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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 d'Antoine, freelance BIG DATA résidant dans le Val-d'Oise (95)

Consultant/Formateur BI et Big Data Octobre 2013 – Aujourd’hui
Dans le cadre du développement de la partie BI et Big Data de Ikayros, j’ai, en plus des missions purement consulting listées ci-dessous, donné des formations Big Data à des entreprises voulant s’initier à cette technologie. Cette formation de 3 jours propose un aperçu des différentes notions derrière le mot Big Data, avec un approfondissement sur la partie Hadoop (avec des exercices pratiques), ainsi que sur certains logiciels de reporting comme Tableau Software.

MDM et Architecture BI Aout 2013 – Aujourd’hui
Dans le cadre d’une mission d’expertise BI pour Michelin, j’ai effectué une mission de modélisation pour un nouvel outil de reporting Usine. L’objectif était de bâtir le nouvel outil groupe qui s’alimenterait des différents outils opérationnels de l’usine, pour en faire une base centrale de reporting alimentée en temps réel, à destination des opérateurs et du management. Mes activités ont été :
• Définition d’un modèle conceptuel de données (Merise) et d’un dictionnaire de données définissant les entités et leurs relations
• Réalisation d’un POC (Oracle et Microstrategy) avec alimentation et restitution dans MSY
• Déploiement en usine avec des utilisateurs clés pour valider le POC et le transformer en programme sur plusieurs années

En parallèle, j’ai également eu l’occasion d’intervenir sur des problématiques de performances sur les outils BI Michelin (Cognos, Microstrategy) et de faire des audits d’architecture sur l’ensemble de la solution déployée (du modèle de données jusqu’à la couche reporting)

Consultant BI Nov 2008 à Octobre 2013
Consultant au sein de l’entité Process & Information Management, j’ai travaillé sur des missions de Business Intelligence pour le compte de SFR. Au cours de ces missions, j’ai développé des expertises dans les domaines de la modélisation des données, de la conduite de projets techniques, et la définition d'architectures fonctionnelles et techniques de systèmes décisionnels. Au cours de la dernière année, je me suis attaché au développement des activités Big Data, incluant la mise en place d’une nouvelle Appliance Teradata chez SFR et un POC sur Hadoop

Mise en place d’une plateforme Cloudera Juillet 2013
Dans le cadre d’une mission courte pour un client souhaitant réaliser un POC sur Hadoop, j’ai déployé une plateforme Cloudera 4.4 complète, la mise en place d’une base de données HBase et le développement de scripts d’alimentations et de synchronisation avec une base MySQL existante.
Principales technologies : Hadoop, HDFS, Hive, HBase, Tableau, Impala

Développement de l’activité Big Data Novembre 2012 – Aout 2013
Dans le cadre du groupe Digital & Data Analytics, j’ai été impliqué dans le développement de l’activité Big Data pour Accenture France. En s’appuyant sur l’expérience acquise par les consultant Accenture dans les autres pays, l’objectif était de construire l’offre Big Data France sur les technologies encore émergeantes chez nos différents clients (Hadoop, In-Memory, Data visualisation, etc.)

Les différentes activités menées dans le cadre de cette mission étaient :
• Interviews et retours d’expérience de projets Big Data sur les technologies Hadoop (MongoDB, HDFS, Cassandra, HBase, Hive, Pig, etc)
• Réalisation d’un POC interne Accenture sur les technologies Hadoop (HDFS, Pig, Hive, Tableau)
• Réponse à appel d’offre sur les problématiques Big Data
• Conception d’architectures techniques et applicatives pour des projets Big Data
• Définition de best-practices et d’architectures de référence pour les problématiques Big Data
Principales technologies : Hadoop, HDFS, Pig, Hive, Cassandra, HBase, Tableau, SAS Visual Analytics

Architecte pour le bloc Business Intelligence Sept 2011-Mars 2013
Dans le cadre d’un large programme de rationalisation et d’externalisation de la TMA des applications informatiques regroupées dans 9 blocs majeurs, j’ai été architecte technique et fonctionnel sur le bloc Business Intelligence, notamment sur les technologies Teradata. L’objectif était d’assurer la maintenance de Teradata, tout en étant force de conseil en proposant des améliorations techniques ou d’architecture.

Les principales activités menées durant cette période ont été :
• Upgrade de l’Appliance Teradata (V2R6 -> V13.10) avec gestion des impacts associés
• Comparaison des différentes Appliance MPP (Oracle Exadata, Teradata, Greenplum, IBM Netezza, HP Vertica) dans le cadre d’un appel d’offre
• Mise en place d’une nouvelle Appliance Teradata « Big Data » (incluant l’architecture de sauvegarde, les bonnes pratiques, le manuel d’exploitation et l’architecture fonctionnelle pour supporter les futurs développements)
• Migration d’une application de Oracle 9i vers un nouveau serveur avec Oracle 11g
• Définition d’architectures hautes performances pour l’intégration de flux à forte volumétrie (via ETL ou Java J2EE)
• Mise en place de l’ETL DMExpress (Sy...

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