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BIG DATA : spécificités

À quoi correspond le big data ?

Découverte du big data

Le big data joue un rôle important dans plusieurs secteurs d’activités. Il se caractérise par la quantité de données générées par les consommateurs. Leur traitement permet de mieux analyser le comportement du public. Il est ainsi plus facile de connaître leur besoin et de leur proposer les services et les produits adéquats.

Auparavant, des sociétés spécialisées proposaient leurs analyses aux entreprises. Cependant, les nouvelles technologies ont permis de créer une nouvelle tendance. Beaucoup de sociétés souhaitent exploiter les données en leur possession. Elles les utiliseront dans leur stratégie marketing afin de développer leur activité et d’augmenter leur chiffre d’affaires.

Les nouveaux métiers liés au big data

La plupart de ces nouveaux métiers requièrent des compétences spécifiques. Cela explique le fait que la demande est inférieure à l’offre. Cette caractéristique permet à des freelances big data de trouver une place facilement.

D’autre part, les postes à pourvoir dans ce secteur sont en pleine croissance. Il faut savoir que les spécialistes dans ce domaine travaillent souvent dans des groupes industriels. Ils évoluent dans la finance, l’assurance et la banque.

La grande majorité des freelances big data travaille également chez les opérateurs qui traitent et stockent les données. Il s’agit notamment des hébergeurs, des fournisseurs d’accès internet et des data centers.

Le Big Data, une mine de données précieuses

Le big data, caractérisé par un volume important de données

Le Big Data désigne les grands volumes de données variées et qui circulent à grande vitesse. Ces jeux de données complexes requièrent un système de traitement spécifique. Ils proviennent de nombreuses sources telles que les réseaux sociaux, les applications mobiles ou les pages internet.

Avec des flux constants, elles peuvent facilement atteindre des dizaines de téraoctets et de pétaoctets. Ces données sont non structurées et il faut une bonne organisation pour les exploiter correctement.

Le Big Data revêt effectivement une importance capitale dans différents secteurs d’activité. Il faut aussi savoir que des avancées technologiques optimisent leur stockage et leur coût d’exploitation. Les données deviennent plus accessibles, permettant de prendre les bonnes décisions commerciales.

L’exploitation des données

Les données offrent ainsi la possibilité de proposer de nouveaux produits selon les comportements des consommateurs. Il existe ainsi de nombreuses entreprises technologiques spécialisées dans ce domaine. Elles traitent et analysent une grande quantité de données en permanence.

Les entreprises construisent alors une équipe de professionnels pour analyser l’ensemble de ces données. Leur travail et leur perspicacité aident à déterminer les nouvelles tendances. En se posant les bonnes questions, il est possible d’anticiper les besoins des clients.

Par ailleurs, certaines entreprises préfèrent confier cette mission big data à des freelances. Ces derniers disposent des compétences et des outils nécessaires pour mener à bien ce projet. Leur expertise leur permet de satisfaire les exigences de ces sociétés.

Les différents métiers liés au big data

Chief Data Officer (CDO)

En tant que Directeur de la Data, il dirige l’équipe spécialisée dans le Big Data. Il supervise chaque étape depuis la collecte jusqu’à l’analyse des données.

Aussi, le Chief Data Officer veille effectivement à identifier les types de data indispensables au développement de l’entreprise. Il les transfère ensuite à ceux qui se chargent de leur traitement. Il s’assure également que l’exploitation de ces données respecte l’éthique sans violer la vie privée des consommateurs.

Pour occuper ce poste en interne ou en tant que consultant, il est important d’avoir un diplôme d’ingénieur. Une solide expérience et des compétences en informatique, management et marketing sont également nécessaires.

Business Intelligence Manager

Secondant le CDO, le Business Intelligence Manager utilise des outils performants et efficaces pour contrôler le travail de l’équipe. Il met ainsi en place des outils de reporting et des tableaux de bord. Ces derniers sont ensuite intégrés dans le réseau informatique pour en faciliter l’accès à tout le personnel.

Pour exercer en tant Business Intelligence Manager, il est important d’avoir une bonne maîtrise en informatique, en anglais et en gestion de données. Il est également très important d’avoir un diplôme délivré par des écoles d’ingénieurs.

Data Scientist

Le Data Scientist se charge de la collecte du big data afin de traiter et d’analyser les données. Son travail est important, car ses interprétations visent à optimiser la stratégie marketing de l’entreprise.

Par ailleurs, le Data Scientist crée des algorithmes qui permettent de trier les informations utiles. Le département commercial peut ainsi trouver le bon product/market. Il est certain de rencontrer le succès escompté en s’adressant au bon public.

Aussi, le Data Scientist a des compétences en statistique, en informatique et en management. Il maîtrise également les outils et les technologies relatifs au traitement de données telles que Java, Hadoop, Bigtable ou MapReduce. Il lui faut aussi avoir suivi une étude dans des écoles d’ingénieurs.

