Les compétences distinctives prévisibles de l’ingénieur Big Data et Business Intelligence sont réparties sur trois pôles. Ces dernières caractérisent les champs techniques ciblés par notre formation.

• L’ingestion de données depuis des sources ou API externes.
• Automatisation de la consommation de données pour alerter les utilisateurs d’événements anormaux.
• Les frameworks d’expérimentation et l’A/B testing
• La Gestion des métadonnées

• Chief data Officer

Le Chief Data Officer (CDO) ou directeur des données est spécialiste de la data. Il est responsable du pilotage, du traitement des données, de leur qualité ainsi que de leur administration.

• Data scientist (AI)

Le data scientist gère, analyse et exploite la masse de données. Il a pour rôle de comprendre et de modéliser les différentes problématiques métiers ainsi que d’élaborer des modèles prédictifs afin d’anticiper les évolutions de la data et des tendances du secteur d’activité de son entreprise. Le data scientist possède une triple expertise en Machine learning, Deep learning et en Data Vizualisation.

• Machine Learning Engineer

Le machine learning engineer développe des algorithmes qui traitent de gros volumes de données. Il doit choisir le modèle le plus pertinent parmi tous pour répondre aux problématiques de l’entreprise. Il est chargé d’industrialiser les modèles d’intelligence artificielle et de gérer le cycle de vie des modèles et des données.

• Data analyst

Le data analyste détermine le profil d’un client type, ses attentes et ses besoins. Il en résulte des indicateurs pertinents pour influencer la stratégie opérationnelle de l’entreprise. Il est donc au cœur de la base de la stratégie marketing à construire en élaborant des critères de segmentations pour optimiser cette stratégie et en envoyant des rapports web analystics.

• Data engineer (Ingénieur Big Data)

Le rôle du data engineer est de fournir les supports nécessaires aux traitements des données . Il est à l’origine de la conception de l’architecture des données et de sa mise en place . Il doit également valoriser les données dans le sens mathématiques (IA), en triant des millions de données à travers divers logiciels afin de les transformer en informations exploitables.