Expertise en modélisation statistique, machine learning et analyse de données
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Liste (non exhaustive) des technologies utilisées fréquemment
Machine Learning
Supervisé, Non-supervisé, Deep Learning
Visualisation de données
Tableau, Power BI
Big Data
Hadoop, Spark
Bases de données
SQL, NoSQL
Cloud Data Services
AWS, Azure, Google Cloud
Langages de programmation
Python, R, SQL, Scala
Expérience : Solide expérience dans la création de modèles prédictifs, l'analyse de données et l'application de techniques de machine learning pour résoudre des problèmes métier complexes.
Compétences techniques : Maîtrise des langages de programmation comme Python et R, ainsi que des bibliothèques de machine learning telles que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.
Statistiques et Mathématiques : Connaissance approfondie des méthodes statistiques et des techniques de modélisation pour interpréter les données et en extraire des insights significatifs.
Visualisation de données : Capacité à créer des visualisations claires et percutantes avec des outils comme Tableau, Power BI et Matplotlib.
Communication : Excellentes compétences en communication pour présenter les résultats d'analyse et les recommandations aux parties prenantes non techniques.
Projets : Expérience dans la gestion et l'exécution de projets de data science, de la collecte de données à la mise en production des modèles.
A partir de 350€/jour
Expertise en gestion des données, ETL, et infrastructures Big Data
Gestion des données : Solide expérience dans la conception, la construction et la gestion de pipelines de données robustes et évolutifs.
Compétences techniques : Maîtrise des outils Big Data tels que Hadoop, Spark et des bases de données NoSQL comme Cassandra et MongoDB.
ETL : Expertise dans la mise en œuvre de processus ETL pour extraire, transformer et charger des données à partir de diverses sources.
Cloud : Expérience dans l'utilisation des services cloud pour la gestion des données, tels que AWS Redshift, Google BigQuery et Azure Data Lake.
Programmation : Compétence en langages de programmation comme Python, SQL et Scala pour le traitement des données et l'automatisation des tâches.
Optimisation : Capacité à optimiser les pipelines de données pour améliorer les performances et réduire les coûts.
Collaboration : Travail étroit avec les data scientists et les analystes pour s'assurer que les infrastructures de données répondent aux besoins analytiques.
A partir de 320€/jour
Expertise en analyse de données, reporting et visualisation
Analyse de données : Solide expérience dans l'analyse de grands ensembles de données pour identifier les tendances, les modèles et les insights.
Compétences techniques : Maîtrise des outils d'analyse et de visualisation de données comme SQL, Excel, Tableau et Power BI.
Statistiques : Connaissance des méthodes statistiques pour interpréter les données et en extraire des insights significatifs.
Reporting : Capacité à créer des rapports détaillés et des tableaux de bord interactifs pour aider les parties prenantes à prendre des décisions éclairées.
Communication : Excellentes compétences en communication pour présenter les résultats d'analyse et les recommandations aux parties prenantes non techniques.
Projets : Expérience dans la gestion de projets analytiques, de la définition des besoins à la présentation des résultats.
A partir de 300€/jour
Pour des raisons de confidentialité évidentes, nous avons masqués volontairement le nom du porteur de projet
Cas client
Optimisation de la plateforme Data pour la société cliente
INTRODUCTION
La société cliente est une entreprise multinationale opérant dans le secteur du commerce de détail. Avec des magasins et des bureaux dans plusieurs pays, la société utilise une plateforme de données pour gérer ses opérations d’analyse des ventes, des stocks et des préférences client.
Cependant, au fil du temps, la plateforme a accumulé des inefficacités et des problèmes de performance, ce qui a conduit la société à rechercher l’aide d’un architecte Data expérimenté pour optimiser son utilisation de la plateforme.
DéfiS
- Performance insatisfaisante : Les utilisateurs se plaignaient de ralentissements et de temps de chargement prolongés lors de l'exécution des analyses, ce qui affectait leur productivité et leur satisfaction.
- Complexité croissante : La configuration de la plateforme de données était devenue complexe et difficile à gérer, avec des processus obsolètes et des scripts mal documentés.