Data Analyst

Son travail consiste à trier et organiser les données qui lui parviennent. Il doit effectivement se charger de leurs interprétations et de leurs analyses. Le Data Analyst doit pouvoir communiquer à l’entreprise les informations indispensables pour les prises de décision.

Ces indicateurs clés ont une importance capitale dans les campagnes publicitaires, mais aussi dans la conception des produits. Le Data Analyst doit avoir un diplôme délivré par une école d’ingénieurs. Il doit également maîtriser les outils et les technologies lui permettant de traiter rapidement les grands volumes de données.

Data Miner

Le Data Miner est celui qui déniche les informations utiles parmi les données qu’il compulse pendant des heures. Il se charge de les rendre exploitables par les dirigeants de l’entreprise. Il doit avoir de bonnes compétences en informatique, en business et en statistiques.

Pour postuler, il faut avoir au moins une licence en marketing ou en informatique. Au fil des années, il peut occuper le poste de Data Analyst et de Data Scientist.

Master Data Manager

Le Master Data Manager est également appelé gestionnaire des données. Il est chargé de l’exploitation optimale des données. Il les regroupe ainsi par catégorie en fonction de leur utilité et de leur importance.

Les informations peuvent concerner les fournisseurs, les articles, les clients, les normes et les législations. Il est donc très important d’éviter la moindre erreur pour ne pas perturber le processus de traitement.

Chaque équipe métier peut ainsi immédiatement les exploiter et d’obtenir toutes les informations qui leurs sont utiles. Le data manager doit maîtriser les règles de gestion des données.

Data Protection Officer

Le Data Protection Officer est responsable de la protection des données de l’entreprise où elle travaille. Ce poste est obligatoire pour les sociétés employant plus de 250 personnes. Il doit veiller à la non-violation des données personnelles.

Pour cela, le Data Protection Officer se tient au courant de tous les projets en cours. Il doit avoir de solides compétences en droit, en informatique, en marketing et en communication.

Travailler en tant que freelance big Data

Le freelance big Data est un métier d'avenir, fortement attrayant et captivant pour les jeunes passionnées de l'informatique. Le métier promet de salaires extrêmement élevés autant pour les débutants et les experts.

Ces professionnels du traitement des données informatiques sont indispensables à toutes les entités modernes qui souhaitent exploiter les données utilisateurs à leurs avantages. Comme des milliers de données web circulent chaque jour dans le monde numérique, l'analyse et le traitement de ces données, à fortes valeurs ajoutées, aident à la prise de décisions stratégiques au sein de l'entreprise.

Le big Data engineer

Le Data science cerne tout ce qui concerne l'analyse des données informatiques. Le domaine renferme plusieurs branches de spécialisations. Le big Data freelance peut alors se traduire en un big Data engineer. Il a la responsabilité d'assurer et de maintenir les outils et les infrastructures informatiques destinés au stockage de données. Cet architecte de données bâtit et sécurise la structure informatique.

Les compétences requises pour un big Data engineer

L'ingénieur en big Data possède de fortes compétences dans le développement informatique et de la maitrise des différents langages de programmation : gestion de base de données, langages de programmation Ios, JavaScript, C++, DevOps… Ainsi, certains d'entre eux excellent dans le langage de programmation orienté objet et deviennent un Data scientist python. Ces professionnels possèdent une réelle maitrise de la machine learning python.

En complément, cet expert doit également disposer d'excellentes connaissances des bases de données relationnelles (SQL) et non-relationnelles (noSQL). Son esprit d'analyse poussé lui facilite son travail. Toutefois, il doit aussi se munir de rigueur et de forte créativité pour trouver les solutions aux problèmes les plus complexes.

La Data scientist freelance

La Data scientist freelance se spécialise dans l'analyse des données statistiques informatiques. Cet expert de la gestion et de l'analyse des données massive étudie en détail tout un ensemble de données, multiples et dispersées, pour en dégager les principaux indicateurs facilitant ainsi la prise de décision dans l'entreprise.

Ce travail est primordial pour faire face à une problématique précise et pour en trouver la meilleure solution bâtie sur une excellente stratégie offensive. « Data miner », « Data scientist » ou encore « Data analyst » désigne le même poste et demande les mêmes compétences.

Les compétences d'un Data scientist freelance

En tant qu'expert de l'analyse de données, les compétences indispensables à ce métier s'avèrent complexe. Le freelance doit maitriser les outils standards de conception, l'exploitation du Data au service du processus métier interne de l'entreprise ou du client, le traitement des données, la maitrise des applications Data…

En général, le freelance Data scientist passe l'école d'ingéniorat et dispose d'un niveau Bac +5 en analyse statistique ou en programmation informatique. Cet univers demande de réelles connaissances en informatiques, en mathématiques, en technologie et en business.

Ils sont essentiels pour les entreprises parce qu'ils analysent les données brutes pour les transformer en des mines d'informations précieuses et exploitables pour l'entreprise. La maitrise de l'analyse big Data ou l'analyse de ces données complexes facilite la résolution des problèmes analytiques difficiles à gérer.

