Vous avez peut-être déjà entendu parler du terme Big Data. Il désigne une grande quantité de données structurées ou non structurées collectées à partir de différentes sources telles que des sites Web, des applications mobiles et d’autres systèmes.
Comme le big data influence notre vie quotidienne sous de nombreux aspects, la demande d’emplois liés au big data est plus forte que jamais. En recherchant “analyste de données” sur LinkedIn, 57 635 résultats apparaissent. Outre le métier d’analyste de données, d’autres emplois liés au big data, notamment ceux d’analyste commercial, de scientifique des données, d’ingénieur des données, de gestionnaire de base de données, d’architecte de données, etc. sont également très demandés.
Compte tenu de la forte demande de main-d’œuvre dans le domaine de l’analyse des big data, de plus en plus d’universités proposent des programmes intéressants permettant aux étudiants de faire carrière dans ce domaine. Ces programmes peuvent porter des noms différents, tels que Business Analytics, Big Data Technologies, Artificial Intelligence, Data Science, et s’adressent à des étudiants ayant des compétences et des antécédents différents. Mais généralement, ils se concentrent sur des domaines similaires.
Je voudrais énumérer les 5 meilleures formations universitaires au Big Data et présenter brièvement les concentrations et les caractéristiques du programme. Jetons un coup d’œil.
1 – TELECOM ParisTech
Le Mastère Spécialisé® Big Data offre de nouvelles compétences techniques pointues dans la collecte, la représentation, la modélisation et l’analyse des données, ainsi que dans la maîtrise du stockage distribué. Au-delà de ces savoir-faire techniques, le Mastère Spécialisé® fournit des connaissances transverses pour acquérir une vision stratégique de la gestion des données.
NIVEAU D’ADMISSION :
- titulaires d’un diplôme d’ingénieur en informatique ou en télécommunications, ou
- titulaires d’un master 2 universitaire scientifique ou technique, en informatique ou en mathématiques appliquées, ou
- titulaires de diplômes étrangers de niveau équivalent à bac+5, MSc ou MBA, en informatique ou mathématiques appliquées. Un niveau d’anglais au moins équivalent à un TOEIC de 700, un TOEFL (Paper) de 550 ou test équivalent est exigé.
2 – ENSAI
Le Master in Statistics for Smart Data de l’ENSAI est un programme unique et innovant, entièrement dispensé en anglais. Il allie notions avancées en Statistiques, Mathématiques appliquées et Informatique. Plusieurs unités/matières sont spécifiques à ce programme et sont applicables au domaine de l’Intelligence Artificielle. A l’issue de cette année de formation, les étudiants diplômés peuvent prétendre à une carrière de Data Scientist hautement qualifié dans de nombreux secteurs d’activités. Ce diplôme est également un sésame pour poursuivre en doctorat et faire carrière dans le domaine de la recherche.
Ce Diplôme National de Master (DNM) est accrédité par le Ministère Français de l’Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l’Innovation en partenariat avec l’Université de Rennes l, l’Université Rennes 2, Agrocampus Ouest et INSA Rennes.
NIVEAU D’ADMISSION :
Tous les candidats doivent avoir au minimum un niveau Bac + 4 équivalent à 240 crédits ECTS.
3 – Université de Reims Champagne-Ardenne
La spécialité STATISTIQUE POUR L’EVALUATION ET LA PROSPECTIVE (S.E.P. ; bac+5) est une collaboration entre la Faculté S.E.S.G., la Faculté des Sciences Exactes et Naturelles et Neoma Business School. Commune aux Mentions de Master Economie appliquée et Mathématiques. Elle forme des statisticiens ayant de bonnes compétences en économie. Répondant à la demande des professionnels, les étudiants de cette formation maîtrisent le domaine statistique et les principaux supports informatiques. Ils sont particulièrement formés aux problématiques de l’évaluation, de la prospective économique et sociale, du marketing, du Big Data et de la gestion des risques.
NIVEAU D’ADMISSION :
Bac+5
4 – Université Lumière Lyon 2
Le Master Data Mining forme des spécialistes dans les domaines du data mining, de l’extraction de connaissances à partir de vastes sources de données. Il regroupe la conception et les accès à de grandes bases de données ainsi que tous les traitements à effectuer pour extraire de la connaissance de ces données. Ces traitements sont issus de la statistique, de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique, etc.
A l’issue de la formation, l’étudiant.e est en mesure de traiter des problématiques de data mining en choisissant puis en utilisant de manière appropriée les outils les plus adaptés pour résoudre la tâche qui lui a été confiée. Il est également en mesure de développer des méthodes innovantes afin de pallier aux limitations des technologies existantes.
NIVEAU D’ADMISSION :
Titulaires d’une première année de Master dans le domaine des Mathématiques Appliquées, de la Statistique, de l’Informatique, ou toute autre formation scientifique (bac+4) comportant de solides connaissances en mathématiques appliquées, statistique et informatique.
5 – Grenoble INP/Ensimag
Ce Mastère Spécialisé vise à former des professionnels capables de mener des projets liés au Big Data. Ces profils, très recherchés, à l’articulation entre les aspects scientifiques, techniques, managériaux, business et stratégique doivent inclure de manière transversale une dimension responsable et éthique.
Il vise à former principalement aux fonctions « orientées données » alliant des compétences en informatique, statistique et management.
NIVEAU D’ADMISSION :
Bac+5 sans expérience ou Bac+4 avec 3 ans d’expérience professionnelle. Dérogation possible selon appréciation du jury.
Outil d’extraction de données indispensable dans le domaine du big data
Avec l’épanouisssenemnt des outils de web scraping sur le marché, ils sont choisis par de plus en plus de gens qui travaillent dans le domaine du big data. L’extraction de données des sites Web est largement facilitée et devient accessible à tout le monde y compris des gens de marketing qui ne savent pas coder. Octoparse est inscrit sur cette liste de meilleurs logiciels de web scraping.
