solutions sophistiquées en matière de visualisation de données, de prédiction de tendances et d’optimisation des processus. En résumé, elle est devenue un levier essentiel pour toute organisation cherchant à prendre des décisions fondées dans un environnement d’affaires en constante mutation.

Différence entre Business Analytics et Business Intelligence

Bien que les termes « Business Analytics » et « Business Intelligence » puissent parfois être considérés comme synonymes, ils se distinguent par leurs approches et leurs objectifs en matière de données d’affaires. La Business Intelligence (BI) met l’accent sur l’agrégation, l’organisation et la visualisation des données historiques de l’entreprise. Elle offre une perspective rétrospective, alimentant ainsi la prise de décisions basées sur des informations passées.

À l’inverse, la Business Analytics (BA) va plus loin en s’intéressant à l’anticipation des performances à venir. Elle utilise des méthodes sophistiquées comme l’analyse prédictive, la modélisation statistique et même l’apprentissage machine pour éclairer sur des tendances, des relations et des corrélations inexplorées. Son but ultime est d’orienter des décisions stratégiques et opérationnelles plus éclairées. En somme, tandis que la BI se consacre à une compréhension rétrospective des données, la BA se focalise sur des analyses avancées pour guider l’avenir.

L’Impact du Business Analytics sur la Prise de Décision

L’adoption de la Business Analytics dans le processus décisionnel a révolutionné la stratégie d’entreprise. Avec une analyse de données poussée, les dirigeants disposent d’éléments concrets pour orienter leurs choix. Ces outils d’exploration révèlent des tendances et des relations complexes, souvent sources d’aperçus inattendus. Ainsi, les entreprises peuvent non seulement anticiper des opportunités mais aussi des risques, tout en s’appuyant sur des données fiables pour leurs décisions.

L’influence de la Business Analytics s’étend également à l’efficacité opérationnelle. En ajustant les processus internes à partir des analyses de données, les organisations ont la possibilité de minimiser les coûts, maximiser la productivité et améliorer le service client. Par exemple, l’exploration de données peut mettre en lumière des zones d’inefficacité dans la chaîne d’approvisionnement, optimiser la gestion des stocks ou encore personnaliser l’expérience client. À l’ère du numérique, la Business Analytics constitue un levier stratégique pour les entreprises cherchant à se démarquer et à s’adapter dans un environnement dynamique.

Exemples Concrets d’Application

Dans divers secteurs d’activité, la Business Analytics trouve des applications concrètes. En commerce de détail, elle permet, via l’analyse prédictive, d’anticiper les goûts des consommateurs pour une gestion optimale des stocks et une réponse efficace à la demande. Elle intervient également dans la tarification dynamique pour s’ajuster en temps réel selon la demande et les concurrents.

En santé, la Business Analytics facilite la prise de décisions médicales en prédisant les admissions futures et en allouant judicieusement les ressources. Elle aide aussi à cerner les facteurs de risque pour les patients et accélère la découverte de nouveaux médicaments.

Dans le secteur des médias et du divertissement, elle joue également un rôle significatif. Les services de streaming utilisent ces analyses pour personnaliser les recommandations, augmentant ainsi l’engagement utilisateur. Les studios de cinéma, de leur côté, ont recours à l’analyse prédictive pour estimer les performances potentielles de nouveaux films et ajuster leurs campagnes publicitaires en conséquence.

Cette polyvalence démontre que la Business Analytics s’impose comme un élément clé dans plusieurs industries, apportant des bénéfices concrets en matière de prise de décision, d’optimisation des opérations et d’innovation.

Les Compétences Requises pour une Carrière en Business Analytics

Pour débuter une carrière en analyse commerciale, un panel de compétences diversifié est requis, notamment en statistiques, en programmation et en communication. Comprendre les méthodes statistiques pour examiner des données et anticiper des tendances est fondamental.

L’aptitude à manipuler des outils d’analyse s’avère également indispensable. Cela englobe la maîtrise de langages comme Python ou R et la compétence pour travailler sur des plateformes SQL destinées à la gestion de bases de données. Savoir visualiser les données via des outils comme Tableau ou Power BI est un autre atout, permettant de rendre les résultats accessibles et intuitifs.

Au-delà des compétences purement techniques, l’analyse commerciale exige également un bon sens de la communication et du travail en équipe. Savoir décomposer des résultats analytiques complexes en messages simples pour les parties prenantes non initiées est crucial. Des aptitudes en pensée critique et en résolution de problèmes complètent le profil, aidant à cerner les enjeux d’analyse, à concevoir des stratégies adaptées et à contextualiser les résultats.

Ainsi, une carrière réussie en analyse commerciale allie des compétences techniques, des capacités d’analyse et des qualités relationnelles pour fournir une réelle plus-value aux entreprises.

Tendances Actuelles dans le Business Analytics

Le secteur de la Business Analytics est en pleine mutation, avec l’émergence de plusieurs tendances cruciales. Parmi celles-ci, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique dans les pratiques d’analyse prend de l’ampleur. L’objectif est d’exploiter ces technologies pour détecter des schémas plus élaborés et pour automatiser un nombre croissant de fonctions analytiques, ouvrant ainsi la voie à des solutions plus avancées et prédictives.

Une autre évolution notable est le recours croissant à l’analyse en temps réel. Les entreprises s’orientent de plus en plus vers des dispositifs permettant une prise de décision immédiate en se basant sur des données en cours de production. Ceci requiert des infrastructures de données et d’analyse agiles et performantes, ainsi que l’adoption de technologies comme le traitement en mémoire et les plateformes d’analyse en temps réel.