Exemple de missions de Djim, freelance BIG DATA résidant dans la Seine-Saint-Denis (93)

  • Consultant Big Data

    Eradah capital Dubai, Émirats Arabes Unis
    novembre 2019 - aujourd'hui

    Mise en place d’une solution de reporting bancaire en temps réel avec kafka Stream
    Développent de solutions big data en temps réel
    Migration de la sérialisation et de dé-sérialisation de json à avro avec kafka schema registry
    Développent d’applications de temps réels avec KAFKA Stream
    Mise en place de Kafka connect applications pour intégrer les données depuis les bases transactionnelles.
    Création de connecteurs débezium
    Développement d’un programme Spark Streaming
    Implémentation des « kafka Producer » de données pour stocker les erreurs
    Mise en place des tests Unitaires
    Gestion des logs des pods avec Fluentd
    Création de tableaux de bords des logs avec kibana

    Technology: Kafka, Kafka Stream, Kafka Connect, Debezium, Hadoop, Kubernetes, Docker, Microsoft Azure, Spark, SQL Server, Fluentd, Elasticsearch, Kibana
  • Consultant Big Data

    Société Générale Paris, France
    août 2016 - septembre 2019

    Mise en place d’une solution Big Data vison 360 pour le département ressources humaines
    Mise en place d’une application Big Data pour certifier de données bancaires
    Mise en place d’une application Big Data d’exploitation des données de ServiceNow

    Définition de solutions techniques Big Data pour différents use cases
    Spécifications fonctionnelles et techniques
    Conception de modèle de données Big Data
    Développement de traitements d'extraction et de transformation de données
    Développement d’un programme Spark Streaming
    Conception et développement de modules de traitements de données en Spark
    Tuning pour les performances d’applications Spark
    Migration programme Spark 1.6 vers Spark 2.2
    Intégration de données dans de tables Hive
    Création et gestion d’indexes avec Elasticsearch et Kibana
    Création de tableaux de bord en Kibanna
    Création de workflows Oozie pour l’ordonnancement des programmes
    Création des tests Unitaires

    Environnement: Hortonworks, Java, Scala, Spark, Apache, Github, Hadoop, Oozie, Maven, Hue, Hive, HBase, Elasticsearch et Kibana
  • Consultant Big Data

    Société Générale Paris, France
    août 2016 - septembre 2019

    Définition de solutions techniques Big Data pour différents use cases
    Spécifications fonctionnelles et techniques
    Conception de modèle de données Big Data
    Développement de traitements d'extraction et de transformation de données
    Développement d’un programme Spark Streaming
    Conception et développement de modules de traitements de données en Spark
    Tuning pour les performances d’applications Spark
    Migration programme Spark 1.6 vers Spark 2.2
    Intégration de données dans de tables Hive
    Création et gestion d’indexes avec Elasticsearch et Kibana
    Création de tableaux de bord en Kibanna
    Création de workflows Oozie pour l’ordonnancement des programmes
    Création des tests Unitaires

    Environnement: Hortonworks, Java, Scala, Spark, Apache, Github, Hadoop, Oozie, Maven, Hue, Hive, HBase, elasticsearch et Kibana
  • Consultant Big Data

    Capgemini Rennes, France
    janvier 2016 - avril 2016

    Analyse de faisabilité de migration buisines intelligence vers le Big Data
    Définition d'architecture et de solutions Big Data
    Développement de traitements d'extraction et de transformation de données
    Modélisation de données avec Cassandra
    Chargement de données sur Cassandra
    Conception et développement de modules de traitements de données en Spark
    Création des « User Defined Functions » pour les transformations Big Data
    Réaliser de la veille technique Big Data

    Environnement: Spark, Cassandra, Scala, Hadoop, Eclipse, Maven
  • Consultant Business Intelligence

    Capgemini Rennes, France
    avril 2012 - janvier 2016

    Analyse des besoins des évolutions techniques
    Etude d’impact des évolutions des applications Business intelligence
    Rédaction des spécifications fonctionnelles
    Rédaction des spécifications techniques
    Développent SSRS reports avec SSRS 2012 pour les applications de facturations, d’achats et finances
    Conception de Datawarehouses et Datamarts
    Chargement des données de fichiers plats et Excel dans une base de données Oracle en utilisant SQL * Loader
    Création de packages SSIS pour charger des données dans une base de données centralisée SQL Server (à partir de sources de données diversifiées)
    Création et / ou modification des procédures stockées, des tables et des requêtes
    Création de plans de test et les scripts de test en fonction des besoins
    Gestion des validations fonctionnelles et d’intégrations
    Rédaction documentation technique et d’installation pour la pré-production
    Rédaction documentation technique et d’installation pour la production

    Environnement: Unix/Shell, Oracle, Quality Center, SQL avancé, SSIS (SQL Server Integration Services), SSRS (SQL Server Reporting Services), SQL Server Studio
  • Stage de fin d’étude en Business Intelligence

    Orange Grenoble, France
    avril 2011 - décembre 2011

    Stage de fin d’étude en Business Intelligence

    Mise en place de s...

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