Licence en Big Data et Intelligence Artificielle

Être titulaire d’un BAC 2 ou tout titre équivalent et ayant des bases en mathématiques.

Technologies Big Data : Maîtrise des plateformes et outils Big Data tels que Hadoop, Spark, Hive, Pig, et des écosystèmes associés pour le traitement et l’analyse des données massives.

Visualisation des données : Compétences dans l’utilisation d’outils de visualisation de données comme Tableau, Power BI, et D3.js pour créer des visualisations intuitives et communicatives des données analytiques.

Infrastructures de cloud computing : Connaissance des services de cloud computing et de leurs applications dans le Big Data, incluant AWS, Azure et Google Cloud, pour le stockage, le traitement et l’analyse des données.

Ingénierie des données : Capacités à concevoir, construire et gérer des pipelines de données robustes, en assurant l’extraction, la transformation et le chargement (ETL) des données de manière efficace.

Sécurité et confidentialité des données : Compréhension des pratiques et technologies pour garantir la sécurité et la confidentialité des données, y compris le chiffrement, l’anonymisation des données, et la conformité aux réglementations (comme le GDPR).

Projet et gestion des données : Compétences en gestion de projets pour planifier, exécuter et superviser des projets de Big Data, en utilisant des méthodologies agiles et en assurant une communication efficace avec les parties prenantes.

Compétences en communication : Capacité à communiquer des résultats complexes de manière claire et concise, tant à un public technique qu’à un public non technique, pour soutenir la prise de décision basée sur les données.

Data Analyst (Analyste de données) :

• Analyse et interprétation des données pour identifier des tendances et des insights.
• Création de rapports et de visualisations pour aider à la prise de décision.

Data Scientist (Scientifique des données) :

• Utilisation de techniques d’apprentissage automatique et de modélisation statistique pour résoudre des problèmes complexes.
• Développement de modèles prédictifs et de solutions analytiques.

Business Intelligence Analyst (Analyste en intelligence d’affaires) :

• Transformation des données brutes en informations exploitables pour soutenir les stratégies commerciales.
• Utilisation d’outils de BI pour créer des tableaux de bord et des rapports.

Big Data Architect (Architecte Big Data) :

• Conception et supervision des architectures Big Data pour assurer la performance et la scalabilité des systèmes.
• Choix des technologies et des outils appropriés pour les projets Big Data.

Consultant Big Data :

• Conseil auprès des entreprises pour la mise en place de solutions Big Data.
• Assistance dans la définition des stratégies de données et des meilleures pratiques.

Spécialiste en sécurité des données :

• Protection des données contre les cybermenaces et les violations de la sécurité.
• Mise en place de politiques et de procédures de sécurité des données.

Analyste en marketing digital :

• Utilisation des données pour optimiser les campagnes de marketing numérique.
• Analyse du comportement des utilisateurs et des tendances du marché pour améliorer les stratégies de marketing.

Analyste Cloud spécialisé en Big Data :

• Gestion des infrastructures cloud pour les projets Big Data.
• Utilisation des services cloud pour le stockage, le traitement et l’analyse des données.

Chef de projet Big Data :

• Planification et supervision des projets Big Data de bout en bout.
• Coordination des équipes et gestion des ressources pour assurer le succès des projets.

Spécialiste en visualisation de données :

• Création de visualisations interactives pour représenter les données de manière intuitive.
• Utilisation de logiciels de visualisation pour communiquer les insights aux parties prenantes.

Entrepreneur en solutions Big Data :

• Lancement de startups et de nouvelles entreprises axées sur les technologies et solutions Big Data.
• Développement de produits et services innovants dans le domaine de l’analyse de données.