La question de la confidentialité et de la sécurité des données reste également un enjeu de taille. Une attention accrue est portée aux techniques d’anonymisation et de sécurisation des données pour répondre à ces préoccupations.

En résumé, la Business Analytics poursuit sa transformation pour s’adapter aux besoins fluctuants des entreprises dans un environnement toujours plus centré sur les données. Les évolutions en matière d’IA, d’analyse en temps réel et de sécurité des données soulignent l’importance grandissante de ce domaine dans la prise de décision et l’impulsion de l’innovation.

Formations

La formation de Digital Analyst – Guide complet

Que ce soit pour gagner en visibilité ou pour convertir des prospects en clients, la majorité des entreprises doit développer sa présence sur le web. Mais pour atteindre les objectifs fixés (en termes de notoriété ou de conversion), encore faut-il mettre en place les bonnes actions. Et pour savoir ce qui est le plus pertinent, il convient d’utiliser et d’exploiter toutes les données à disposition. C’est justement le rôle du digital analyst. Alors quel est ce nouveau métier ? Quelles sont ses missions ? Quelles sont les compétences indispensables ? Et surtout, quelle formation pour devenir digital analyst ? Nous répondons à toutes vos questions.

Qu’est-ce qu’un digital analyst ?

Également appelé web analyst ou chef de projet tracking, le digital analyst exploite toutes les données issues du web et des réseaux sociaux pour améliorer les performances de l’entreprise en ligne. Concrètement, l’analyse des données doit permettre d’optimiser l’expérience utilisateur sur un site web, comprendre les sources de trafic et plus globalement le retour sur investissement de toutes les actions entreprises via le site (SEA, SEO, landing pages…). Ce faisant, les organisations améliorent leur avantage concurrentiel.

À ce titre, le métier de chef de projet tracking est particulièrement prisé par les entreprises de tout secteur d’activité. Mais pour exercer cette profession, mieux vaut suivre une formation de digital analyst.

Quelles sont les missions d’un digital analyst ?

Pour améliorer les performances d’une entreprise sur le web grâce aux données, le digital analyst doit mettre en place les actions suivantes : 

  • Implémenter des outils de collecte de données : le web analyst doit récupérer un maximum d’informations sur le comportement des utilisateurs d’un site internet. À la fois pour mieux connaître sa cible (âge, secteur géographique, sexe…), mais aussi pour mieux comprendre ses habitudes (panier moyen, temps de visite, période de navigation, abandon de panier…). En effet, les actions de l’internaute sont des ressources précieuses pour l’entreprise. Et ce, tout au long du parcours client.
  • Analyser les données : les informations ainsi collectées permettent au digital analyst de déduire des tendances et d’identifier le client cible.
  • Représenter les données : si le chef de projet tracking peut comprendre facilement les milliers de lignes issus d’un fichier Excel, ce n’est pas forcément le cas des décisionnaires. Pour faciliter la compréhension par tous, cet expert data doit représenter les données à travers des outils de visualisation (notamment des graphiques, des tableaux de bord, des courbes…).
  • Faire des recommandations : en fonction de son analyse, il peut suggérer des actions pour améliorer l’expérience utilisateur, la stratégie digitale et la conversion globale du site web.
  • Animer des formations : cette mission n’est pas automatique. Mais force est de constater que l’analyse d’un site web et du comportement des utilisateurs concerne plusieurs départements de l’organisation. Par seulement les experts data. Ainsi, le digital analyst peut former les équipes marketing, commerciales, produit, …. L’idée est alors de les sensibiliser à l’importance des données pour prendre de meilleures décisions.

Pour remplir ces missions avec efficacité, nous vous conseillons de suivre une formation de digital analyst.

Maîtriser le rôle de digital analyst

Pourquoi suivre une formation digital analyst ?

Entre le monde des données et du marketing, le digital analyst doit posséder de multiples compétences techniques. À savoir : 

  • Le marketing digital ; 
  • Les langages informatiques (HTML, CSS…) ; 
  • Les outils d’analyse web (Google Analytics, Omniture, Webtrends…) ; 
  • La programmation web ; 
  • Les outils CRM.

Pour acquérir ces différentes hard skills, il est préférable de suivre une formation digital analyst. 

Au-delà de ces compétences techniques, le web analyst doit aussi disposer de plusieurs qualités personnelles. Par exemple, la curiosité pour continuer à se former sur les dernières tendances en marketing digital et les nouvelles technologies, ou encore un sens du relationnel pour former les équipes et apporter des recommandations.

Bon à savoir : la maîtrise de l’anglais est un plus pour devenir digital analyst.

Quelle formation pour être digital analyst ?

Que ce soit pour acquérir une connaissance des langages informatiques, des spécificités du marketing digital ou pour mettre en place des outils de collecte de données, il est primordial de se former. Mais à l’heure actuelle, il n’existe pas encore de formation spécifique pour devenir digital analyst. Cela dit, il est possible d’exercer ce métier après un bac+3 ou bac + 5 en marketing digital, mathématique statistique, communication et multimédias (en école de commerce ou à l’université). 

Et bien sûr, vous pouvez également suivre une formation de data analyst.

Rejoignez DataScientest pour devenir digital analyst

Si le digital analyst doit maîtriser le marketing, c’est avant tout un expert des données. Il doit déduire des insights afin d’aider les équipes à prendre de meilleures décisions. Mais pour maîtriser l’analyse de données, mieux vaut suivre une formation spécifique. C’est justement ce que nous vous proposons chez DataScientest. Grâce à nos formations data analyst (ou même data scientist, vous apprendrez à maîtriser les outils et la méthode de travail pour devenir digital analyst.

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