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Retours aux métiers

Architecte Big Data : le visionnaire technique

À partir d’un besoin, cet expert du big data conçoit l’infrastructure et les combinaisons technologiques permettant de collecter et de traiter de gros volumes de données de toute nature. Il apporte une vision d’ensemble des technologies big data.

L’architecte big data intervient en amont du traitement de la donnée pour organiser la récupération et la gestion des données brutes en lien avec les équipes informatiques et les managers de la donnée. C’est l’acteur le plus expérimenté pour conseiller, planifier et mettre en place l’infrastructure de gestion des données. Grâce à sa vision d’ensemble des technologies big data, il s’assure de la cohérence de la structure des bases de données et des logiciels pour qu’ils soient toujours en phase avec les besoins et les enjeux de l’entreprise. Il crée l’architecture du système de gestion de données de telle sorte que l’acquisition, la manipulation, la circulation et la restitution des données soient facilitées : il prévoit comment et quand les différentes sources de données et les différents outils d’analyse seront mis en ligne et comment ils s’intégreront. Il affine et surveille en permanence cette infrastructure. C’est également un interlocuteur important du data scientist, à qui il fournit les données brutes à traiter.

 

Formation :

– bac + 4 ou 5 en informatique, management, statistiques ou marketing ;
– formation big data ;
– école d’ingénieur spécialisée ;
– expérience professionnelle Business Intelligence.

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MOTS CLÈS
  • Big data
  • Conception de l’architecture de l’infrastructure
AU QUOTIDIEN
  • Concevoir l’architecture de l’infrastructure de gestion des données
  • Garantir son fonctionnement
  • La faire évoluer selon les besoins
COMPÉTENCES
  • Maîtrise de toutes les technologies big data : bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra ou Redis), infrastructures serveurs (Hadoop, Spark) et stockage de données en mémoire (Memtables)
  • Esprit d’équipe
  • Curiosité, autonomie, communication
Diagramme de compétences
de l'Architecte big data
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Peut-on laisser un algorithme apprendre tout seul ?

A la différence de l’apprentissage supervisé, le contexte non supervisé est celui où l’algorithme doit opérer à partir d’exemples non annotés.

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