Big data pour les nuls

Big data pour les nuls

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Big data pour les nuls

Bien que le Big Data se classe actuellement parmi les principales tendances en matière de veille économique et d’analyse de données, les entreprises continuent de souffrir d’un manque de talents connaissant les données. Une étude du BARC montre que la moitié des répondants signalent un manque de savoir-faire analytique ou technique pour l’analyse des mégadonnées. C’est une bonne nouvelle pour les débutants en technologie, cependant, dont les connaissances et les compétences sont bien accueillies par les entreprises qui souhaitent profiter des avantages du Big Data.

Big Data

Si vous trouvez que la science des données est une opportunité alléchante, vous bénéficierez de cet aperçu des bases du Big Data pour les nuls. Ci-dessous, nous discuterons des exigences pour les emplois et des compétences que vous devez maîtriser pour démarrer une carrière réussie en science des données.

QU’EST-CE QUE LE BIG DATA ?

Au lieu de réciter une définition ou de donner un aperçu générique, examinons les principales caractéristiques du Big Data à travers le prisme de quelque chose qui est bien connu de nous tous: les moteurs de recommandation. Ce sont des outils largement utilisés dans le commerce électronique pour faciliter l’expérience client, mais qui aident également à collecter des données sur les consommateurs. Les visiteurs de la boutique en ligne recherchent des produits, les visualisent, les ajoutent et les suppriment de leur panier, font des achats comme, etc. – et chaque activité est une entrée dans une base de données. L’entrée peut ressembler à « Le client X a ouvert la page du produit Y ». Des millions de clients existent, et ils effectuent des dizaines d’activités par visite, ce qui signifie qu’un détaillant a besoin d’une capacité de stockage impressionnante pour enregistrer toutes ces actions.

Le stockage de données distribué est devenu une solution à ce problème. Selon ce principe, les données sont stockées sur de nombreux ordinateurs standards plutôt que sur une machine puissante construite sur mesure. Cela permet aux entreprises d’atteindre une évolutivité élevée: lorsque le nombre d’enregistrements augmente, le détaillant peut simplement ajouter des machines supplémentaires.

Chaque fois qu’un visiteur commence une nouvelle visite sur le site Web, le système analytique suit toutes ses activités et les
compare avec les activités précédentes de ce visiteur particulier et celles des autres visiteurs. Afin d’effectuer cette tâche rapidement, le système analytique répartit les tâches entre de nombreuses machines pour permettre le traitement parallèle des données. Les résultats de l’analyse jettent les bases de recommandations personnalisées.
Pour résumer: les Big Data sont des ensembles de données qui ressemblent à un journal d’événements par nature et qui nécessitent un stockage de données distribué, un traitement de données parallèle et des approches et méthodes spéciales. Vous pouvez en savoir plus sur les cas d’utilisation du Big Data dans cette introduction .

PILE TECHNOLOGIQUE BIG DATA

Vous devez généralement vous attendre à maîtriser plusieurs technologies pour devenir un expert du Big Data. Nous avons sélectionné les frameworks et langages de programmation les plus populaires pour qu’un débutant se familiarise. La liste n’est pas exhaustive: alors n’hésitez pas à la dépasser dès que vous êtes prêt.

Cadres Big Data

  • Apache Hadoop est un framework pour le traitement parallèle des données et le stockage distribué des données.
  • Apache Spark est une infrastructure de traitement de données parallèle.
  • Apache Kafka est un framework de traitement de flux.
  • Apache Cassandra est un système de gestion de base de données NoSQL distribué.

Langages de programmation Big Data

  • Java
  • Scala
  • Python
  • R (pas obligatoirement, mais bon à savoir)

QUELS SONT LES PARADIGMES DE PROGRAMMATION UTILISÉS DANS LE BIG DATA ?

Il est conseillé de comprendre les concepts de programmation généraux (tels que déclaratif et impératif), ainsi que les paradigmes spécifiques au Big Data (MapReduce).

Le paradigme déclaratif est l’approche de la programmation qui se concentre sur la déclaration de la tâche et des résultats attendus, sans décrire le flux de contrôle. Cette approche est utilisée dans la programmation de bases de données. Par exemple, SQL (Structured Query Language) est un langage déclaratif.

La programmation impérative est l’approche axée sur la description des commandes qui doivent être exécutées pour que le programme change son état. Il est utilisé pour le développement backend (par exemple, en Java).

Par exemple: Copier un répertoire de A vers B montre une approche déclarative, tandis que s’il est enrichi de commandes telles que vérifier s’il existe des fichiers existants avec le même nom et copier uniquement les nouveaux – c’est une approche impérative.

Le paradigme MapReduce est le concept de traitement parallèle de données distribuées. Il permet de traiter de grands ensembles de données en appliquant la fonction de carte pour le filtrage, le tri ou le paramétrage des données et la fonction de réduction pour résumer les résultats intermédiaires.

EMPLOIS DANS LE BIG DATA

Passons maintenant à la question brûlante: quels types d’emplois Big Data existent? La bonne nouvelle: il y a tout un choix.

  • Les analystes de données interagissent étroitement avec les utilisateurs finaux pour identifier leurs besoins, analyser et interpréter les
    données, créer des rapports et visualiser les données.
  • Les data scientists évaluent les sources de données et établissent des procédures de collecte de données, appliquent des algorithmes
    et des techniques d’apprentissage automatique pour extraire les données.
  • Les architectes de données conçoivent des bases de données et élaborent la documentation et les politiques pertinentes.
  • Les gestionnaires de bases de données contrôlent les performances de la base de données, dépannent les bases de données d’entreprise et mettent à niveau le matériel et les logiciels.
  • Ingénieur Big Data conçoit, implémente et supporte des solutions Big Data.

Ne vous laissez pas tromper par le fait qu’un seul des emplois – un ingénieur Big Data – fait directement référence au Big Data. Avec une bonne connaissance du Big Data, vous avez plus de valeur pour tout travail dans l’analyse de données. En l’absence de telles connaissances, vous pouvez avoir des opportunités limitées en termes de tâches ou de projets assignés.

Le Big Data évolue à mesure que de plus en plus d’entreprises en voient les avantages. Cependant, la recherche montre clairement un manque d’experts en big data. Il est temps de combler cet écart en éduquant la prochaine vague de débutants en technologie. Pour vous frayer un chemin dans le monde du Big Data, il est important de bien comprendre d’abord les bases. Un débutant devrait couvrir à la fois les technologies spécifiques au Big Data et les technologies générales. N’hésitez pas à vous référer à cet article sur votre parcours éducatif et bonne chance!

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