La formation
big data

de l’ISEN Lille

Vous croyez que les données sont au coeur des développements technologiques et des modèles économiques de demain ? Vous avez certainement raison. À l’ISEN Lille, nous avons donc créé un domaine de professionnalisation spécifiquement dédié au Big Data. On vous en dit plus ici.

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Big Data

Le Big Data, littéralement “données massives”, désigne des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu’on ne peut plus les traiter ou les valoriser avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l’information.

Le Big Data est considéré comme l’un des plus grands défis informatiques de notre époque et de nombreux experts en ont fait leur nouvelle priorité de recherche et de développement.

Si vous souhaitez rejoindre le mouvement, notre formation Big Data est faite pour vous.
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trillions, d’octets de de nouvelles données sont produites chaque jour
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La triple problématique présentée par les données massives, auquelle le Big Data tente de répondre : Volume, Variété, Vélocité
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des données existantes ne sont pas structurées, et constituent un vivier en constante augmentation pour le Big Data
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du budget IT des grandes entreprises est consacré au Big Data

Le Big Data a de l’avenir

Vous cherchez à vous spécialiser dans un domaine d’avenir où vous pouvez faire évoluer vos missions au fil de votre carrière ?
La Big Data (”mégadonnées” ou “données massives”) permet aux entreprises d’identifier les facteurs-risques grâce à une analyse des données.
Le domaine de professionnalisation Big Data de l’ISEN Lille vous forme à ce métier d’avenir en vous dotant de solides connaissances concernant :

  • Les outils de développement informatique
  • La conception de projet de Big Data
  • Les nouvelles technologies
  • Le machine learning
  • L’intelligence artificielle
  • L’expérience utilisateur
  • La cybersécurité grâce aux données
  • La data science
  • En matière de volume de stockage, de vitesse de traitement et de variété des données, le Big Data présente un triple enjeu auquel les outils informatiques classiques (bases de données, applications…) ne savent pas répondre.
    Pour bon nombre, les développements informatiques qui permettront un traitement aisé et efficace des mégadonnées restent à inventer. Pourquoi pas par vous ?
    Très lié au marketing, le domaine de l’expérience utilisateur (UX design) implique, pour toute organisation, de s’interroger sur les besoins, les appétences et les problématiques de ses parties prenantes pour mieux y répondre, et améliorer les interactions avec ces derniers. Si le Big Data, en soit, permet d’améliorer et d’affiner ces connaissances, il s’agit ensuite de remettre ces enseignements dans leur contexte, et d’humaniser la donnée, grâce à quelques réflexes et bonnes pratiques issues de l’UX design. On voit alors en quoi les deux disciplines se nourrissent mutuellement, et pourquoi UX designers et data scientists travaillent de plus en plus main dans la main.
    Sans possibilité de traitement et de valorisation, rien ne sert de collecter des données en masse. C’est là que l’intelligence artificielle et le machine learning rentre en jeu. Grâce à des algorithmes et des dispositifs de plus en complexes, pensés pour répondre précisément aux objectifs poursuivis, il est désormais possible de collecter, traiter et valoriser des volumes de données de plus en plus imposants.

    Les Big Data sont présents dans de nombreux secteurs d'activité

    Comme le stockage de données est partout, vous pouvez retrouver le traitement des données dans tous les secteurs :

  • Écologie et environnement
  • Nouvelles technologies
  • Cybersécurité
  • Météorologie
  • Médias
  • Politique
  • Médecine...