- Manque de gouvernance : Il n'existait pas de cadre clair de gouvernance pour la gestion des modifications de configuration et des déploiements dans la plateforme de données, ce qui entraînait des conflits et des erreurs.
Approche de l'Ingénieur QA
L’architecte DevOps a commencé par effectuer une évaluation approfondie de la plateforme DevOps de la société cliente, en analysant les processus métier, la configuration existante, les intégrations avec d’autres systèmes, et les performances du système.
Évaluation initiale
L'architecte Data a commencé par effectuer une évaluation approfondie de la plateforme de données de la société cliente, en analysant les processus métier, la configuration existante, les intégrations avec d'autres systèmes, et les performances du système.
Identification des problèmes
Sur la base de l'évaluation, l'architecte Data a identifié les principaux problèmes et les points de friction dans l'utilisation de la plateforme, en mettant en évidence les domaines nécessitant une amélioration immédiate.
Définition des objectifs
En collaboration avec l'équipe de direction de la société cliente, l'architecte Data a défini des objectifs clairs pour l'optimisation de la plateforme de données, en se concentrant sur l'amélioration de la performance, la simplification des processus et l'établissement d'une gouvernance robuste.
Planification et mise en œuvre
Sur la base des objectifs définis, l'architecte Data a élaboré un plan détaillé pour l'optimisation de la plateforme, en identifiant les actions spécifiques à entreprendre, les ressources nécessaires et les échéances associées.
ACTIONS PRISES
Pour résoudre les défis identifiés et atteindre les objectifs fixés, l’architecte Data a entrepris les actions suivantes :
- Optimisation de la configuration : L'architecte a révisé les paramètres et configurations de la plateforme pour éliminer les inefficacités et améliorer la performance globale du système.
- Optimisation des performances : Des mesures ont été prises pour améliorer les performances des analyses et des traitements de données, notamment l’optimisation des bases de données et l’amélioration des scripts ETL.
- Établissement de gouvernance : Un cadre clair de gouvernance a été établi pour la gestion des modifications de configuration et des déploiements, afin de garantir la cohérence et la qualité des données.
- Formation et sensibilisation : L'architecte a organisé des sessions de formation et de sensibilisation pour l'équipe de la société cliente, afin de les familiariser avec les meilleures pratiques de gestion des données et de les habiliter à utiliser efficacement la plateforme.
Résultats
Grâce à l’approche proactive de l’architecte Data, la société cliente a pu obtenir des résultats significatifs :
Amélioration significative des performances
Les temps de chargement et d’exécution des analyses de données ont été réduits de manière significative, permettant aux utilisateurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour mener leurs activités.
Simplification des processus
Les processus de traitement et d’analyse des données ont été rationalisés et simplifiés, permettant une meilleure efficacité opérationnelle et une réduction des erreurs.
Renforcement de la gouvernance
Un cadre clair de gouvernance a été établi pour la gestion des modifications, assurant la cohérence et la qualité des données et des processus.
Amélioration de la satisfaction des utilisateurs
Les utilisateurs de la plateforme de données ont exprimé leur satisfaction quant à l’amélioration des performances et à la facilité d’utilisation de la plateforme, ce qui a conduit à une meilleure adoption et à une utilisation plus efficace des outils d’analyse de données dans toute l’entreprise.
Conclusion
En conclusion, l’intervention d’un architecte Data expérimenté a permis à la société cliente d’optimiser efficacement sa plateforme de données, en surmontant les défis de performance, de complexité et de gouvernance. Grâce à une approche systématique, des actions ciblées et une collaboration étroite avec l’équipe de direction, la société cliente a pu tirer pleinement parti de sa plateforme de données pour améliorer ses opérations et fournir une meilleure expérience client.
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Préparer en amont l’arrivée des ingénieurs est essentiel pour réussir l’intégration et une collaboration efficace. Côté client, un interlocuteur devra être dédié aux suivis quotidiens. Les échanges se feront principalement par Visio conférence ou par message avec des outils du type Teams, ou Slack.
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