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Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à utiliser l’analyse de données massives pour améliorer leur fonctionnement et leur compétitivité. Cela rend donc les ingénieurs en big data très recherchés par les entreprises. Pour devenir ingénieur en big data, il est important de suivre une formation adaptée. Elle devra vous permettre de développer les compétences nécessaires pour travailler avec les technologies de l’analyse de données massives. Dans cet article, vous découvrirez les différentes options de formation qui s’offrent à vous pour devenir ingénieur en big data.

Le métier d’ingénieur Big data

Un ingénieur en big data est un professionnel qui travaille sur les technologies de l’analyse de données massives (big data). Ce métier implique l’utilisation de technologies et de méthodes avancées pour collecter, stocker, traiter et analyser des données volumineuses et complexes. Cela lui permet de découvrir des tendances et des insights qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions avisées.

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Les ingénieurs en big data travaillent souvent dans les domaines de la technologie de l’information, de la finance, de la santé, etc. Ils peuvent être employés par des entreprises, des organisations gouvernementales, des institutions académiques ou évoluer en indépendant.

Quelles compétences pour devenir ingénieur Big data ?

Pour devenir ingénieur en big data, il est recommandé de posséder les compétences suivantes :

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  • Solides compétences en informatique : il est important de connaître les bases de l’informatique, notamment les langages de programmation, les systèmes d’exploitation et les réseaux.
  • Connaissance de la statistique et des mathématiques : il est important de comprendre les concepts statistiques et mathématiques pour traiter et analyser les données de manière efficace.
  • Capacité à travailler avec des outils de big data : il est important de maîtriser les outils et technologies utilisés dans l’analyse de données massives tels que Hadoop, Spark et NoSQL.
  • Capacité à résoudre des problèmes complexes : les ingénieurs en big data doivent être capables de résoudre des problèmes complexes en utilisant une approche analytique.
  • Excellentes compétences en communication : il est important d’être capable de communiquer clairement et de manière efficace avec les membres de l’équipe et les parties prenantes.
  • Capacité d’apprentissage continu : il est important de rester à jour sur les dernières tendances et technologies dans le domaine de l’analyse de données massives.

Quelles formations suivre pour devenir ingénieur Data ?

Il existe plusieurs options de formation pour devenir ingénieur en big data. Par exemple, il est possible de suivre un master spécialisé. Ce type de formation vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour travailler avec les technologies de l’analyse de données massives. Certaines de ces formations peuvent également inclure des enseignements métiers pour permettre de comprendre les aspects non techniques de la gestion de données. Il s’agit par exemple des aspects juridiques et du management de données. Voici le top 3 des formations à suivre pour devenir ingénieur Data :

  • Le Master Spécialisé en Big Data de Telecom ParisTech : il s’agit d’une formation d’un an destinée aux ingénieurs qui souhaitent développer leurs compétences dans l’analyse de données massives. Au cours de ce master, les étudiants apprendront à exploiter les données sur Hadoop et à acquérir des compétences métiers.
  • Le Master Spécialisé en Big Data de Grenoble Ecole de Management & Grenoble INP : il s’agit d’une formation conjointe proposée par une école d’ingénieurs (Grenoble INP) et une école de management (Grenoble EM). Cette formation, d’une durée de 15 mois, vise à développer les compétences des étudiants dans l’analyse de données massives.
  • Le Master MSc en Big Data de l’ESSEC & CentraleSupélec : il s’agit d’une formation conjointe proposée par une école de management (ESSEC) et une école d’ingénieurs (CentraleSupélec). Cette formation d’une durée de 15 mois est intitulée « Master in Data Science & Business Analytics ». Elle offre aux étudiants la possibilité de se spécialiser dans le calcul massivement parallèle. Elle leur permet également de développer leurs compétences dans les technologies de l’analyse de données massives.

Ces formations sont toutes accréditées par la conférence des grandes écoles de France.

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