Comment devenir un analyste de mégadonnées en 2022

Le poste d'analyste de mégadonnées fait partie des options de carrière les plus en demande dans le paysage des affaires. Il domine actuellement tous les secteurs et continuera de le faire dans l'avenir. Forbes [i], qui en 2014 avait qualifié le travail avec les mégadonnées de travail le plus souhaitable du 21e siècle, partage la même opinion en 2022.

Ceci est soutenu par “Peer Research” [ii] qui déclare que près de 77% des organisations mondiales considèrent les mégadonnées comme une priorité. Par conséquent, être un analyste de données à l'heure actuelle est votre voie vers le succès et la stabilité à long terme. Si vous recherchez des conseils utiles pour une carrière dans ce domaine, lisez la suite.

Qu'est-ce qu'un analyste de données ? 

Tout d'abord, faisons la différence entre un analyste de données traditionnel et un analyste de mégadonnées. Le premier a longtemps dominé le secteur des entreprises et s'intéresse aux données structurées. Puisque les données deviennent de plus en plus complexes, il existe un besoin grandissant pour des professionnels dotés de compétences et d’une expertise avancée.

Par conséquent, les analystes de mégadonnées entrent en jeu, travaillant principalement avec des données brutes, non structurées et semi-structurées. Étant donné que les mégadonnées sont volumineuses, aucun outil de gestion de données traditionnel ne peut les utiliser efficacement.

Un bon exemple de mégadonnées est la Bourse de New York [iii] qui génère chaque jour un téraoctet de nouvelles données commerciales. Un autre est les médias sociaux, où des sites comme Facebook [iv] génèrent plus de 500 téraoctets de nouvelles données par jour.

Il va donc de soi que la nature du travail d'un analyste de mégadonnées et les compétences requises différeront des compétences traditionnelles des analystes de données.

Responsabilités d’un analyste de mégadonnées

Étant donné qu'un analyste de mégadonnées joue un rôle crucial dans une entreprise, ses responsabilités sont nombreuses et variées. En voici quelques exemples :

• Extraire des aperçus et des informations précieuses à partir des mégadonnées collectées de diverses sources. Ces données sont ensuite nettoyées, organisées et traitées avant de partir pour analyse.
• Trouver des sources de données nouvelles et alternatives et rechercher des méthodes pour améliorer l'exploration de données, l'analyse et la production de rapports.
• Rédiger des requêtes SQL pour extraire des données de l'entrepôt de données.
• Produire des définitions de données pour de nouveaux fichiers de base de données ou apporter des modifications à des fichiers existants à des fins d'analyse.
• Aider au processus de prise de décision en présentant des rapports dans divers formats - tableaux, graphiques et plus encore.
• Se tenir au courant des tendances et des modèles de corrélation parmi les ensembles de données complexes.
• Vérifier les performances des systèmes d'exploration de données et de résolution de problèmes.

Un analyste de mégadonnées peut également être amené à collaborer avec des scientifiques des données, l'équipe informatique et la direction de l'entreprise, tout en travaillant sur différents objectifs organisationnels.

Compétences d'un analyste de mégadonnées

Un analyste de mégadonnées est tenu de naviguer les systèmes de gestion de bases de données et faire face à de grandes quantités de données non structurées. Avoir des connaissances techniques est préférable dans ce domaine, car cela permet d’accélérer sa progression professionnelle.

1. Programmation

En tant qu'analyste de mégadonnées, vous n'êtes pas obligé d'être un programmeur, mais avoir des connaissances en codage est essentiel. Puisque vous allez traiter de grandes bases de données complexes, vous devrez faire beaucoup de personnalisation. De plus, comme le secteur des mégadonnées évolue chaque jour, de nombreux processus standards peuvent être utilisés par l'analyste. Par conséquent, les langages de programmation comme Python et Java sont utiles.

2. Aptitudes quantitatives et statistiques

Une bonne connaissance des statistiques et de l'algèbre linéaire est nécessaire pour un analyste qui traite des mégadonnées. Vous devez être capable de comprendre et de travailler avec des concepts tels que les statistiques récapitulatives, la distribution de probabilités, les tests d'hypothèses, etc.

Salaire d'un analyste de mégadonnées

Le boom du secteur des mégadonnées a entraîné la création de plusieurs nouveaux postes et tout le monde, des petites entreprises aux grandes marques, recherche des professionnels qualifiés. Le salaire moyen auquel un analyste de mégadonnées peut s'attendre au Canada se situe entre 45 000 $ et 90 000 $ [v] par année. Cette échelle salariale varie également selon les années d'expérience que l'on détient.

Comment devenir un analyste de mégadonnées

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Le programme aidera les étudiants à devenir très compétents en analytique, en IE et en mégadonnées. De plus, le programme est mis à jour en fonction des tendances actuelles du marché pour leur donner un avantage sur le marché du travail.

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FAQ

L'Institut Trebas Québec Inc. offre-t-il une attention individuelle aux étudiants ?

Nous accordons à chaque étudiant une attention adéquate pour son développement personnel et académique. À cette fin, nous avons délibérément réduit la taille des classes avec un ratio de 25: 1 pour la théorie et un ratio de 3-12: 1 pour les cours pratiques.

Est-ce que l'Institut Trebas Inc. va m’aider à trouver un emploi après avoir terminé le programme ?

Bien que nous ne puissions pas vous garantir un emploi, nous vous fournirons des services et des conseils qui vous aideront à trouver un emploi convenable. Cela comprend l'orientation professionnelle, les stages, la mise en réseau avec des professionnels de l'industrie et plus encore.

Cet article a été écrit par Nandita Kaushal et édité par Olly Cox.

Liens de référence

[i]https://www.forbes.com/sites/sap/2014/01/21/data-scientist-sexiest-job-of-the-century/?sh=6288bc6d674b

[ii] https://data-flair.training/blogs/why-big-data-is-popular/

[iii] https://www.guru99.com/what-is-big-data.html

[iv] https://www.guru99.com/what-is-big-data.html

[v] https://www.emploistimontreal.com/salaires-ti/salaire-administrateur-de-bases-de-donnees-50