  • À l’échelle d’un pays, d’une ville, ou d’un bâtiment, la collecte et le traitement de données massives permet d’affiner notre compréhension des liens entre production, stockage et habitudes de consommation, au service de dispositifs énergétiques plus intelligents, et moins énergivores. Notamment dans le secteur des énergies renouvelables, une analyse plus fine des variations météorologiques grâce au Big Data permettrait aux opérateurs de mieux les prévoir, d’adapter les dispositifs de stockage et de distribution de l’énergie, et ainsi de moins faire appel aux centrales conventionnelles (charbon, gaz…) pour répondre à la demande.
    Au-delà de l’amélioration de l’efficacité énergétique des villes et des bâtiments, le Big Data peut venir au secours de beaucoup d’autres problématiques environnementales, comme la déforestation, la surpêche, le gaspillage alimentaire, la gestion des déchets…
    Une condition et un défi à relever pour que les mégadonnées servent efficacement ces objectifs d’utilité publique : qu’elles soient partagées au plus grand nombre, pour que la société civile et le grand public, au sens large, puissent s’en saisir, au-delà des grandes entreprises.
    Avec l’essor du Génie biologique médical (GBM), la médecine moderne utilise de plus en plus des dispositifs (d’imagerie, d’analyse, de traitement des pathologies) pilotés par ordinateur.
    Connectés à un réseau informatique, ceux-ci collectent chaque jour de nombreuses données qu’il est possible de valoriser afin de mener des études comparatives et d’améliorer la prise en charge des patients et le traitement des maladies.

    Une cause ou un domaine vous tient plus à cœur qu’un autre ?

    Choisissez la formation Big Data de l’ISEN Lille pour vous donner les moyens d’intégrer le secteur professionnel de votre choix. Ou même créer votre propre activité, si vous avez l’âme d’un entrepreneur !

    Quels métiers après la formation Big Data ?

    À l’ère de la digitalisation, le numérique tient un rôle primordial et est un atout de taille pour une insertion professionnelle assurée, surtout quand on choisit une spécialisation d’avenir comme le Big Data. Mais concrètement, quels métiers s’ouvriront à vous à la sortie de ce domaine de professionnalisation ? En voici quelques exemples.
    • Chief data officer

      Ce directeur de stratégie digitale a pour rôle de faciliter l’accès aux données, de réguler leur utilisation et d’assurer le développement de la stratégie marketing de l’entreprise. Responsable d’une équipe, le chief data officer doit avoir une compétence en management et en gestion des différents métiers qu’il supervise.

    • Business intelligence manager

      La Business Intelligence (BI) rassemble tous les domaines d’analyse des données. Le rôle du business intelligence manager est d’analyser les besoins des entreprises en intelligence informatique et de déterminer la stratégie à adopter en fonction des résultats. Les données recueillies peuvent alors être transformées en informations exploitables dans la prise de décision des entreprises.

    • Data scientist

      Le data scientist assure la gestion, l’analyse et l’exploitation des données d’une entreprise. Il doit maîtriser les outils analytics et des compétences distinctes en statistiques. Il est recommandé pour le data scientist d’avoir de solides bases de calcul statistique pour avoir une meilleure approche du conseil stratégique en entreprise.

    • Data analyst

      Pour suivre le mouvement d’un monde de plus en plus digital, le data analyst est amené à utiliser des outils de développement informatique et de traitement de la data tels que le framework Hadoop. Le but de ce dernier : faciliter la création d’applications permettant le traitement des données recueillies.

      Il est également nécessaire, pour le data analyst, de maîtriser les outils et techniques de marketing afin de conseiller les dirigeants des entreprises sur l’adoption ou la réorientation de stratégies d’entreprises.

    • Data miner

      Pour définir les stratégies à adopter, le data miner (ou “fouilleur de données”) analyse les données mises à sa disposition et en définit les enjeux pour les entreprises. Grâce à cette analyse de données massives, le data miner est capable de les transformer en informations structurées et utiles, et en outils stratégiques pour orienter la prise de décision.

    • Master data manager

      Le master data manager se charge d’analyser les données critiques d’une entreprise. Il s’occupe du partage de données entre les employés et gère le service informatique lié aux applications et à l’architecture système.

    • Data protection officer

      Le data protection officer est principalement chargé de la sécurité des données stockées dans les bases de données des entreprises. Il s’occupe également du chiffrement des données sensibles (mots de passe, données personnelles…) lors de leur mise en ligne.

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    Découvrez nos autres domaines de professionnalisation

    En 4e et 5e années, l’ISEN Lille offre à ses étudiants le choix entre 10 domaines de professionnalisation. Pour les découvrir, c’est par ici :

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    Tél. : Tél. : +33 (0)3 20 30 40 50
    Commission des titres d'ingénieur ISEN Lille