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freelances ayant la compétence BIG DATA sur leur CV

  • 200924H001 Thanh Son Développeur JAVA
    CV Développeur JAVA
    • Développeur, Scrum Master, Chef de projet (35 ans)
    • 92250 LA GARENNE-COLOMBES
    • Totalement mobile

    • JAVA, SPRING, SQL, TIBCO, BIG DATA, APACHE SPARK, APACHE HADOOP, AMAZON AWS

  • 200924T001 Mohamad Consultant technique TABLEAU SOFTWARE
    CV Consultant technique TABLEAU SOFTWARE
    • Consultant technique, Développeur, Consultant (31 ans)
    • 95120 ERMONT
    • Totalement mobile

    • TABLEAU SOFTWARE, BI, Alteryx, SQL SERVER, SQL, MOA, ORACLE, TERADATA, Microsoft Power BI, TALEND

  • 200924G001 Augustin Data Scientist C++
    CV Data Scientist C++
    • Data Scientist (39 ans)
    • 92200 NEUILLY SUR SEINE
    • Totalement mobile

    • C++, HTML, LINUX, POSTGRESQL, SHELL UNIX, SQL SERVER, APACHE

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Les intervenants maîtrisant

BIG DATA

ont aussi postulé à

  • DATA SCIENTIST à Paris

    • PYTHON
    • 75 - Paris
    • ASAP
    • 3 mois (renouvelables)

  • Développeur BIG DATA sur Paris

    • BIG DATA
    • 75 - Paris
    • ASAP
    • 3 mois (renouvelables)

  • DATA scientist à Rueil-Malmaison

    • BIG DATA, PYTHON
    • 92 - Rueil-Malmaison
    • ASAP
    • 3 mois (renouvelables)

  • Consultant BIG DATA en télétravail

    • BIG DATA
    • 75 - Paris
    • ASAP
    • 12 mois

Qu'est-ce que BIG DATA ?

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.

Exemple de missions de Kenza, freelance BIG DATA habitant Paris (75)

Air FranceJuin 2016 à ce jourChef de projet
Big Data Mission : Mise en place d’une solution du suivi de l’activité commerciale des agencesAir-France-Piloter la réalisation du projet et assurer sondéploiement.-Animation de réunion et accompagnement conduite du changement.-Apporter des préconisations sur les outils informatiques à utiliser dans le cadre du projet.-Assurer la réalisation des demandes et suivre l'obtention des résultats attendus.-Planifier et suivre l'avancement des travaux, coordonner les différents contributeurs.-Garantir la cohérence avec la Stratégie SI et le schéma directeur.-Assurer une bonne communication avec l'ensemble des managers et en être le relai.-Coordonner le travail des différentes équipes.Environnement: Architecture Hadoop (Hbase), Teradata, kafka, SparkADP GSI

Mars2016 -juin 2016Consultante Big Data –Rétro-ingénierieMission :Evaluation de la qualité opérationnelle de la plateforme Big Data existante-Repenser le concept général de la plateforme-Anticiper le besoin-Revu du système existant-Audit opérationnel (Méthodes, Ressources)-Analyse des risques des du système (Sécurité, Monitoring) Environnement: Hortonworks, Hbase, Ambari, Knox, Matrice des risques

Danone Research/Biométrie Avril 2015 -janvier 2016Consultante Big Data -Data scientistMission: Accompagnementde la mise en place d’une solution Big data-Pilotage des ateliers métiers-Elaboration de l’architecture Big Data-Evaluation / traitement/ Restitution des données.-Réalisation d’un Proof of concept du projet-Analyses statistiques-Mise en place de matrices-Réalisation de Dashboard
Page 3/ 4Environment : Hortonworks Hadoop, Hive, R, Tableau desktop server V9, Pig, Tibco Spotfire (Python, TERR -Data Mining, JavaScript), SSISChèque DéjeunerOctobre 2014 –Mars 2015Consultante AMOA DécisionnelMission: RecetteFonctionnelle de la solution EPM -Conception de plans de tests fonctionnels.-Conception de stratégie de tests.-Contrôle de la qualité des évolutions et des correctifs.-Qualification des résultats des Tests.Environnement:Adaptive Planning (cloud), Méthode

AgileAirbus Groupe Avril 2014 –Septembre 2014Consultante Décisionnel BO/BWMission: Evolutionet maintenance d'applications SAP BW-Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques.-Définition des KPI-Spécification et mise en œuvre des flux BW.-Spécification et mise en œuvre des query Bex.-Spécification et mise en œuvre des rapports et des tableaux de bords. -Création de rapports et univers BO-Rédaction et exécution desscénarios de tests métiers.Environnement:SAP Business Objects BI 4 (CMC, WebIntelligence), SAP NetWeaver BW 7.3

Shogunmoto Avril 2013 -Aout 2013 Consultante Décisionnel
Mission: Refonte d’un système d’aide à la décision et mise en place d'un nouveau processus de gestion de stock-Analyse de l’existant et proposition des solutions adaptées.-Réalisation des reportingde prévision de vente au cœur du processus.-Gestion d’une équipe offshore.-Rédaction du guide d’utilisation et passage en production.-Implémentation de la Solution.
Environnement:Qlikview, SQL Server, Marketing.

Projets
-Sentiment Analysis
Elaboration d’un modèle de classification et prédiction sur les Tweets. (Text Mining).
Analyse de données-Etude d’épidémiologie
Analyse d’un échantillon de données
Exploration de données (Segmentation, etc)
Prédiction de résultat.
Utilisation des méthodes statistiques.

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